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《牛来》模型发布,DeepSeek排名跌落,谁将崛起?

96SEO 2026-09-07 17:48 8


大家好,我是程序员鱼皮。

一、为什么要关注《牛来》模型?

最近在 OpenRouter 与 OpenCode 上掀起了热潮的匿名模型 Ox‑Alpha俗称「牛来」模型。它在上线首日即冲上榜首,刷新了单日 Token 用量纪录。并终结了 DeepSeek 在 OpenCode 的连霸记录。今天我们将揭晓它的真实身份——智谱的 GLM‑Flash,并剖析它如何颠覆 AI 编程领域。其实,

《牛来》模型发布,DeepSeek排名跌落,谁将崛起?

再看痛点。高昂成本与功能落差

  • 前沿 AI 模型往往价格高昂,普通开发者难以承担。
  • 缺乏原生多模态能力,导致 UI 验证只能靠人工或第三方工具。
  • 多模态集成繁琐,调试周期长。

二、GLM‑Flash:国产原生多模态突破

GLM‑Flash 是智谱首个原生多模态模型。采用全新架构,仅 320B 参数,即可对标 Claude Opus,却价格低得离谱——仅为 Opus 的一小部分。怎么说呢,

再看其优势。

  • 原生多模态: 从预训练阶段就融入视觉能力,无需额外插件即可“看”页面、截图验证。
  • 开源 MIT 协议: 所有流量跑在国产芯片上,安全可控。
  • AICI 指数分数持平 Claude Opus,超越 DeepSeek V4 Pro 与 V4 Flash。
  • *Coding 基准逼近甚至超过 Opus。同时价格仅为 Opus 的/,常规场景更便宜。

从痛点方法来看。自动化 UI 验证与迭代

传统 AI 编程只能输出代码,无法页面是否符合设计。 GLM‑Flash 能够实时截图并与目标进行差异对比。 从而自我修复布局错位、配色不匹配等视觉 Bug,明显提高开发体验与效率。

三、实战 Demo 一览

1️⃣ Blender 建模

在没有任何素材的情况下GLM‑Flash 自主运行约1小时用 Blender 从零搭建了一套约200平方米的专业厨房。通过反复渲染、截图定位问题并迭代修正,实现完整场景建立。

2️⃣ 从设计稿到完整 APP

  • 流程:- 接收参考页面截图 → 分析设计程序 & 页面关系 → 对比截图逐页修正 → 达到高还原度。
  • *你只需提供 URL 或 UI 截图。即可得到八九不离十的版本,再手动微调即可上线使用。不过,*

3️⃣ 节日主题视觉复刻

基于节日视觉风格。 GLM‑Flash 完成红包封面平面艺术与动态展示效果复刻,让你轻松建立节日营销素材。

4️⃣ 游戏复刻:《喷射战士》经典游戏重制 *示例效果极佳。几乎与原作无异*

四、工具准备:ZCode + 插件环境

ZCode 是智谱官方 Harness 工具,为 GLM 系列提供最优支持。再看配置步骤,

  1. ZCode 登录授权 → BigModel 网站连接。
  2. AIGC 面板类似 Codex,可直接切换至 GLM‑Flash 模型。
  3. NPM 插件:- Firecrawl:联网抓取网页结构;- Context7:获取最新文档;- 浏览器/电脑控制功能:让模型直接操作浏览器、截屏验证、自主调试;需在设置中开启辅助功能和屏幕录制权限。

五、实战测评:从前端到全栈再到游戏

5.1 Apple Vision 产品页复刻

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    5.2 全栈 AI 绘图工具

    目标实现一个基于自然语言描述绘图工具 后端调用大模型生成 draw.io XML。前端嵌入 draw.io 编辑器,实现实时渲染和连续对话修改。

    模型 前端质量 后端兼容性
    GLM‑Flash 中等。但能自然嵌入 draw.io 有时 XML 不兼容
    GLM‑ 更精细 一样存在兼容问题
    DeepSeek V4 Pro 较粗糙 整体集成稍显生硬

    主要就一句话 GLM‑Flash 在整体体验上明显比更好 DeepSeek V4 Pro,但略逊于旗舰版 GLM‑。

    5.3 3D 联机对战游戏《牛来格斗》

    流程

    1. 提供《牛来》动画电影角片集
    2. AI 搜索拳皇/街霸机制 → 定义角色方案
    3. ZCode 开发环境自动打开浏览器 → 截图验证 → 自我修复

    成果

    • 单机模式体验流畅
    • 多人联机同步略有延迟但基本可用

    痛点洞察

    AI 能够从图片生成角色比例并实现连招程序,这种视觉理解驱动编程是目前技术难点之一。


    六、我的感受 & 性价比评估

    痛点聚焦

    • 成本高昂 vs 实用性低下
      • DeepSeek V4 Pro 在同类任务下花费几十元;不过,GLM‑Flash 则不到几块钱。
      • 非高峰期积分消耗减半,使得预算更友好。
    • 缺乏自检机制
      • GLM‑Flash 自己截图检查,让开发过程不再需要人工介入。

    性价比计算

    text GLM‑Coding Plan Pro 套餐: - 本次三项测试共消耗 ~10% 小时额度 - 成本约 $0.50 相比 DeepSeek 同等任务成本>$30

    GLM‑Flash 定位为“日常好用、高性价比”的“牛马”模型,在多数场景下完全胜任;若追求效果不错或旗舰级精细度,可切换至 GLM‑ 或其他旗舰版。不过,


    因为《牛来》模型发布并登顶排行榜。我预测 DeepSeek 将继续滑落排名。说起来,若你正在寻找经济实惠且强大的 AI 编程伙伴。请考虑 GLM‑Flash——它已在实际项目中证明自己的实力,也许正是你迈向接下来的比较好的选择。

    祝编码愉快!如果有使用经验或想法,请在评论区分享~

    ``html 开源指路:github.com/liyupi/ai-g…不过,


标签: 正式发布

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行业案例 - 教育

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  • 优化5个月后:月均咨询量180个,自然流量占比65%
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