免费GLM-4真能平替GPT-4？我拿它和文心一言4做了个“搬砖”效率实测

weixin_33733810

301人浏览 · 2026-06-02 09:19:46

weixin_33733810 · 2026-06-02 09:19:46 发布

GLM-4与文心一言4实战对比：中文AI助手如何选？

最近在开发者圈子里，关于国产大模型的讨论越来越热。作为一个长期使用各类AI工具的技术从业者，我决定对两款主流中文AI——智谱清言的GLM-4（免费版）和百度的文心一言4（部分功能付费）进行深度实测。测试聚焦三个典型"搬砖"场景：代码生成、文档润色和技术概念学习。

1. Python爬虫脚本生成与调试

先来看第一个实战场景：用自然语言指令生成Python爬虫脚本。我给出的任务是"写一个爬取知乎热榜的Python脚本，要求使用requests和BeautifulSoup，能处理反爬机制"。

GLM-4的表现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

def get_zhihu_hot():
    try:
        url = "https://www.zhihu.com/hot"
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        hot_items = soup.select('.HotList-item')
        
        for item in hot_items:
            title = item.select_one('.HotList-itemTitle').text
            print(title)
            
        time.sleep(random.uniform(1, 3))
        
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    get_zhihu_hot()

GLM-4生成的代码结构清晰，包含了基本的反爬处理（随机延迟和User-Agent），但缺少：

代理IP处理
Cookie管理
更完善的重试机制

文心一言4的版本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import time

def crawl_zhihu_hot():
    session = requests.Session()
    session.headers.update({
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0...',
        'Cookie': 'your_cookie_here'  # 提示用户需要添加自己的Cookie
    })
    
    proxies = {'http': 'http://proxy.example.com:8080'}  # 提示需要配置代理
    
    try:
        response = session.get('https://www.zhihu.com/hot', proxies=proxies, timeout=10)
        data = response.json() if 'application/json' in response.headers.get('Content-Type', '') else None
        
        if data:
            for item in data['data']:
                print(item['target']['title'])
        else:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            items = soup.select('.HotList-item') or soup.select('.HotItem')
            for item in items:
                title = item.select_one('[itemprop=name]') or item.select_one('.HotList-itemTitle')
                print(title.text if title else 'No title found')
                
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        # 建议添加重试逻辑

crawl_zhihu_hot()

文心一言4的代码更专业，特点是：

使用了Session保持会话
明确提示需要配置代理和Cookie
考虑了多种页面结构可能性
处理了JSON和HTML两种响应格式

效率对比：

GLM-4：生成速度较快（约3秒），代码基础但可用
文心一言4：生成稍慢（约5秒），但考虑更周全

提示：实际使用时，文心一言4会要求订阅高级版才能获得更完整的代码建议

2. 技术博客草稿润色实战

第二个测试是将一段粗糙的技术说明转化为专业文档。原始草稿内容为：

"RAG就是检索增强生成，先找资料再生成答案。比直接生成好因为可以用最新数据。要搞RAG需要向量数据库和检索器，比如用FAISS。"

GLM-4润色结果：

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合信息检索与文本生成的技术框架。其核心思想是在生成回答前，先从外部知识库中检索相关文档片段作为上下文依据。与传统生成模型相比，RAG具有两大优势：

知识更新及时：不受训练数据时间限制
可验证性强：每个回答都有据可查

典型RAG系统包含以下组件：

检索器：计算问题与文档的语义相关性
向量数据库：存储文档的向量表示（如FAISS）
生成模型：基于检索结果生成最终回答

文心一言4的版本：

在大型语言模型应用中，检索增强生成（RAG）技术正在改变知识密集型任务的实现方式。这种混合架构巧妙地将神经网络的生成能力与信息检索的效率相结合，其工作流程可分为三个阶段：

阶段	操作	技术实现
索引	将文档转换为向量表示	使用BERT等编码器
检索	根据问题查找相关段落	近似最近邻搜索(ANN)
生成	结合上下文生成回答	GPT类语言模型

关键优势对比：

相比纯生成模型：减少幻觉(hallucination)
相比传统检索系统：回答更流畅自然

典型工具链组合：

from langchain.retrievers import FAISS
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever

润色效果对比：

GLM-4：结构清晰，解释到位，适合初学者
文心一言4：更专业，包含实现细节和技术术语，适合开发者

3. 技术概念解释能力测试

最后测试快速学习新概念的能力。我要求两者用简单例子解释"RAG技术"，目标受众是刚入门的大学生。

GLM-4的解答：

想象你在写论文，需要回答"量子计算的最新进展"这个问题。使用RAG就像：

先去图书馆（向量数据库）查最新期刊
找到相关段落（检索）
用自己的话总结查到的内容（生成）

这样比单凭记忆写作更准确可靠。

文心一言4的解答：

举个开发中的实际案例：构建智能客服系统时：

# 伪代码示例
documents = ["文档1内容...", "文档2内容..."]  # 知识库
vector_db = FAISS.from_texts(documents)  # 建立索引

def answer_question(question):
    relevant_docs = vector_db.search(question)  # 检索
    prompt = f"根据以下信息回答问题：{relevant_docs}\n问题：{question}"
    return generate_answer(prompt)  # 生成

当用户问"如何重置密码"时，系统会：