通过对Claude Opus-4.6和智谱GLM-5的深度测试，揭示了当前AI模型在信息搜集任务上的真实能力边界。测试聚焦于自动化交易中最基础的信息搜集环节，通过抓取公司公告新闻这一具体任务，展现了不同AI模型在准确度、效率和灵活度上的显著差异。
智能速览
Claude Haiku4.5在简单任务上性价比更高，表现优于Opus4.6
Opus4.6处理HTML时偏好复杂方法，效率低下且成本高昂
GLM-5表现中规中矩，但在成本控制上存在问题
AI模型在网页内容抓取上仍有改进空间
浏览器自动化可能是绕过网站限制的有效方案
精华内容
自动化交易的信息搜集环节是AI最应该擅长的领域，但实际测试结果却出人意料。
测试背景设计
测试选择了两个热门AI模型进行对比：Claude Opus-4.6和智谱GLM-5。测试任务确定为抓取GE Vernova 2025-2026年所有公告新闻全文。这个任务对人类来说难度为零，但对AI来说却是检验其自动化能力的好机会。测试指标包括准确度、效率（时间和token消耗）以及特定问题处理的灵活度。
Haiku4.5意外胜出
令人意外的是，入门级模型Haiku4.5表现出了更好的实用性。它不仅成本更低，而且处理方式更加直接高效。在HTML处理上，Haiku4.5倾向于使用Beautiful Soup等工具直接提取内容，每次都能快速生成抓取脚本。相比之下，更强大的Opus4.6反而会选择复杂的命令行和正则表达式方法，经常耗时费力却效果不佳。
Opus4.6成本过高
Opus4.6在测试中的表现令人失望。一次任务就消耗掉五个小时内1/5的额度，成本远超预期。在抓取GE Vernova新闻时，虽然最终能完成任务，但成本控制完全失败，一次测试就用掉了五个小时额度的70%。这种高成本让它难以在实际应用中推广。
GLM-5中规中矩
智谱GLM-5的表现相对稳定，能够自动化完成大部分任务。在测试中成功抓取了12篇文章（实际应有14篇），全程无需人工干预。但在成本方面仍然存在优化空间，需要进一步改进其效率。
技术挑战与突破
当前网页的复杂格式给内容抓取带来了挑战。除了改进抓取方法外，选择Global News Wire等第三方网站也是可行方案。另一个有趣的发现是，某些模型通过直接控制Chrome浏览器进行网页浏览，这种模拟人类操作的方式可以绕过许多网站限制，虽然耗时较长但效果显著。
AI模型在自动化信息搜集领域已经具备基础能力，但在成本控制和效率优化上仍有很大提升空间。对于简单的重复性任务，选择合适的模型比追求最强性能更重要。未来，随着技术进步，AI在自动化交易中的应用前景值得期待。
