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GLM-5 博客
GLM-5 博客
Mar 17, 2026
GLM-5
GLM-5-Turbo 详解:面向“Lobster”(OpenClaw)工作流的 Agent 优先基础模型(2026 指南)
GLM-5-Turbo 是 Zhipu AI 于 2026 年 3 月发布的下一代大型语言模型,专为“lobster”智能体环境(OpenClaw 生态系统)优化。 它是 GLM-5 的高速、面向智能体的变体,专为长链式任务执行、工具调用和企业级 AI 自动化而设计。 其特性包括约 200K 个 token 的上下文窗口、Mixture-of-Experts 架构,以及在多步骤智能体工作流中的稳定性提升。
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7
GLM-5 与 GLM-4.7:有哪些变化、哪些值得关注、是否应该升级?
由 Zhipu AI(Z.ai)于 2026年2月11日发布的 GLM-5,相较于 GLM-4.7,在架构上实现了重大跃迁:更大的 MoE 规模(≈744B vs ~355B 总参数)、更高的活跃参数容量、更低的测得幻觉率,并在智能体与编码基准上取得明显提升——代价是推理复杂性以及(有时)延迟的增加。
Mar 19, 2026
qwen3.5
minimax-M2.5
GLM-5
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5:2026年哪一个更好
Qwen 3.5 采用稀疏混合专家(MoE)设计与巨大的激活容量,面向大规模、低成本的代理式多模态工作负载;Minimax M2.5 强调在低运行成本下实现高性价比的实时代理吞吐量;GLM-5 聚焦于强推理、长上下文代理和工程化工作流程,基于针对 Token 效率优化的超大规模 MoE 风格架构。“最佳”取决于你更看重原生的推理/编码质量、代理吞吐量与成本,还是开源灵活性与长上下文的工程化工作流程。
Feb 12, 2026
GLM-5
GLM-5: 特性、性能基准测试和访问
由中国的 Zhipu AI(在许多开发者渠道对外品牌为 Z.AI / zai-org)于本周发布的 GLM-5,标志着大模型发布节奏加速进程中的又一进展。该新模型被定位为 Zhipu 的旗舰模型:规模更大,针对长时程智能体任务进行调优,并采用旨在在保留长上下文的同时降低推理成本的工程设计。早期的行业报道和开发者实测笔记表明,与此前的 GLM 迭代相比,它在编程、多步推理和智能体编排方面取得了实质性提升——而在一些测试中,它甚至对 Claude 4.5 构成了挑战。