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GLM、MiniMax、Kimi、豆包、千问，国产模型Coding Plan怎么选？一文全套短评
我购买了所有支持coding plan的最低价套餐用来测试，我的主要编程工具是claude code，如果以Claude Opus 4.6为10分标准，我会根据自己的体验，给这些coding plan里支持的国产打分 下面，就让我们来看看，国内各个厂商提供的Coding Plan套餐，哪家最能打。 GLM 最早在国内学习海外模型提供Coding Plan，并通过社媒和github大量推广，在其上市前形成了较好的社区反应。 再说下模型，GLM的coding plan中，仅支持glm-4.7、glm-4.6、glm-4.5和glm-4.5-air，不过大部分情况下，我们都会使用glm-4.7。 总结起来，就是国产模型的coding plan面临着模型能力不足和自身服务性价比缺陷问题。希望国产之光deepseek能早日发布新模型和coding plan。
10.3K20编辑于 2026-03-03- 来自专栏【腾讯云开发者】
刚刚，腾讯云Coding Plan全新上架！
腾讯云大模型 Coding Plan 订阅服务全新上架，现支持 Tencent HY 2.0 Instruct、GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 等多个最新模型，更多模型持续接入中 Coding Plan 新客限量优惠活动，每天上午 10 点开始，24 点结束，库存有限，先到先得。 研究发现，腾讯云 Coding Plan 搭配 Lighthouse 部署 OpenClaw 养虾，效果更佳，快来点击阅读原文，立即体验吧！ 如您还有其他问题，可扫码加咨询群沟通更多详细信息！
11500编辑于 2026-03-12 - 来自专栏测试开发技术
Token花在哪了？Claude Code消耗监控统计神器（四种实用方法）
这里以智谱AI为例，在智谱AI大模型中，提供了一个名为glm-plan-usage 插件 该插件允许您在 Claude Code 中直接查询 GLM Coding Plan 的当前配额和使用统计信息。 插件安装方式： 1、手工安装 # 安装插件市场 claude plugin marketplace add zai-org/zai-coding-plugins # 安装插件 claude plugin install glm-plan-usage@zai-coding-plugins 2、通过自动助手安装 npx @z_ai/coding-helper 运行 npx @z_ai/coding-helper 开始 -> 编码工具 -> Claude Code -> 插件市场 插件启用后，进入项目目录并启动 Claude Code，使用以下命令检查您的当前配额和使用情况： /glm-plan-usage:usage-query 执行上述命令，从调用过程记录可以发现，执行/glm-plan-usage:usage-query 本质上其实也是调用了一个Claude Skills技能来实现的。
2.8K10编辑于 2026-01-26 - 来自专栏玩转OpenClaw
轻量云OpenClaw功能更新日志
2026年3月9日 ⚙️ OpenClaw配置面板 • Minimax Coding Plan新增模型：M2.5 Highspeed、M2.5 Lightning• 腾讯云Coding 命令，支持国内镜像Skill安装 ⚙️ OpenClaw配置面板 • 支持搜索ClawHub的Skills• 新增可配置模型：火山引擎Coding Plan QQ插件 无法发送图片的问题• 优化QQ插件内置提示词、重连机制与内置Skills 钉钉插件 钉钉机器人支持加入群聊 2026年2月12日 ⚙️ OpenClaw配置面板 • 支持配置模型：GLM Plan、GLM国内-Coding Plan、GLM国际-Coding Plan 2026年2月10日 OpenClaw应用模板 • OpenClaw版本更新至2026.2.9• 预装 支持同时配置多个模型与通道• 支持展示已配置的模型、通道与Skills• 支持切换模型 2026年2月2日 ⚙️ OpenClaw配置面板 • 支持更多模型配置：MiniMax、Kimi、GLM
1.8K99编辑于 2026-03-12 Aish，shell ai辅助工具
当然，执行之前需要给它配置一个大模型~/.aish/config.toml:profile = "glm" model_context_window = 200000 [model_providers.zhipu ] name = "GLM Coding Plan" base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4" env_key = "ZHIPU_API_KEY chat" request_max_retries = 4 stream_max_retries = 10 stream_idle_timeout_ms = 300000 [profiles.glm ] model = "glm-4.7" model_provider = "zhipu" 默认，它只读，不会改写文件。
12510编辑于 2026-02-17如何用终端部署一个openclaw个人专属QQ机器人
大模型API选购这里我们要购买coding plan的API，这是部署openclaw最具性价比的方式。 （部分内容需要选择后按空格勾选后再回车） Yes / QuickStart / Custom Provider Custom Provider：这里的API Base URL从购买的coding plan 以百炼coding plan为例，我们通常可以在这个订阅页面找到API创建的入口 找到服务商的Base URL 两个任意哪个都可以（默认选第一个）复制粘贴到管理员终端后回车 选择：Paste API Key Model ID：输入自己订阅的coding plan支持的模型名称，例如：kimi-k2.5，glm-5等。 出现这个验证成功说明配置好模型了。 /glm-5(模型提供商/模型)设置完需要重启生效。
69380编辑于 2026-03-10- 来自专栏Impala
Impala Plan Schedule
Join 等算子, 产生的Join Probe 和Join Builder 算子, 即一个Plan 可能生成多个Plan Fragment 2 BE 过程中, 因为是MPP 数据, 需要将一个Plan 11507). 10: optional string absolute_path // Whether the HDFS file is stored with erasure coding : request_.plan_exec_info) { for (const TPlanFragment& fragment: plan_exec_info.fragments) { std::vector<int32_t> plan_node_to_fragment_idx_; /// Maps from plan node id to its index in plan.nodes _ and plan_node_to_plan_node_idx_.
35720编辑于 2024-09-23 从 Vibe coding 到 Agentic Engineering——GLM-5 如何开启智能体工程新时代
几乎同步，智谱AI于近日开源 GLM-5 并发布长达40页的技术报告，标题为 From Vibe Coding to Agentic Engineering，正式将 Agentic Engineering 如果说 Vibe coding 是让 AI 帮你写一个贪吃蛇，它就直接输出一个可运行的贪吃蛇 demo；那么 Agentic Engineering 则更进一步：当你告诉系统“这个程序里有一个我找不到的 GLM-5 能够实现如此强大的 Agentic 能力，核心在于其底层算法的重大突破。 在此基础上，我们可以进一步来看 GLM-5 完整的训练方案是如何设计与落地的。第一，分层训练不同能力。 回到最核心的问题：从 Vibe coding 到 Agentic Engineering 这个转变意味着什么？它意味着 AI 训练的扩展方式彻底变了。
64010编辑于 2026-02-26- 来自专栏玩转OpenClaw
🔥🔥🔥玩转OpenClaw｜云上OpenClaw一键秒级部署指南
此处选择腾讯云模型Coding Plan套餐（推荐）、腾讯云DeepSeek、MiniMax Coding Plan作为示例进行介绍，您可以按需选择。 目前腾讯云模型Coding Plan已集成腾讯混元、智谱GLM、Kimi-K2.5、MiniMax M2.5等多种不同的模型，同时支持系统自动选择合适的模型。 进入腾讯云Coding Plan选购页，选择适合的Coding Plan套餐后，跟随页面指引完成支付：选购完成后，直接返回OpenClaw配置面板，单击页面内的已购买，继续配置：稍等片刻后即可完成腾讯云 示例三：MiniMax Coding Plan套餐首先您需要购买MiniMax Coding Plan套餐（点击前往）。 购买套餐成功后，进入MiniMax Coding Plan的API Key管理页（点击前往，注意Coding Plan的API Key和普通的API Key相互独立），点击页面内的重置并复制按钮，复制API
368.3K96257编辑于 2026-03-11 敢涨价30%的大模型：智谱GLM-5凭什么让投资者疯狂买单？
逆势涨价的底气 2月12日，当整个AI行业还在价格战中厮杀时，智谱AI做了一个让人瞠目的决定：GLM Coding Plan套餐价格上调30%以上。 这标志着大模型正在经历一场根本性转变：从"氛围编程"（Vibe Coding）向"智能体工程"（Agentic Engineering）演进。 技术细节：低幻觉率的秘密 GLM-5采用了新的RL "slime"框架，显著降低了幻觉率。在SuperCLUE中文大模型基准测试中，国产开源模型正在实现逆袭，而GLM-5无疑是其中的佼佼者。 这让开发者能够快速将GLM-5集成到自己的应用中，形成强大的网络效应。 未来展望 智谱首席科学家唐杰表示，GLM-5是公司"冲击AGI技术高地"的关键里程碑。 虽然距离真正的通用人工智能还有很长的路要走，但GLM-5在多模态理解、复杂推理和自主学习方面的表现，确实让人看到了希望。 对于普通开发者来说，GLM-5的开源意味着更多可能性。
17310编辑于 2026-03-10- 来自专栏ClickHouse
Impala fe query plan
if (child.getSink() instanceof JoinBuildSink) continue; // Propagate the plan and cohort IDs to children that are part of the same plan. (fragment.getCohortId()); createBuildPlans(child, buildCohortId); } }下一篇 讲impala be query plan
68531编辑于 2022-09-27 Plan energy, supplemented by time
Planning does not mean predicting, that is to say, in planning, it may not be possible to completely plan For example, i plan to prepare for the postgraduate exams before the start of the school yet, but the In summary, i have revised my plan to improve professionalism, and the preparation for the postgraduate But if you plan your schedule in a time of lack of energy, this thins will be very bad. Author: Frytea Title: Plan energy, supplemented by time Link: https://blog.frytea.com/archives/68/
41520发布于 2020-07-16- 来自专栏测试开发技术
Claude Code+GLM 5 安装配置与10个快速上手技巧！
第3步：准备国内大模型API Key （智谱GLM为例） 具体配置方法： 1、注册账号：访问 智谱开放平台（https://www.bigmodel.cn/glm-coding? 可以在这里购买：https://www.bigmodel.cn/glm-coding? 第4步：Claude Code 配置智谱GLM 有了 Coding 套餐之后，就可以在Claude Code中配置使用了（主要是配置环境变量）。 Coding Tool Helper 是一个编码工具助手，快速将您的GLM编码套餐加载到您喜爱的编码工具中。安装并运行它，按照界面提示操作即可自动完成工具安装，套餐配置，MCP服务器管理等。 官方配置参考手册：https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/claude 第5步：Claude Code中验证GLM-5基本功能 配置完成后，比如在Claude
83240编辑于 2026-03-10 GLM-5已发布，大模型商业路殊途同归，请做好AI成本上涨的准备！
不够有诚意 首先，在编程套餐（Coding Plan）中，已订阅用户并不能立即享受，只有涨价后的Max订阅用户可以使用该模型。 （我看到官网有一个glm-5-code模型，没有在限频页面列出，或许没有限制。） 最后，价格上，GLM-5偏离了原本超高性价比的路线，新模型输入价格是原来的2倍，输出是原来的2.25倍。 GLM-5 发布后，其 Coding Plan 价格大幅上调，是国内首个敢于逆势涨价的厂商。 而glm-5首次展现了中国模型的暴力规模化参数，以往国产模型大多在百亿或千亿（300B 左右）参数徘徊，以追求推理成本的极致压缩，而GLM-5 选择了 744B 总参数、40B 激活参数的庞大架构。 GLM-5 实现了全栈国产算力训练（完全基于华为昇腾集群），不再依赖 Nvidia GPU。
41810编辑于 2026-03-03- 来自专栏白山头讲IC
IO plan命令备忘
本文为基于ICCII的IO plan的备忘录 创建bump array 使用命令create_bump_array IO ring + corner cell 其实，直接用create cell然后手工挪过去也不费事
72230发布于 2020-08-11 本周开源更新
我在vibe coding的过程中，有自己的一些想法，因此，做了aicodeswitch这个工具，让我的claude code可以更合理的分配tokens资源，尽可能的减少成本。 支持了MCP管理，主要是针对glm和minimax两家模型，它们没有多模态能力，想要理解图片，可以调用它们coding plan里面的MCP工具，因此，我在规则里增加了图像理解路由到MCP的功能，你可以简单配置后
20910编辑于 2026-03-03- 来自专栏MongoDB中文社区
深入解析MongoDB Plan Cache
前段时间笔者遇到一个MongoBD Plan Cache的bug，于是深究了下MongoDB优化器相关源码。在这里分享给大家，一方面让大家知道MongoDB优化器工作原理，一方面就是避免踩坑。 jira.mongodb.org/browse/SERVER-32452 接下来我们就进入正题，本文分为以下4个章节： 背景 MongoDB生成执行计划是如何选择索引的 过滤符合条件的索引 选择合适的索引 MongoDB Plan 03 MongoDB Plan Cache机制 上面我们提到了MongoDB是如何选择索引最后生成最优的执行计划，那MongoDB会将最优的执行计划缓存到cache中，等待下次同样的SQL执行的时候会采用
89940发布于 2019-04-22 - 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。 1 GLM预训练 GLM 将 NLU 任务制定为包含任务描述的完形填空问题，这些问题可以通过自回归生成来回答。 1.1. 自回归空白填充 GLM通过优化自回归空白填充目标进行训练。 微调GLM 使用 GLM 将情感分类任务制定为空白填充。 通常，对于下游 NLU 任务，会在模型之上添加线性分类器，从而导致预训练和微调之间的不一致。 在这种情况下，GLM 使用交叉熵损失进行了微调。 3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。 GLM515M （ GPT Large的 1.5 ）可以进一步超越GPT Large。 4 结论 GLM是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。
2.6K50编辑于 2023-08-25 - 来自专栏Akilarの糖果屋
SAO UI Plan -- Ranklist
把SAO Utils Web也归入了 SAO UI PLAN ，复现SAO 风格界面算是告一段落啦。 这个榜单一开始是准备拿来当做打赏榜单的。可是临到头却发现没人打赏。
80420发布于 2021-06-11 - 来自专栏ACM小冰成长之路
HDU-3757-Evacuation Plan
该文是关于计算几何中的一个经典问题，给定平面上两个不同点，需要找到一条直线，使得这两个点到直线的距离之和最小。文章介绍了该问题的数学模型和算法，并提供了具体的示例和代码。该问题在计算机科学和软件工程领域有广泛的应用，例如在图形学、网络路由等领域。
604100发布于 2018-01-09
腾讯云开发者
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