GLM-5

GLM-5 – 智谱开源的新一代旗舰AI模型，媲美 Opus 4.5

智谱开源隆重推出其最新一代旗舰级人工智能模型——GLM-5。这款模型在性能和规模上均实现了质的飞跃，参数量从上一代的355B（激活32B）大幅跃升至744B（激活40B），预训练数据量更是达到了惊人的28.5万亿token。值得一提的是，GLM-5正是此前在OpenRouter上备受瞩目的神秘模型“Pony Alpha”。

GLM-5：新一代智能旗舰

GLM-5不仅是智谱开源在AI领域深耕的最新力作，更是其技术实力的一次集中展现。该模型专为应对复杂的系统工程挑战和执行长程Agent任务而设计，其强大的能力得益于多项创新技术的集成。为了优化部署成本，GLM-5集成了DeepSeek Sparse Attention技术，显著降低了计算资源消耗。同时，自研的“Slime”异步强化学习基础设施，极大地提升了训练效率，使得模型能够更快速地迭代和优化。在权威的Artificial Analysis榜单上，GLM-5以其卓越的表现，荣登全球第四、开源模型第一的宝座。

GLM-5的功能性也得到了显著增强，它能够直接生成如.docx、.pdf、.xlsx等格式的Office文档，并与Claude Code等工具链无缝兼容，极大地扩展了其应用边界。此外，GLM-5还积极拥抱国产化算力，支持华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等一系列国产芯片的部署，为国内AI生态的发展注入了新的活力。用户可以通过z.ai官网和BigModel.cn平台进行体验，API接口也已同步开放。

GLM-5的核心能力概览

• 驾驭复杂系统工程：GLM-5能够游刃有余地处理前端开发、后端架构设计等涉及多层级技术环节的复杂任务，贯穿从需求分析到最终代码实现的整个工程交付流程。
• 赋能长程Agent任务：该模型具备出色的长期规划和资源管理能力，即使在Vending Bench 2这类需要持续一年运营的模拟商业环境中，也能自主做出决策并达成既定目标。
• 精通文档智能生成：GLM-5可以将输入的文本或原始素材直接转化为.docx、.pdf、.xlsx等专业文档格式，轻松生成PRD（产品需求文档）、财务报告、教学计划等可直接投入使用的专业文档。
• 实现多工具协同作业：模型能够与Claude Code、OpenClaw等主流开发工具链实现高效协同，从而实现跨应用程序的自动化操作和无缝协作。

GLM-5的创新技术基石

• 规模化预训练的突破：GLM-5将模型参数量从355B（激活32B）增至744B（激活40B），预训练数据量也从23T扩展至28.5T，通过投入更多的算力资源，进一步夯实了其通用智能基座。
• “Slime”异步强化学习基础设施：为解决大规模语言模型在强化学习阶段面临的效率瓶颈，智谱开源自主研发了“Slime”异步RL训练框架。该框架支持奖励计算与策略更新的并行化处理，实现了更精细化的后训练迭代，有效缩小了预训练能力与实际应用表现之间的差距。
• 引入稀疏注意力机制：GLM-5首次集成了DeepSeek Sparse Attention技术，在确保长文本处理效果不受影响的前提下，大幅削减了Agent场景下的Token消耗，并显著降低了部署成本。
• 深度适配国产算力：模型已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、平头哥、沐曦等国产芯片的底层算子优化和硬件加速，实现了高吞吐量和低延迟的推理性能。

GLM-5的性能亮点解析

• 卓越的推理能力
  • 在Humanity’s Last Exam测试中，GLM-5得分30.5%，已非常接近Kimi K2.5的31.5%，显著优于GLM-4.7。
  • AIME 2026 I测试中，GLM-5获得了92.7%的优异成绩，与DeepSeek-V3.2旗鼓相当；在HMMT Nov. 2025测试中，以96.9%的得分领先于大多数竞品。
  • 在GPQA-Diamond专家级推理测试中，GLM-5取得了86.0%的成绩，而IMOAnswerBench测试也达到了82.5%。
• 强大的编程能力
  • 在SWE-bench Verified真实软件工程测试中，GLM-5取得了77.8%的成绩，多语言版本的表现也达到了73.3%，均比GLM-4.7提升了约4个百分点。
  • Terminal-Bench 2.0终端操作基准测试中，GLM-5的得分达到了56.2%，在Claude Code环境下更是提升至61.1%，远超GLM-4.7。
  • CyberGym网络安全测试中，GLM-5的得分高达43.2%，相比GLM-4.7的23.5%，几乎翻倍，充分展现了其在复杂系统攻防方面的强大能力。
• 高效的Agent与工具调用
  • 在Vending Bench 2一年期商业模拟中，GLM-5以4,432美元的余额位居开源模型榜首，表现非常接近Claude Opus 4.5。
  • BrowseComp网页浏览任务的完成率为62.0%，结合上下文管理策略后可提升至75.9%，超越了Kimi K2.5。
  • 在τ²-Bench多领域工具调用测试中，GLM-5达到了89.7%的准确率，MCP-Atlas公共集得分67.8%，Tool-Decathlon得分38.0%。
• 综合实力领跑：在Artificial Analysis权威榜单上，GLM-5位列全球第四，并荣获开源模型第一的殊荣。

如何解锁GLM-5的强大潜能

• 便捷的在线体验：用户可直接访问z.ai官网，选择GLM-5模型，免费体验Chat模式或Agent模式。Agent模式尤为强大，支持多工具协同和文档生成。此外，通过BigModel.cn平台或Z.ai API服务，可以接入GLM-5，其API接口与OpenAI格式兼容。
• 灵活的本地部署
  • 用户可以从HuggingFace下载BF16/FP8权重，并利用vLLM、SGLang或xLLM等框架进行本地部署，支持8卡并行推理。
  • 对于非NVIDIA环境，可以通过华为昇腾、摩尔线程等国产芯片进行部署，官方已提供针对性的优化方案。
• 无缝的开发工具集成
  • 在Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Roo Code等开发工具中，只需将模型名称设置为“GLM-5”即可轻松调用。
  • 订阅GLM Coding Plan的用户将直接获得GLM-5的启用权限，或者可以通过Z Code可视化环境远程操控多Agent协作。

GLM-5的广阔应用前景

• 复杂系统工程的端到端交付：GLM-5能够支持大型项目的全流程交付，自主完成需求细化、架构设计、代码编写及部署等一系列复杂任务。
• 遗留系统的现代化改造：该模型具备深度理解现有代码库的能力，可执行后端架构优化和系统现代化升级。
• 深度疑难Bug修复：GLM-5能够分析日志，精准定位问题根源，并进行迭代式修复，直至系统恢复稳定运行。
• 智能体助手，解放生产力：可实现7×24小时不间断执行搜索、信息整理、内容发布等定时任务，成为用户的得力数字助理。
• 经营决策的智能化优化：在模拟商业环境中，GLM-5能够展现出卓越的长期规划与资源管理能力，为企业制定智能化的经营策略。