GLM-5 - 智谱开源的新一代旗舰AI模型，媲美 Opus 4.5

发布于 2026-02-12 · GLM-5是智谱开源的新一代旗舰AI模型，参数规模从GLM-4.5的355B扩展至744B（40B激活），预训练数据达28.5T tokens。模型为此前OpenRouter登顶热度榜首的神秘模型“Pony Alpha”。

GLM-5是什么

GLM-5 是智谱新开源的旗舰模型，参数从GLM-4.5的355B扩展至744B（40B激活），预训练数据达28.5T tokens。模型为此前OpenRouter登顶热度榜首的神秘模型「Pony Alpha」。它瞄准的是复杂系统工程和长程 Agent 任务，集成 DeepSeek Sparse Attention 来压部署成本，自研的 slime 异步 RL 基础设施则用来提升训练效率。在 Artificial Analysis 榜单上，GLM-5 排全球第四、开源第一。它还能生成 Office 文档，兼容Claude Code等工具，同时能在华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等国产芯片上部署。模型可在z.ai官网、BigModel.cn平台体验，API 也已同步开放。

GLM-5的主要功能

复杂系统工程：前端开发、后端架构设计这类跨层级的技术任务都能处理，从需求分析一路做到代码实现和交付。
长程Agent任务：能长期规划、管理资源，在 Vending Bench 2 这类要持续运营一年的模拟商业场景里自己做决策，把目标跑完。
文档智能生成：文本或原始材料可以直接转成 .docx、.pdf、.xlsx，产出 PRD、财报、教案这类能直接拿去用的文档。
多工具协同：兼容 Claude Code、OpenClaw等主流开发工具链，跨应用的自动操作和协作都能做。

GLM-5的技术原理

大规模预训练扩展：参数从 355B（激活 32B）扩到 744B（激活 40B），预训练数据从 23T 涨到 28.5T，靠更多算力把通用能力的基础打厚。
异步强化学习基础设施”Slime”：这套自研异步 RL 框架针对的是大模型强化学习里的效率瓶颈。奖励计算和策略更新可以并行，后训练迭代的粒度更细，预训练能力和实际表现之间的落差因此收窄。
稀疏注意力机制 ：首次用上 DeepSeek Sparse Attention，长文本效果不掉，Agent 场景下的 Token 消耗和部署成本反而降了不少。
国产算力深度适配：跟华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、平头哥、沐曦这些国产芯片做了底层算子优化和硬件加速，推理吞吐高、延迟低。

GLM-5的性能表现

推理能力
- Humanity’s Last Exam 拿到 30.5%，接近Kimi K2.5的 31.5%，比GLM-4.7。
- AIME 2026 I达92.7%，与DeepSeek-V3.2高出不少；HMMT Nov. 2025 上以 96.9% 领先大多数竞品。
- GPQA-Diamond 专家级推理拿到 86.0%，IMOAnswerBench 也有 82.5%。
编程能力
- SWE-bench Verified 真实软件工程测试 77.8%，多语言版本 73.3%，两项都比 GLM-4.7 高约 4 个百分点。
- Terminal-Bench 2.0 终端操作基准 56.2%，进了 Claude Code 环境还能到 61.1%，比 GLM-4.7 高出一大截。
- CyberGym 网络安全测试 43.2%，GLM-4.7 是 23.5%，几乎翻倍，复杂系统的攻防能力由此可见。
Agent与工具使用
- Vending Bench 2 一年期商业模拟里做到 $4,432 余额，开源模型第一，接近Claude Opus 4.5。
- BrowseComp 网页浏览任务 62.0%，配上上下文管理策略能提到 75.9%，压过 Kimi K2.5。
- τ²-Bench多领域工具调用达89.7%，MCP-Atlas公共集67.8%，Tool-Decathlon 38.0%。

综合排名：在 Artificial Analysis 榜单上排全球第四、开源第一。

如何使用GLM-5

在线体验：访问z.ai官网，手动选 GLM-5 就能免费用 Chat 或 Agent 模式，后者支持多工具协同和文档生成。也可以从BigModel.cn平台或 Z.ai API 服务接入，接口兼容 OpenAI 格式。
本地部署
- 从 HuggingFace 下载 BF16/FP8 权重，用 vLLM、SGLang 或 xLLM 跑，支持 8 卡并行推理。
- 没有 NVIDIA 卡的话，可以走华为昇腾、摩尔线程这些国产芯片，官方有对应的优化方案。
开发工具集成
- 在Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Roo Code这些工具里把模型名填成”GLM-5″就能调用。
- 订了 GLM Coding Plan 的直接启用就行，也可以用Z Code的可视化环境远程控制多个 Agent 协作。