GLM 5.3 在 SlopCodeBench 编码基准实测：与 GPT-5.6 Sol、Fable 5 持平

Reddit 用户 @corruptbytes 在 r/LocalLLaMA 社区发布了 GLM 5.3 在 SlopCodeBench 编码基准上的完整跑分结果。GLM 5.3 在 30 项严格检查点题集上拿到了 10/30（33.3%），与同题集上的 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 并列第一；同时在 Opus 5 报告所用的 17 项题集上拿到 8/17（47.1%），是这套题集目前的最高分。

基准规则与测试方法

SlopCodeBench 的核心机制是让 AI 一步步搭建一个工具，过程中持续追加新需求，旧需求对应的测试用例会被「隐藏」起来，考察模型在功能扩展时是否会破坏已有功能。据作者描述，目前还没有任何模型完整跑通过整个基准，因此各次测试都尚未「饱和」，仍处于早期阶段。

本次测试有一个小插曲：作者原本只打算跑 9 道题，但误将全部 36 题都跑了一遍，花费约 200 美元，因此最终结果覆盖了之前报告中的全部题目。

多模型横向对比

作者汇总了多款模型在两套题集上的严格通过率：

• 17 项题集（Opus 5 报告）：GLM-5.3 8/17（47.1%）；DeepSeek V4 Flash 0731 5/17（29.4%）；Opus 5 / Claude Code 4/17（23.5%）；Qwen3.8-27B 3/17（17.6%）；DeepSeek V4 Flash / OpenCode 3/17（17.6%）。
• 30 项题集（Fable / Sol / Kimi 报告）：GLM-5.3 10/30（33.3%）；Fable 5 / Claude Code 10/30（33.3%）；GPT-5.6 Sol / Codex 10/30（33.3%）；Kimi K3 / Modal / OpenCode 8/30（26.7%）；Kimi K3 / Baseten / OpenCode 7/30（23.3%）；Qwen3.8-27B 4/30（13.3%）。

两套题集各有侧重，17 项题集更偏 Opus 5 报告的测试思路，30 项题集则纳入了 Fable、Sol、Kimi 三家的题面。GLM 5.3 在两套题集上分别位列当前已测模型的并列第一。

观察与局限

作者指出一个普遍规律：题目难度越高，模型需要输出的 token 越多，推理成本也随之上升，难度与 token 消耗呈正相关。这也是本次测试花费明显超出预期的原因之一。

需要注意的是，本次结果是单一社区用户在自家环境下的单次跑分，并非官方报告，SlopCodeBench 本身也仍处于「题目未饱和」的阶段，不同模型间的相对差距可能随题集扩充而变化。结论仅供参考，不应作为模型综合能力的唯一依据。