GLM-5-Turbo(智譜公司發布的通用大模型)

GLM-5-Turbo是智譜公司於2026年3月16日發布的一款通用大模型，其訓練針對OpenClaw龍蝦場景的需求進行了最佳化。該模型最大輸出Token為128K，上下文視窗為200K Tokens。模型從訓練階段即圍繞龍蝦任務的核心需求進行設計。模型採用Slime訓練框架，通過異步智慧型體強化學習算法進行訓練，總參數量為7440億，激活參數量為40B-44B，基於28.5T Tokens的預訓練數據訓練，採用80層、256個專家的架構。

GLM-5-Turbo在工具調用、指令遵循、定時與持續性任務、長鏈路執行等能力方面有所側重。在智譜自研的端到端龍蝦評測基準ZClawBench中，其表現較GLM-5有所提升；在全球權威LLM Agent基準測試ClawBench中獲得93.9分。智譜公司同期推出了基於該模型的相關服務，並為企業用戶提供了安全管理功能。GLM-5-Turbo模型已接入OpenRouter、扣子Coze、美團、位元組TRAE等平台，並搭載於特定硬體中。軟通動力旗下的AI終端產品已套用於相關場景。

基本介紹

• 外文名：GLM-5-Turbo
• 所屬公司：智譜
• 發布時間：2026年3月16日

研發背景

OpenClaw熱潮推動AI行業從技術研發邁入實踐期。GLM-5-Turbo是智譜於2026年3月16日發布的一款面向OpenClaw龍蝦場景最佳化的通用大模型。其研發旨在應對通用大模型在相關場景中可能面臨的穩定性、安全性及指令遵循等方面的問題。該模型從訓練數據構造到最佳化目標設計，均圍繞Agent工作流進行，針對工具調用、複雜指令處理、定時與持續性任務執行等能力進行了最佳化。根據智譜發布的端到端龍蝦評測基準ZClawBench的評測結果，GLM-5-Turbo在OpenClaw場景中的表現相比GLM-5有所改進。

發展歷史

2026年3月16日，智譜宣布推出GLM-5-Turbo模型，該模型是面向OpenClaw龍蝦場景的基座模型。智譜同時推出了基於該模型的套餐服務，包含個人版和Team版。

在智譜組織的“龍蝦測試”ZClawBench中，GLM-5-Turbo在該測試的綜合評估中表現較好。

配置信息

GLM-5-Turbo是專為龍蝦OpenClaw場景進行最佳化的通用大模型，在OpenClaw場景中的表現相比GLM-5有所提升，在多項關鍵任務上表現較好。該模型採用Slime訓練框架，通過異步智慧型體強化學習算法，在單次運行3000-6000條訊息的極限長序列訓練中，讓模型具備長序列任務執行能力。

GLM-5-Turbo 模型增強了工具調用、命令跟蹤、持久性任務以及長鏈執行等能力，最佳化了複雜工作流中的工具調用與多智慧型體協同能力，該模型從訓練數據構造到最佳化目標設計，均圍繞真實的Agent工作流，系統構造了多類龍蝦任務場景，旨在重點增強工具調用（外部工具+各類Skills）、指令遵循、定時與持續性任務、高吞吐長鏈路（執行穩定且快速）等核心能力，以提升模型在複雜、動態、長鏈路任務中的可執行性。其最大輸出Token為 128K，上下文視窗為200K Tokens。該模型總參數量為7440億，激活參數量為40B-44B，基於28.5T Tokens的預訓練數據訓練，採用80層、256個專家的架構。

該模型具備思考模式、流輸出、函式調用、上下文快取和 MCP 等特性，旨在提升多步任務的穩定性和可靠性。模型支持通過套用進行調用。

此外，該模型能夠處理高數據吞吐量和長邏輯鏈任務，以提升執行效率和回響穩定性。在智譜組織的“龍蝦測試”ZClawBench中，該模型參與了評測。評測結果顯示，GLM-5-Turbo在自研基準測試ZClawBench的國產模型中得分最高；在全球權威LLM Agent基準測試ClawBench中獲得93.9分。在多項細分能力評測中，其得分分別為：SWE-bench Verified 77.8分，Terminal-Bench 2.0 Terminus 2 60.7分，BrowseComp75.9分，τ-Bench Agent Task 89.7分。

該模型是智譜自2025年以來發布的首個閉源模型。

銷售價格

2026年3月16日，智譜在推出GLM-5-Turbo模型的同時，宣布上調其API價格。據計算，2026年第一季度智譜API價格累計上漲約83%。

智譜CEO張鵬解釋稱，此次調價是因為模型能力增強、推理成本提高，且完成複雜任務所需的Token量大幅增加。他進一步指出，以OpenClaw為代表的複雜任務需要模型進行長程任務規劃、壓縮上下文及處理多模態信息，導致模型“思考鏈路”變長，完成一個任務所需的Token量顯著增加，這是成本提高的直接原因。他認為，價格調整是成本變化的自然結果。

湘財證券分析認為，AI Agent時代下Token需求呈現非線性增長，引發了模型調用市場的“量價齊升”，並推動下游雲計算行業的定價邏輯轉向溢價變現。

其服務提供不同規模的Token額度選項。

該服務提供面向個人和團隊的不同訂閱方案。針對企業用戶，智譜構建了名為“Claw for Enterprise Security”的安全管理體系，提供基於角色的許可權管理、審計日誌、數據加密等多層防護機制。GLM-5-Turbo模型被集成於其編碼服務方案中。

此外，GLM-5-Turbo模型已接入OpenRouter、扣子Coze、美團、位元組TRAE等平台，並首發搭載於特定硬體中。

套用實例

GLM-5-Turbo能夠處理長路徑複雜任務。例如，在內容創作方面，可根據主題生成包含標題、文案、配圖建議等要素的小紅書一周連載策劃；在軟體開發方面，能完成從需求分析到前後端代碼編寫、測試與部署的全棧套用開發；在數據處理方面，可對多平台原始訂單數據進行清洗、對齊、分析並生成經營報告。

GLM-5-Turbo模型被套用於一款AI終端產品。作為一款閉源模型，它為該終端產品提供了檔案處理、任務規劃、多鏈路執行等自動化操作能力。

核心團隊

智譜CEO張鵬在發布時闡述了GLM-5-Turbo模型的定位從“簡單對話”進一步升級為處理實際工作，並解釋了因模型能力增強、推理成本上升而調整API價格的商業策略。在研發階段，從訓練數據構造到最佳化目標設計，均圍繞真實的Agent工作流進行系統構建，以提升模型在複雜、動態、長鏈路任務中的可執行性。

市場反響

2026年3月，據全球大模型聚合路由平台OpenRouter數據，國產大模型調用量連續一個月超越海外模型。上周（3.23-3.29）模型調用前九名中，國產模型占六席，總調用量為9.82T，較此前一周增長33.4%。2026年3月16日，智譜發布GLM-5-Turbo模型，受此訊息影響，公司股價在當日開盤後一度上漲超過10%，截至發稿前漲幅回落至8.77%。2026年3月20日，小米發布MiMo-V2-Pro模型，其定價整體略高於GLM-5-Turbo。在Claw-Eval測試中，MiMo-V2-Pro的早期內部測試版本Hunter Alpha擊敗了GLM-5。五源資本創始合伙人劉芹表示，OpenClaw誕生後行業意識到“Token真的是在燃燒”，AI技術正從“技術研發”走向“實際套用”。2026年4月，搭載GLM-5-Turbo的機械革命“龍蝦盒子”在京東平台上線。