GLM-5 部落格 - 所有 AI 模型均包含在一個 API 中

GLM-5-Turbo 解析: 面向 “Lobster”（OpenClaw）工作流程的智能體優先基礎模型(2026 指南)

GLM-5-Turbo 是 Zhipu AI 於 2026 年 3 月發佈的下一代大型語言模型，專為「lobster」智能體環境（OpenClaw 生態系統）優化。它是 GLM-5 的高速、聚焦智能體的變體，針對長鏈式任務執行、工具呼叫與企業級 AI 自動化而設計。其特點包括 ~200K token 的上下文窗口、專家混合架構，以及在多步智能體工作流程中的穩定性提升。

GLM-5 與 GLM-4.7：有哪些改變、重點是什麼，以及是否應該升級？

GLM-5，由 Zhipu AI (Z.ai) 於 2026 年 2 月 11 日發佈，相較於 GLM-4.7 在架構上有重大躍進：更大的 MoE 規模（≈744B vs ~355B 總參數量）、更高的活躍參數容量、更低的實測幻覺率，並在 agentic 與編碼基準測試上取得明顯提升—但以推理複雜度和（有時）延遲為代價。

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5：2026 年哪個更好？

Qwen 3.5 以稀疏的專家混合（MoE）設計與巨大的激活容量，面向大規模、低成本的具代理能力的多模態工作負載；Minimax M2.5 強調在低運行成本下具成本效益的即時代理吞吐量；GLM-5 著重於重度推理、長上下文代理與工程工作流程，採用針對 Token 效率優化的超大型 MoE 風格架構。「最佳」取決於你是否優先考量原生推理/編碼品質、代理吞吐量與成本，或開源的靈活性與長上下文工程工作流程。

Feb 12, 2026

GLM-5：功能、效能基準測試與存取

由中國的 Zhipu AI（在許多開發者渠道中以 Z.AI / zai-org 對外品牌呈現）於本週發布的 GLM-5，標誌著大型模型發佈節奏加速中的又一步。這一新模型被定位為 Zhipu 的旗艦：規模更大，為長視野的智能體任務進行調校，並以在保留長上下文的同時降低推理成本的工程選擇構建。早期業界報導與開發者上手筆記顯示，相較於先前的 GLM 迭代，在程式編碼、多步推理與智能體編排方面有顯著提升——在部分測試中甚至挑戰 Claude 4.5。