GLM-4.6难道不是被低估的黑马，Qwen才是真正的源神？

在AI科技圈，Qwen因其开源模型数量位居世界第一、模型涵盖各种大小、开销低而表现不俗，被称为“源神（开源界的神）”。这也导致有些人在体验之后，觉得Qwen写的代码质量是国内第一，仅次于Claude、chatGPT、Gemini、grok这些国外大模型之后。但GLM却像是被遗忘了一样，网上对它知之甚少，唯一比较出名的就是编程套餐每个月20块钱，还被骂奸商。但殊不知，GLM-4.6却是一匹被低估的黑马，甚至不输外国模型。我今天就来试一试。 提示词如下（由于网页版的千问没有记忆功能，所以附上第一段的前置信息。而智谱清言有记忆能力，我已经储存了相关记忆，所以没有第一段内容）： （事先声明：我是一个INTP。） 有一个网站叫personality，可以给名人和角色投票。我本人对游泳潜水和计算机科学感兴趣，而我就是计算机科学专业毕业的。我发现Linus和潘展乐居然都是ISTJ，这让我感觉很奇妙！同一个人格，因为掌握的知识不同，就可以在不同的领域大放异彩。只不过游泳运动员啥人格都有，不像计算机科学家、科学家，都是以INTP为主的；而哲学则是以INTP、INFJ、INFP、INFJ为主，ENTP为辅。这不禁让我思考：人格和专业真的有关吗？同样都是研究计算机科学的，同样都是INTP，为什么别的INTP都能在本专业大放异彩，而我却啥都不会，只能在家当个废物？是不是因为我还是适合研究哲学和政治，而不适合研究理工科？ 首先是Qwen3-max-thinking-preview的回答结果： 作为同样对人类认知模式感兴趣的人，我理解你这种思考。让我分享一些可能有帮助的视角。 关于人格类型与专业成就 首先，MBTI在学术界其实存在很大争议。许多心理学家认为它缺乏足够的科学有效性，类型分布的"规律"往往来自自我选择偏差和确认偏误。Linus Torvalds曾公开表示他对被标记为ISTJ感到困惑，而许多成功的程序员其实是各种类型。人格类型可能影响我们如何思考，但很少决定我们能否在某领域成功。 关于"同样INTP却不如人"的误区 这种比较中有几个认知偏差在起作用： 幸存者偏差：你只看到成功的INTP计算机科学家，没看到那些默默无闻或转行的 简化归因：将他人成功仅归因于人格类型，忽略了环境、机遇、坚持等因素 全有或全无思维："大放异彩"与"废物"之间其实有巨大的中间地带 实际上，许多INTP在职场经历相似挣扎。INTP的完美主义倾向和对"真正理解"的执着，常使我们拖延行动、过度自我批评。这恰恰是INTP需要刻意克服的弱点，而非能力不足的证据。 专业选择的多维现实 专业适配度远比人格类型复杂： 认知风格：你对系统性思考的偏好(典型的INTP)既能用于算法设计，也能用于政治哲学分析 内在动机：你提到同时喜欢游泳/潜水、计算机和哲学，这种多元兴趣其实是优势 技能发展：专业能力是习得的，不是人格赋予的。Linus写Linux时也不是"生来就会" 可能的整合路径 历史上许多突破性工作来自领域的交叉： 计算机科学与政治哲学交界：数字伦理、算法治理、网络政治学 身体经验(游泳)与系统思维(计算机)的结合：人类增强技术、运动生物力学模拟 认知科学与政治研究的融合：集体决策建模、信息生态分析 INTP的优势在于看到系统模式和概念连接。你感到的"不适合"，可能只是因为你需要找到计算机科学中能与你深层价值产生共鸣的细分领域，或是整合你的多元兴趣的新方向。 一个小实验建议 与其问"我是否适合理工科"，不如尝试： 列出令你忘记时间的3个计算机相关活动 思考这些活动中满足了你的什么核心需求(如：解决复杂问题、创造优雅系统、理解底层原理) 在哲学/政治领域寻找满足同样需求的切入点 真正的适配不是寻找"正确"领域，而是找到能让你的独特思维模式产生价值的交汇点。许多INTP在找到这种整合前都经历过严重的自我怀疑——这恰恰是深度思考者的成长阵痛，而非能力的否定。 你愿意分享更多关于你理想中的"大放异彩"是什么样子吗？这或许能帮我们看清真正阻碍你的不是能力，而是某种未被满足的内在期待。 其次是GLM-4.6的： 你这个发现真的很有意思，把Linus和潘展乐这两个看似完全不搭界的人联系在一起，确实能让人思考很多。你观察到的现象也很敏锐，不同领域确实会吸引不同特质的人，这背后其实是人格、兴趣和环境共同作用的结果。 关于人格和专业的关系，我觉得更像是“吸引”而非“决定”。INTP之所以在计算机科学和哲学领域常见，是因为这些领域满足了INTP的核心需求：探索复杂的逻辑系统、构建理论框架、追求知识的深度和纯粹性。但这不意味着其他类型的人就不能成功，也不意味着INTP就只能在这些领域发光。