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架构说明

首先说明一下我的使用环境以及模型配置：Claude Code + Trellis

Opus

负责 Plan + Check （ Review ）

唯一选择：GPT-Sol(xhigh)

Sonnet

负责主会话 + Implement

首选：GLM(max)
备选：GPT-Terra(xhigh)

Haiku

负责 Research / Explore

首选：GLM-Flash(high)
备选：GPT-Luna(xhigh)

为什么 Sonnet 和 Haiku 优先选 GLM

GLM 又快又好，并且我有之前 180 一年的 Lite ，非高峰期还是比较耐用的。 GPT 应当只负责顶尖智能。

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具体模型映射

GPT-Sol

Before: GPT-5.6-Sol(xhigh)
After: GPT-6-Sol(xhigh)

没啥好说的，半价 + 智能水平不降，直接替换。 为什么不使用 Astra ？：plus 套餐根本用不起

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GPT-Terra

Before: GPT-5.6-Terra(xhigh)
After: GPT-6-Sol(high)

按价格来看，现在的 6-Sol 其实就是之前的 5.6-Terra ，我估计模型容量上是一样，只不过经过后训练对齐，效果变好。

GPT-Luna

Before: GPT-5.6-Luna(xhigh)
After: GPT-5.6-Luna(xhigh)

6-Luna 智能水平在 xhigh 等级是明显的下降，max 我觉得 research 工作没必要。而且 Luna 本来几乎等于不要钱，即使更便宜，我觉得也感知不强。

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Supplement 1 · 12h 46m ago

dfourc 在我这里确实响应速度要比 GPT 更快，CPA 统计到

- GLM 5.3 基本上能全部在 20s 内返回结果，中位数在 13s 左右。
- GPT Sol 时不时就会蹦到 40 秒到 50 秒，很明显的把均值拉高。

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另外，我觉得我个人感受到快，并不是因为响应速度，因为而是因为 GLM 比较遵守指令，不会做多余探索。

简单来说，如果不开 subagent ，直接让 Agent 执行某一个修改：
- GPT 会偏向于进行非常广的探索，对边界情况如何处理进行需求澄清。然后设计一堆我从未要求的安全机制，再噼里啪啦写一堆测试。
- GLM 就会非常直接的把我说的地方改掉（对不对另说，因为我这后面还有 review agent 所以不太关注），不会做其他多余的事情和需求澄清。

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各有利弊吧，之前有个排序的逻辑，我给的提示词里就没有考虑到提供的多级排序键仍然可能会造成平局情况，当时直接让 GLM 改的，确实也让按我的需求做的，就没有处理仍然相等的边界。然后我直接 git reset 重新让 GPT 进行规划，GPT 就直接指出了这个边界，并询问我按什么字段进行兜底。

模型

配置

选择

17 replies • 2026-09-24 19:10:35 +08:00

billccn

23h 17m ago

基本赞同，我之前是用这个 DeepSWE 的图表进行选择：

用强的模型（比如 GPT 6 Sol/Opus 5.5 ）做设计和“领导”，GPT-5.6/6 Luna 这种“免费”好用的 AI 干活，一次开十几个 subagent 都不心疼，而且干活基本准确不会乱搞。

唯独你说"现在的 6-Sol 其实就是之前的 5.6-Terra"我觉得不准确，定位可能是一样的，但是参数量肯定不一样。