摘要： GLM-5-Turbo 由智谱 AI (Z.ai) 开发，是一款专为 OpenClaw 应用场景设计的大语言模型，也是该公司首个闭源发布的模型（此前以 Pony-Alpha-2 代号进行测试），即将上线 Atlas Cloud。
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均有显著提升，并支持高达 200K token 的上下文窗口。其数据分析能力可媲美 Claude Opus 4.6，在自动化和信息处理任务中表现优于 GLM-5。依托 Atlas Cloud 的统一 API 和多模型生态，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，为开发者和企业提供了一种经济高效且易于集成的 AI 解决方案。
我们非常高兴地宣布，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，是一款专为 OpenClaw 用例量身定制的大语言模型。这是团队首个闭源发布的模型，在提供比 GLM-5 更高的运行效率的同时，单次调用的成本更低。此前，智谱 AI 曾以 Pony-Alpha-2 的代号对该下一代模型进行了内部测试。
- 核心功能：GLM-5-Turbo 在工具使用、指令遵循、多步工作流和持续任务执行方面实现了显著提升。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：2026 年 3 月 24 日。
GLM-5 此前因在 Artificial Analysis Intelligence Index 上表现出色（超越 Gemini 3 Pro）而备受关注。作为其继任者，GLM-5-Turbo 带来了系列迭代升级，详见下文。
核心定位：针对 ClawBench 优化的模型
强劲的基准测试表现
针对 OpenClaw 场景进行了优化，GLM-5-Turbo 在工具调用、指令执行和复杂任务编排方面的能力得到了显著增强。其数据分析性能与 Claude Opus 4.6 持平，并在自动化、信息检索、办公生产力和分析任务中表现优于 GLM-5。
图片来源：智谱 AI (Z.ai) 官网。
在实际评估中，GLM-5-Turbo 展现出了极高的鲁棒性和安全性。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（Agent）能力，实现了与外部工具的无缝交互。这种“执行优先”的导向也带来了一些权衡：一些用户反馈，在角色扮演场景中，相比 GLM-5，其语气显得略微生硬。
为了平衡各模型的优势，Atlas Cloud 提供了统一的接口，支持用户同时查询多个模型，进行对比和筛选。
此外，用户还可以自定义技能，或允许 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延长运行时间的任务进行了优化。它能够处理持续、多阶段和跨时间段的工作流，并具备极强的任务连续性。
该模型会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 给出的建议在约 10% 的案例中优于竞品模型。
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 可以在单次会话中保留并利用大量上下文信息。这使得即便在对话后期，模型也能准确检索到早期的信息。
图片来源：Jim Allen Wallace (Redis)
应用场景
自动化复杂工作流
凭借增强的 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
该模型在单次会话中可完整保留超长文档的上下文，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。
在大型代码库中，GLM-5-Turbo 可以分析架构设计、映射组件间的依赖关系，并预警底层代码变更可能带来的连锁反应。
“Vibe Coding”（氛围编码）
在软件开发生命周期中，GLM-5-Turbo 更像是一名嵌入在复杂工作流中的全栈工程师。开发者只需勾勒高层逻辑，模型即可实时增量构建应用程序架构。
结合多模态技能，用户上传 UI 截图、屏幕录制或手绘草图，模型即可直接将其转化为功能性的前端组件。
为什么选择在 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。接入后，用户即可轻松解锁包括文本、图像、视频或多模态在内的 300 多种高级 AI 模型。
目标用户
- 独立开发者：寻求以低成本、简便的方式调用各类 AI 模型。
- 企业用户：需要稳定、安全且可扩展的基础设施来支持核心业务。
- 开发团队：需要高效地将多个跨模态模型集成到项目中。
- 工作流用户：注重工具链兼容性，使用 ComfyUI 或 n8n 的用户。
产品特色
- 大幅简化集成：平台提供兼容 OpenAI 的 API，即刻减轻开发者负担。无需再处理繁琐的多供应商密钥管理或承担各平台的维护成本。
- 成本优势：相比竞品，Atlas Cloud 的部署成本更低。Nano Banana 2 仅需 USD0.056/图（竞品：USD0.07/图）；Veo 3.1 定价为 USD0.09/秒（竞品：USD0.1/秒）。此外，Playground 界面提供完整的价格透明度，在“运行”按钮上直接标注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，并能应对敏感信息处理。
- 即插即用友好：专为与 ComfyUI 和 n8n 等工具无缝协作而设计，助力企业降低迁移成本并快速投入使用。
与同类产品的对比
- Fal.ai：虽然他们也提供部分模型，但 Atlas Cloud 提供更广泛的模型选择（300+）、更具竞争力的价格，且新注册用户可获得 USD1 试用金。
- Wavespeed：定价显著更高。Atlas Cloud 提供额外的企业合规支持和专家技术指导，这是 Wavespeed 未强调的。
- Kie.ai：使用不透明的积分系统。Atlas Cloud 在界面上直接展示每次运行的确切成本。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、模型部署的响应速度以及更友好的开发者支持政策。
- 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个服务。Atlas Cloud 将闭源和开源模型整合在一个 API 下，降低了系统复杂性。
如何在 Atlas Cloud 上使用 GLM-5-Turbo？
方法一：直接在平台使用
方法二：通过 API 集成使用
第一步：获取 API Key。在控制台创建并复制您的 API key：
第二步：查阅 API 文档。查看请求参数、身份验证方法等。
第三步：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}
常见问题解答
GLM-5-Turbo 与 GLM-5 有什么区别？ GLM-5-Turbo 速度更快、成本效益更高，token 效率显著提升——据报道是 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？ 两款模型都针对智能体工具使用进行了优化，且相比 GLM-5 具有更高的 token 效率。两者均支持约 200K token 的上下文窗口（MiniMax M2.7 支持 196,608 token）。我们正在准备一篇详细对比测评的博文，敬请期待！
OpenClaw 部署推荐使用哪款 GLM 模型？ 推荐使用 GLM-5-Turbo，因为它专为 OpenClaw 场景进行了优化，且其数据分析性能可媲美 Claude Opus 4.6。
