内容更新: 2026-10-11
GLM / 智谱清言 vs ChatGPT：公开评测分数对照
公开证据对照
先看共有测试，再自己验证
本页汇总双方共同出现在同一公开第三方评测中的结果，并标明精确模型版本与原始来源。条形图只比较同一测试内的分数，不能替代你用真实任务亲自试用。
先给结论
在可核验的公开测试里，这一对在代码修复上已经接近打平；拉开日常体验差距的是访问门槛、中文语感与价格结构——这三件事只有你自己的同题实测能回答。
GLM vs ChatGPT：差异集中在哪
公开评测快照里的差异
- 真实代码修复（SWE-bench Verified）：在 2026-10-09 抓取的公开快照里，GLM 5 (high) 修好 72.8% 的真实 GitHub 问题（第 25）。被标成 ChatGPT 的最高分 74.6% 来自 JoyCode + Claude 4 Sonnet + GPT-4.1，是混用 Claude 的智能体组合，不是独立 ChatGPT。版本选择对结论影响很大。
产品与使用条件的差异
- 访问与登录：GLM 的官网 chatglm.cn 面向中国大陆用户可直接访问、手机号即可登录；ChatGPT 官网（chatgpt.com）则需要非中国大陆地区的访问条件与相应账号。日常「打开就能用」这一点，两边差异明显。
- 中文主场：GLM 由智谱 AI 开发，对话界面与默认行为围绕中文用户设计；ChatGPT 的中文能力在持续进步，但产品内层（提示模板、部分工具调用、区域内容）仍以英文场景为先。中文任务建议放在你的实测里重点核对。
- 价格与套餐：两边定价结构不同且经常调整，本页不引用具体数字。请在 GLM 官网与 OpenAI 定价页（见下方官方来源）核对当前套餐、免费额度与支付方式。
建议的同题实测任务
- 中文长文改写：贴一段 800 字以上的文章，要求保持语气并压缩到 300 字，检查谁更少出现翻译腔
- 真实代码修复：从一个你还没修的报错开始，把报错与相关代码原文贴给两边，限定「先给最可能原因，再给最小修复」
- 多轮一致性：围绕同一方案连续追问 5 轮（改需求、加约束），观察谁更早忘记前面的前提
怎么选：按你的任务落位
- 选 GLM，如果：你在意打开就能用、手机号即可登录，主力任务是中文写作与中文代码注释，且希望把成本控制在可预测的范围内。公开测试显示它的新版本在代码修复上已与 ChatGPT 代表配置持平。
- 选 ChatGPT，如果：你的工作流依赖英文语料、第三方工具接入与成熟的插件生态，或者需要与非中文团队共享同一套提示词与产出格式。
- 不要只看这一个指标：公开数据只覆盖共同出现的测试类别（本对主要是代码修复）。中文长文、语气控制与多轮一致性没有公开同题成绩，必须用上面的三条任务自己跑一遍。
快照证据的抓取时间与原始来源见下方评测表。实测任务请在你自己的账号上运行；本页提供证据与任务设计，不代你下结论。
公开评测怎么说
下面只展示这些模型共同出现在同一公开评测类别里的结果。不同来源的分数不能相加，也不能据此宣布谁全面更好。
GLM
1
在共有测试中分数更高的项目
ChatGPT
7
在共有测试中分数更高的项目
共有测试
8
不同来源的分数不能相加
LiveBench · 智能体编程
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| GLM | glm-5.3 | 15 | 60.91 points | Category score (points) |
| ChatGPT | gpt-6-astra-max | 21 | 57.32 points | Category score (points) |
LiveBench · 编程任务
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-5.6-sol-max | 7 | 83.94 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.2 | 24 | 79.65 points | Category score (points) |
LiveBench · 数据分析
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-6-astra-max | 1 | 82.97 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3-flash | 34 | 76.4 points | Category score (points) |
LiveBench · 指令遵循
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-6-astra-max | 8 | 75.58 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 33 | 69.3 points | Category score (points) |
LiveBench · 语言任务
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-6.1-sol-max | 2 | 90.13 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 31 | 79.86 points | Category score (points) |
LiveBench · 数学
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-6.1-sol-max | 3 | 96.83 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.2 | 37 | 89.78 points | Category score (points) |
LiveBench · 推理
LiveBench 用定期更新的客观题目给模型打分。类别分数越高，说明该类任务上的测量表现更好——并不构成通用总排名。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-6-astra-max | 1 | 92.65 points | Category score (points) |
| GLM | glm-5.3 | 35 | 85.8 points | Category score (points) |
SWE-bench Verified · 真实软件问题修复
SWE-bench Verified 衡量 AI 编程系统修好真实 GitHub 问题的比例。解决率越高，说明在该次测试设置中修好的问题越多。
| 产品 | 精确模型版本 | 排名 | 成绩 | 指标 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | JoyCode + Claude 4 Sonnet + GPT-4.1 | 17 | 74.6% | Resolved (%) |
| GLM | GLM 5 (high) | 25 | 72.8% | Resolved (%) |
产品入口
亲自试用时可核对的事项
- 对你的真实任务，答案是否准确、完整，以及还需要多少人工修改。
- 当前套餐的配额、价格与地区可用性是否满足长期使用。
- 隐私条款、登录方式与团队协作是否符合你的工作要求。
更多有公开证据的模型对比
官方来源与核验时间
下列链接是本页产品身份与套餐信息的官方来源，最后核验于 2026-09-28。价格、可用模型、配额与地区限制可能变化，请在购买或部署前以官网为准。
- GLM / ChatGLM official site - 2026-09-28
- OpenAI ChatGPT plans and pricing - 2026-09-28
常见问题
本页是否给出绝对排名？
不会。本站只在公开测试条件、原始来源与审校方法可核验时，才呈现限定条件下的结论；不会发布脱离场景的“全面最优”名单。
价格和套餐信息是否最终有效？
页面会链接官方来源并标注核验日期。购买或部署前，请以提供方官网及你所在地区显示的价格与条款为准。
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