한 사용자가 GLM 5.2를 복잡한 다중 파일 컴퓨터 비전 구현 작업에 테스트하여 벤치마크 점수 이상의 프로덕션 등급 능력을 평가했습니다. 이 모델은 객체 감지, 지속적 추적 및 FastAPI 백엔드를 포함한 브라우저 기반 CV 스튜디오를 성공적으로 구축하며 강력한 아키텍처 계획과 일관성을 입증했습니다.

  • 캔버스 오염 버그를 사전에 해결하고 코드를 작성하기 전에 동일 출처 비디오 프록시를 설계하는 계획 문서를 생성했습니다.
  • 프론트엔드 추적기, 보고서 패널 및 백엔드 시스템 프롬프트 간의 JSON 계약은 여러 번의 수정 라운드 동안 일관성을 유지했습니다.
  • 모델은 성공을 즉시 선언하는 대신 변경 후 프로덕션 빌드를 실행하고 백엔드 경로를 확인하여 자기 검증을 수행했습니다.
  • CPU 정확도를 위해 Mobilenet_v2를 선택하고 이식성을 위해 WASM을 선택하는 등 프롬프트 없이 합리적인 기술적 절충안을 제시했습니다.

이 테스트는 코딩 및 도구 사용에서 GLM 5.2의 강점을 부각하지만, 여전히 텍스트 전용이며 순수 수학 및 비영어권 작업에서는 최첨단 모델에 뒤처집니다.