GLM-5.3 · example
复用同一视觉任务与固定 Agent 框架记录多模型输出，并把框架影响与模型影响分开。
作者用相同的（水波纹）提示词在 Hermes Agent 上对比 GLM-5.3、DeepSeek V4 Flash 0731、Qwen3.8 27b 三个模型，判定 GLM-5.3 最佳，并公开了实时结果页面。
"我用 GLM 5.3、DeepSeek v4 Flash 0731 和 Qwen3.8 27b 尝试过这个。 在我看来，GLM-5.3 是最好的 - 附上视频 在所有 3 个模型上都用 Hermes Agent 运行了。 你可以在这里查看… 以上为必要节选，完整内容请查看原文。
同提示词多模型对比：水波纹（Water Ripple）生成任务，三个模型均跑在 Hermes Agent（本地 Agent 框架）上。
结论：GLM-5.3 最佳；作者附视频与实时对比页面（GitHub Pages，可查看三模型输出差异）。
对提示词工程的参考：Agent 框架（Hermes Agent）自带 system prompt 与工具编排，模型差异仍显著——选择与 Agent 框架配合好的模型比只调提示词更有效（呼应 @bygregorr 的观点："GLM-5.3 的获胜也许更多说明它如何处理 Hermes Agent 的 system prompt，而不仅是模型本身；换脚手架排名会翻转"）。
这是一个"同一提示词、不同模型/框架"的对比样本，可作为 GLM-5.3 与竞品在 Agent 场景下的体感参考。
平台：X（推特）
时间：2026-08-17
类型：同提示词多模型对比（含实时结果页）
参考结果页：https://miaai-lab.github.io/Water-Ripple-Prompt-GLM-5.3-DS4F-Qwen3.8-27b/
X（Twitter） · 原文日期: 2026-08-16 · 编辑日期: 2026-09-20
阅读原始来源GLM-5.3
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