GLM-5 博客

GLM-5-Turbo 详解：面向“Lobster”（OpenClaw）工作流的 Agent 优先基础模型（2026 指南）
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。
GLM-5 与 GLM-4.7：有哪些变化、哪些值得关注、是否应该升级？
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。
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5：2026年哪一个更好
Mar 19, 2026
qwen3.5
minimax-M2.5
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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。
GLM-5: 特性、性能基准测试和访问
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。