GLM-4.7 против Opus 4.5 против GPT-5.2: тест сборки за один раз (очень разные результаты) скачать в хорошем качестве

GLM-4.7 против Opus 4.5 против GPT-5.2: тест сборки за один раз (очень разные результаты)

В этом видео я провожу контролируемый одноразовый тест производительности ИИ-программирования, сравнивая GLM-4.7, Opus 4.5 и GPT-5.2 на одном и том же тестовом сервере F1 Dashboard, используя одну и ту же среду агента Cursor и идентичные ограничения. Каждой модели дается одно задание, без дополнительных проверок и редактирования человеком. Сборки оцениваются с помощью слепых обзоров, структурированной рубрики и валидации в режиме разработчика, чтобы понять, как каждая модель ведет себя в рамках одного и того же рабочего процесса — а не просто какая из них «побеждает». Речь идет не об абсолютных возможностях. Речь идет о поведении модели в условиях ограничений и о том, что это означает для реальных рабочих процессов ИИ-программирования. ⏱️ ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 Введение и цель теста 00:48 Обзор производственной среды и задания 01:53 Настройка теста, ограничения и критерии оценки 03:32 Полная матрица оценок (общие результаты) 04:22 Выбор технологического стека и почему это важно 05:19 Анализ сборки 07:04 Почему Opus и GPT-5.2 показывают такие разные результаты 07:53 Сравнение времени сборки и предполагаемой стоимости 09:05 Панель мониторинга GLM-4.7 — проверка в режиме разработчика 10:02 Панель мониторинга Opus 4.5 — проверка в режиме разработчика 11:11 Панель мониторинга GPT-5.2 — проверка в режиме разработчика 11:45 Ключевые выводы и оптимизация рабочего процесса 🔍 ЧТО ПОКАЗЫВАЕТ ЭТОТ ТЕСТ ◆ Как разные модели определяют «качество» при одинаковых ограничениях ◆ Почему одни модели отдают приоритет корректности, а другие — нет Полнота или отполированность ◆ Как решения по выбору технологического стека влияют на результаты проверки ◆ Почему состав рабочего процесса важнее, чем выбор одной «лучшей» модели 🧪 ВАЖНЫЙ КОНТЕКСТ Этот бенчмарк основан на среде Cursor с одним агентом, с одноразовыми сборками и без итераций. В других конфигурациях — таких как код Клода с расширенными подсказками, декомпозицией задач или более длинными циклами уточнения — эти модели могут вести себя совершенно по-разному. Это видео представляет собой снимок в контролируемых условиях, а не утверждение о теоретической максимальной производительности. 💬 ЧТО СЛЕДУЕТ ПРОВЕРИТЬ ДАЛЬШЕ? Если у вас есть идеи для: ◆ Различных ограничений (TDD, приемочные тесты, циклы итераций) ◆ Других моделей или сред ◆ Конкретных типов сборок или PRD ◆ Оставьте их в комментариях! ▶️ СМОТРЕТЬ ДАЛЕЕ → Как создатель Claude Code настраивает свой рабочий процесс (Полное руководство по настройке)    • How the Creator of Claude Code Sets Up His...   → Расширенное руководство по рабочему процессу Claude Code (команды слэша, субагенты и хуки)    • How the Creator of Claude Code Uses Slash ...   → GPT-5.2-Codex против Opus 4.5 — Тест сборки Tetris (специалист против универсала)    • GPT-5.2-Codex vs Opus 4.5: Tetris Build Te...   🔔 ПОДПИСАТЬСЯ Подпишитесь, чтобы получать реальные тесты производительности ИИ-кодирования, разборы рабочих процессов и обзоры практических инструментов. 🌐 Рассылка и бесплатные шаблоны: https://snapperai.io 🐦 Обновления на X: https://x.com/SnapperAI 🧑‍💻 Подписывайтесь на меня в Github: https://github.com/snapper-ai