摘要： GLM-5-Turbo 由智谱 AI (Z.ai) 开发，是一款专为 OpenClaw 应用场景设计的大型语言模型，也是该公司首个闭源发布的产品（此前以代号 Pony-Alpha-2 进行测试），即将于 Atlas Cloud 上线。
该模型在工具使用、指令执行、多步工作流和长周期任务处理方面带来了显著改进，并支持高达 200K token 的上下文窗口。其数据分析能力可与 Claude Opus 4.6 相媲美，在自动化和信息处理任务中表现优于 GLM-5。利用 Atlas Cloud 的统一 API 和多模型生态系统，GLM-5-Turbo 能够高效部署于复杂的业务自动化、长文档分析和软件开发场景中，为开发者和企业提供了一种高性价比且易于集成的 AI 解决方案。
我们很高兴地宣布，GLM-5-Turbo 即将登陆 Atlas Cloud！
- 什么是 GLM-5-Turbo：GLM-5-Turbo 由智谱 AI (Z.ai) 开发，是专为 OpenClaw 用例量身定制的大型语言模型。它是该团队发布的首个闭源模型，相比 GLM-5，其运行效率更高，且单次调用成本更低。在此之前，智谱 AI 以 Pony-Alpha-2 的代号对该新一代模型进行了非正式测试。
- 核心功能：GLM-5-Turbo 在工具使用、指令遵循、多步工作流和持久化任务执行方面提供了实质性的改进。它支持跨场景的动态推理模式、实时流式输出、增强的工具集成，以及高达 200K token 的长上下文处理能力。
- 发布日期：已经上线Atlas Cloud。
GLM-5 此前作为 Artificial Analysis Intelligence Index 上表现最佳的开源模型备受关注，超越了 Gemini 3 Pro。作为其继任者，GLM-5-Turbo 引入了一系列迭代升级，详情如下。
核心定位：针对 ClawBench 优化的模型
强劲的基准测试性能
GLM-5-Turbo 针对 OpenClaw 场景进行了优化，显著增强了工具调用、指令执行和复杂任务编排的能力。其数据分析性能与 Claude Opus 4.6 持平，并在自动化、信息检索、办公效率和分析任务方面超越了 GLM-5。
图片来源：智谱 AI (Z.ai) 官网。
在实际评估中，GLM-5-Turbo 表现出极高的稳健性和安全性。其 PASS@3 成功率超过了 GLM-5、Step 3.5 Flash 和 Kimi K2.5。
图片来源：https://claw-eval.github.io/
增强的工具使用与外部集成
Z.ai 在训练过程中强化了 GLM-5-Turbo 的智能体 (Agentic) 能力，使其能够与外部工具无缝交互。这种以执行为导向的设计存在一定的取舍：一些用户反馈称，在角色扮演场景中，其语气相比 GLM-5 略显机械。
为了兼顾各模型的优势，Atlas Cloud 提供了统一接口，允许用户同时查询多个模型，从而进行并排比较和选择。
此外，用户可以定义自定义技能，或者允许 GLM-5-Turbo 自主发现并安装这些技能。
图片来源：Atlas Cloud
长周期自主执行
GLM-5-Turbo 针对需要定时触发或长时间运行的任务进行了优化。它能够处理具有强任务连续性的持久化、多阶段和跨时间工作流。
该模型能根据任务复杂度主动建议执行策略。在代码优化的对比测试中，GLM-5-Turbo 提出的建议在约 10% 的案例中优于竞争模型。
200K Token 上下文窗口
支持高达 200K token（约 13.3 万个英文单词），GLM-5-Turbo 能够在单次对话中保留并利用大量上下文信息。即使在对话的后期阶段，也能实现对早期信息的准确检索。
图片来源：Jim Allen Wallace (Redis)
应用场景
自动化复杂工作流
凭借其增强的 OpenClaw 能力，GLM-5-Turbo 可以拆解复杂的业务流程，识别底层逻辑，并自主定位或生成执行任务所需的技能。
例如，在短视频制作中，该模型可以搜索、安装并编排写作、图像生成和视频制作工具——从头到尾规划并执行整个工作流。
长文档问答与深度分析
该模型在单次对话中保持跨长文档的完整上下文，从而实现准确的多轮问答。其高 token 效率确保了在较低计算成本下实现快速响应。
在大规模代码库中，GLM-5-Turbo 可以分析架构设计，映射组件间的依赖关系，并标记低级代码更改可能引发的潜在连锁反应。
"Vibe Coding"（氛围编程）
在软件开发生命周期中，GLM-5-Turbo 更像是一位嵌入复杂工作流的全栈工程师。开发者可以概述高层逻辑，而模型则实时、增量地构建应用架构。
结合多模态技能，用户可以上传 UI 图片、屏幕录像或草图，模型可直接将其转换为功能性的前端组件。
为什么在 Atlas Cloud 上使用 GLM-5-Turbo？
作为全模态 AI 基础设施平台，Atlas Cloud 为用户提供了统一的 API 接口。连接后，用户可以轻松调用 300 多种先进的 AI 模型，涵盖文本、图像、视频生成或多模态模型。
目标受众
- 独立开发者：寻求低成本、简化的方案来调用各种 AI 模型。
- 企业：需要稳定、安全且可扩展的设施来支持核心业务。
- 开发团队：需要将多种跨模态模型高效集成到项目中。
- 工作流用户：优先考虑工具链兼容性，使用 ComfyUI 或 n8n 的用户。
产品特色
- 极大简化集成：平台提供与 OpenAI 兼容的 API，瞬间简化开发者的工作量。无需再在多个供应商密钥之间切换，也无需为各平台的维护成本而烦恼。
- 成本优势：与竞争对手相比，Atlas Cloud 的部署成本更低。Nano Banana 2 成本为 ＄0.056/张图片（竞争对手为 ＄0.07/张图片）；Veo 3.1 价格为 ＄0.09/秒（竞争对手为 ＄0.1/秒）。此外，Playground 界面提供完全透明的价格，"运行"按钮直接标注了每张图片或每秒视频的扣费金额。
- 企业级稳定性与支持：Atlas Cloud 确保数据保护符合严格的隐私标准，并能够处理敏感信息。
- 即插即用：专为与 ComfyUI 和 n8n 等工具无缝协作而构建，帮助企业削减切换成本并快速上手。
同类产品比较
- Fal.ai：虽然提供了一些模型，但 Atlas Cloud 拥有更丰富的选择（300+）、更具竞争力的价格，且新注册用户可获得 ＄1 试用金。
- Wavespeed：定价显著更高。Atlas Cloud 提供 Wavespeed 未强调的额外企业合规支持和专家技术指导。
- Kie.ai：使用不透明的信用额度系统。Atlas Cloud 在界面上直接显示每次运行的精确成本。模型数量也多于 Kie.ai。
- Replicate：专注于模型托管。Atlas Cloud 的优势在于 API 的统一性、模型部署速度以及更具开发者友好性的支持策略。
- OpenAI 或 Google：这些供应商仅提供自家的模型。有跨模态需求的用户通常需要集成多种服务。Atlas Cloud 将专有模型和开源模型整合在同一个 API 下，降低了系统复杂性。
如何在 Atlas Cloud 上使用 GLM-5-Turbo？
方法 1：直接在平台上使用
方法 2：通过 API 集成使用
第 1 步： 获取您的 API Key。在 控制台 创建并粘贴您的 API key：
第 2 步： 查看 API 文档。检查请求参数、身份验证方法等。
第 3 步： 发起您的第一个请求（Python 示例）
以 GLM-5 为例。
plaintext1{ 2 "model": "zai-org/glm-5", 3 "messages": [ 4 { 5 "role": "user", 6 "content": "Hello" 7 } 8 ], 9 "max_tokens": 1024, 10 "temperature": 0.7, 11 "stream": false 12}
常见问题
GLM-5-Turbo 与 GLM-5 有什么区别？ GLM-5-Turbo 更快且更具成本效益，token 效率显著提高——据称是 GLM-5 的三倍。它还专门针对 OpenClaw 场景进行了优化。
GLM-5-Turbo 与 MiniMax M2.7 相比如何？ 两个模型都针对智能体工具使用进行了优化，并且比 GLM-5 具有更高的 token 效率。每个模型都支持约 200K token 的上下文窗口（MiniMax M2.7 支持 196,608 个 token）。我们正在准备一篇博文进行更深入的对比评估，敬请期待！
建议使用哪种 GLM 模型进行 OpenClaw 部署？ 建议使用 GLM-5-Turbo，因为它专门针对 OpenClaw 场景进行了优化，并实现了媲美 Claude Opus 4.6 的数据分析性能。
