GLM 5.2 VS Kimi 2.7 Code , 两款最新国产模型AI编程对比测试

GLM-5.2 终于发布了，同时 Kimi 也推出了 K2.7 Code 这款 AI 编程模型。 这期视频我用两个真实编程测试来对比它们的表现： 1. 前端 Canvas 动画测试 让模型实现一个“手写信被火焰燃烧”的复杂动画，观察火焰效果、粒子、灰烬、燃烧路径、烟雾和整体视觉完成度。 2. 前后端商城项目测试 基于 PRD、设计文档、技术栈文档、规格文档和 Claude.md，让模型完成一个简易商城系统，包括前台页面、后台管理和 Java 后端服务。 本期会对比 GLM-5.2、Kimi K2.7 Code、GPT-5.5、Opus 4.8、GLM-5.1、Qwen、MiniMax、DeepSeek 等模型在实际编程任务中的效果。 从测试结果来看，Kimi K2.7 Code 在纯前端视觉效果上表现非常亮眼；GLM-5.2 相比上一代 GLM-5.1 提升明显，并且在完整前后端项目中的稳定性和功能完成度更好。 需要说明的是，本期测试并不是权威基准测试，只代表我在具体案例中的个人测试结果。不同任务、不同提示词、多次运行的结果都可能不一样，大家可以把它作为选择 AI 编程模型时的参考。 #GLM52 #KimiK27Code #AI编程 #ClaudeCode #国产大模型 #编程模型 #AI工具 00:00 引言 01:23 纯前端测试 04:18 后端测试 05:14 MinMax-m3 07:48 Qwen-3.7-Max 10:41 DeepSeek-v4 13:53 MiMO-v2.5 15:50 GLM-5.2 18:33 K2.7-code 20:03 总结