GLM-5 – 智谱推出的超长上下文与工程级Agent能力大模型

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关于GLM-5是什么

GLM-5是中国人工智能公司智谱AI（Zhipu AI，也叫 Z.ai）在2026年2月发布的新一代开放式大型语言模型，是GLM系列的第五代旗舰模型。该模型采用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，总参数规模约7450亿（活跃参数约44亿），基于先进的稀疏注意力机制优化长上下文处理能力，可支持高达20万Token的文本输入，适合复杂推理、代码生成与智能体（Agent）任务。GLM-5在开源大模型生态中表现突出，在编程、推理、长程任务等多个维度展现竞争力，并能在国产算力平台上运行，如华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等芯片环境，这些特点使GLM-5兼具技术前沿性与工程实用性。

GLM-5的主要功能

高级自然语言生成能力：GLM-5可以生成高质量的自然语言文本，在长篇写作、对话系统、摘要与翻译方面展现出较强的语言理解和生成能力。
复杂推理与数学逻辑：模型支持复杂的逻辑推理任务，如数学推导、科学分析、逻辑判断等场景，实现多步骤思考与分解问题的能力。
高级代码生成与调试：GLM-5能够根据提示生成多种编程语言代码，支持从设计模式、功能实现到Bug修复的全流程协助，提高开发效率。
Agent智能体工作流：模型内置Agent能力，可实现多步骤无人干预的任务执行，包括自动搜索、信息整理、工具调用等流程化工作。
超长文本上下文处理：GLM-5可处理高达20万Token的上下文输入，这在处理大型文档、长篇论文、完整代码库分析时尤为重要。
兼容多工具协作：模型支持与现有开发生态工具集成，如Claude Code、OpenClaw等开发辅助平台，实现跨系统工作流协同。
多语种和跨领域理解：除中文与英文外，GLM-5可应对多语种输入，同时在法律、医疗、金融、教育等垂直领域具备广泛适用性。

GLM-5的技术原理

混合专家架构（MoE）：利用Mixture of Experts设计，将总参数规模扩展至约7450亿，通过激活部分专家机制在推理时控制计算成本。
稀疏注意力机制：模型采用DeepSeek等稀疏注意力编码长上下文信息，提高对长序列数据的处理效率和质量。
大规模预训练数据：GLM-5在海量语料上进行预训练，覆盖广泛领域的文本语义与模式，使其在多任务学习中具备良好泛化能力。
异步强化学习增强：模型训练管线中加入强化学习策略，通过异步更新机制提升模型对复杂任务的执行表现。
自适应推理优化：针对不同硬件环境和任务类型，模型具备自适应推理调度策略，使推理速度与成本达到平衡。
分层Token预测：采用多Token预测策略提升推理质量，尤其在多步骤长序列任务中表现稳定。
国产算力适配：GLM-5实现对华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯等国产硬件的底层优化支持，减少对单一芯片厂商的依赖。

GLM-5的性能表现

推理能力
- Humanity’s Last Exam：公开数据为30.5%，接近Kimi K2.5（31.5%），相较GLM-4.7有明显提升，体现其在跨领域综合推理测试中的稳定性。
- AIME 2026 I：成绩为92.7%，与DeepSeek-V3.2处于同一梯队，说明GLM-5在高难度数学竞赛类问题上具备较强解题能力。
- HMMT Nov. 2025：得分96.9%，在竞赛数学推理场景中表现突出。
- GPQA-Diamond：专家级问答测试成绩86.0%，显示其在复杂专业问题上的逻辑分析能力。
- IMOAnswerBench：得分82.5%，体现模型在奥赛级数学问答场景中的稳定发挥。
编程能力
- SWE-bench Verified：真实软件工程修复任务成绩77.8%，多语言版本73.3%，较GLM-4.7提升约4个百分点。
- Terminal-Bench 2.0：终端操作任务成绩56.2%，在Claude Code环境下可提升至61.1%，显示其在实际开发工具链中的适配能力。
- CyberGym：网络安全攻防测试成绩43.2%，相比GLM-4.7（23.5%）有显著提升，表明其在复杂系统调试与安全场景中的能力增强。
Agent与工具使用能力
- Vending Bench 2：一年期商业模拟任务最终余额为4,432美元，在开源模型中排名第一，接近Claude Opus 4.6，体现其长期规划与资源管理能力。
- BrowseComp：网页浏览任务成绩62.0%，结合上下文管理策略可提升至75.9%，超过Kimi K2.5。
- τ²-Bench：多领域工具调用成绩89.7%，显示其在复杂工具协同场景中的高成功率。
- MCP-Atlas：公共集成绩67.8%，体现其在标准化工具调用场景中的稳定性。
- Tool-Decathlon：综合工具任务成绩38.0%，反映其在跨任务复杂工具链中的整体适应能力。
综合排名
- Artificial Analysis综合榜单：全球排名第4名，在开源模型阵营中排名第1名。
- 开源模型整体表现：在推理、编程与Agent能力三大核心维度保持均衡，在同级别开源大模型中处于前列位置。

如何使用GLM-5

在线体验
- 官网访问：进入 z.ai 官方网站，在模型列表中选择 GLM-5，即可进入对话界面。
- Chat 模式：适用于日常问答、文本生成、代码辅助等通用场景。
- Agent 模式：支持多步骤任务执行与工具调用，可完成信息检索、文档生成、流程自动化等复杂任务。
- API 接入：通过 Z.ai API 或 BigModel.cn 平台调用 GLM-5，接口格式兼容 OpenAI 标准，便于开发者快速集成。
本地部署
- 模型权重下载：从 HuggingFace 官方仓库下载 GLM-5 的 BF16 或 FP8 权重版本。
- 推理框架支持：可使用 vLLM、SGLang、xLLM 等主流推理框架进行部署，支持多卡并行推理（如 8 卡配置）。
- 国产算力适配：除 NVIDIA GPU 外，GLM-5 也支持华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等国产芯片环境，官方提供算子级优化方案。
- 私有化部署：适合对数据安全与本地计算有要求的企业用户，便于构建内部知识系统或专属智能体应用。
开发工具集成
- 代码工具接入：在 Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Roo Code 等开发工具中，将模型名称配置为 “GLM-5” 即可调用。
- 多Agent协作：通过 Z Code 可视化环境，可远程控制多个 Agent 协同完成复杂工程任务。
- 订阅服务启用：订阅 GLM Coding Plan 后，可直接在支持的平台中启用完整功能。
- 自动化工作流构建：结合工具调用能力，可搭建文档生成、代码审查、数据整理等自动化流程。

GLM-5的项目地址

项目官网：GLM-5 官方介绍页面
GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-5
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5

GLM-5的应用场景

客服与对话系统：可以用作客户支持机器人，在企业服务场景中自动回答用户问题、处理反馈、提供帮助。
智能内容创作：在内容生产领域，GLM-5可用于自动撰写文章、编辑摘要、生成营销文案或翻译跨语言内容。
软件工程自动化：在编程开发任务中，模型能够根据需求提示生成代码、调试错误、解释算法逻辑，提高工程师效率。
大型文档分析：支持对长篇文件、合同、研究论文进行主题提取、要点总结和结构化分析。
智能体流程执行：在需要多步骤自动操作的业务流程中，GLM-5可配置为Agent自主执行任务，如市场数据收集与整理。
教育与培训辅助：可在教育平台中提供智能教学助手，为学生个性化推荐学习资源、解答问题、生成练习题。
法律与合规辅助：在法律文本审阅、合同风险识别等领域，通过模型对文本的深层理解辅助律师和合规人员进行决策。
医疗信息处理：协助整理医学文献、病历摘要以及诊断辅助提示，以提升专业人员的分析速度。
数据洞察与报告生成：根据企业数据自动撰写分析报告、生成可视化摘要和商业洞察内容，提高商业决策效率。

GLM-5的常见问题解答（FAQ）

GLM-5适合哪些用户或使用人群？
答：GLM-5适合需要处理复杂语言任务、编程辅助、智能自动化及数据分析的开发者、科研人员和企业用户，以及希望借助大型语言模型提升生产效率的组织。
GLM-5是通用模型还是垂直领域模型？
答：GLM-5属于通用大语言模型，在自然语言理解与生成、代码生成与Agent任务等多个领域均具有较强的适用性。
GLM-5是否开源？采用什么许可协议？是否支持商用？
答：GLM-5在发布后预期采用MIT等宽松开源许可（具体请参看官方仓库），这类许可通常允许商用、修改和再发布，但具体商业使用需遵循许可条款。
使用GLM-5对算力或硬件环境有何基本要求？
答：高性能推理需要较强的算力环境，在本地部署时建议使用支持大型模型的GPU或国产加速芯片，亦可通过云端API调用减少本地硬件要求。
与其它通用大模型相比，GLM-5的核心优势是什么？
答：GLM-5采用Mixture of Experts架构提升扩展能力，同时具备长上下文处理、Agent智能体协作和国产硬件适配等特点，在开源生态中具有较高的实用性。
个人用户或初学者是否适合使用GLM-5？
答：个人用户或初学者可以通过在线平台或API间接使用模型的功能，但由于整体能力较大，初学者使用时应依据具体需求选择合适的服务层级或简化版本。
GLM-5主要应用场景有哪些边界？
答：GLM-5在处理高度敏感、实时性极强或涉及严格安全要求的任务时可能受限，应用时需要结合领域监管、隐私和安全规范。