एक उपयोगकर्ता ने GLM 5.2 का परीक्षण एक जटिल, बहु-फ़ाइल कंप्यूटर विज़न (CV) कार्यान्वयन कार्य पर किया ताकि बेंचमार्क स्कोर के परे इसके उत्पादन-स्तरीय क्षमताओं का मूल्यांकन किया जा सके। मॉडल ने सफलतापूर्वक एक ब्राउज़र-आधारित CV स्टूडियो बनाया जिसमें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, स्थिर ट्रैकिंग और एक FastAPI बैकएंड शामिल था, जिसने मजबूत आर्किटेक्चरल योजना और सुसंगतता का प्रदर्शन किया।
- इसने एक योजना दस्तावेज़ उत्पन्न किया जिसने कैनवास टैंटिंग बग्स को पूर्व-अभियानित रूप से संबोधित किया और कोड लिखने से पहले एक समेक (same-origin) वीडियो प्रॉक्सी डिज़ाइन की।
- फ्रंटएंड ट्रैकर, रिपोर्ट पैनल और बैकएंड सिस्टम प्रॉम्प्ट के बीच JSON अनुबंध संपादन की कई राउंड्स में सुसंगत रहे।
- मॉडल ने तुरंत सफलता का दावा करने के बजाय परिवर्तनों के बाद उत्पादन बिल्ड्स चलाकर और बैकएंड रूट्स की जांच करके स्वयं-सत्यापन किया।
- इसने प्रॉम्प्टिंग के बिना तार्किक तकनीकी समझौते किए, जैसे कि CPU सटीकता के लिए Mobilenet_v2 और पोर्टेबिलिटी के लिए WASM का चयन करना।
यह परीक्षण कोडिंग और टूल उपयोग में GLM 5.2 की शक्ति को उजागर करता है, हालांकि यह केवल पाठ-मात्र है और शुद्ध गणित तथा अंग्रेजी-बाह्य कार्यों में फ्रंटियर मॉडल्स से पीछे है।