GLM-5是什么？智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析

概览

GLM-5智谱AI新一代旗舰基座模型，面向Agentic Engineering打造，在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现。 是智谱AI推出的新一代旗舰级基座大语言模型，其核心设计理念是面向智能体工程（Agentic Engineering面向智能体工程的模型设计理念，使模型能够在复杂系统工程与长程Agent任务中提供可靠生产力。）。该模型旨在为复杂的系统工程和长程智能体任务提供可靠、高效的生产力支持。在编程（Coding）和智能体（Agent）能力方面，GLM-5 取得了开源模型中的 SOTAState-of-the-Art的缩写，指在特定领域达到最先进水平的性能表现。（State-of-the-Art）表现。根据真实编程场景下的使用反馈，其体验已接近 Claude Opus 4.5Anthropic公司开发的高性能AI模型，作为GLM-5性能对比的基准之一。 的水平。GLM-5 尤其擅长处理复杂的系统工程与需要多步推理的长程智能体任务，是构建通用智能体助手的理想基座模型。

核心能力与优势

1. 更大基座，更强智能

GLM-5 基于更庞大的参数规模和更先进的架构进行训练，带来了基础智能的显著提升，为复杂任务的理解、规划和执行奠定了坚实基础。

2. 编程能力：对齐 Claude Opus 4.5

在代码生成、代码补全、代码解释、调试和代码重构等真实编程任务中，GLM-5 的表现与顶级闭源模型 Claude Opus 4.5 高度对齐，能够理解复杂的业务逻辑并提供高质量的工程化代码解决方案。

3. 智能体能力：SOTA 级长程任务执行

GLM-5 专为智能体场景优化，在需要多工具调用、长上下文记忆、复杂决策和状态管理的长程任务中表现出色。其强大的规划、推理和指令遵循能力，使其能够可靠地完成从简单自动化到复杂工作流的各类智能体任务。

推荐应用场景

基于其强大的编程和智能体能力，GLM-5 特别适用于以下场景：

• 复杂代码开发与维护 (Complex Code Development and Maintenance)：辅助进行大型项目开发、遗留系统重构、API 集成和自动化测试脚本编写。
• 智能体与自动化工作流 (Agents and Automation Workflows)：构建能够自主执行多步骤任务的智能体，如数据分析流水线、自动化客服、信息检索与摘要生成等。
• 研究与分析 (Research and Analysis)：处理和分析长文档、技术报告、学术论文，进行逻辑推理和综合总结。
• 创意与内容生成 (Creative and Content Generation)：在营销、写作、设计等创意领域提供灵感和辅助内容创作。

快速开始

使用资源

• 体验中心：快速测试 GLM-5 模型在您特定业务场景下的效果。
• 接口文档：查看完整的 API 调用参数、请求/响应格式说明。

调用示例

以下是使用不同编程语言调用 GLM-5 API 的完整示例。

cURL

基础调用

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "智谱AI 开放平台"
        }
    ],
    "thinking": {
        "type": "enabled"
    },
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
}'

流式调用一种API调用方式，支持实时流式输出响应内容，适合需要即时反馈的应用场景。

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "智谱AI开放平台"
        }
    ],
    "thinking": {
        "type": "enabled"
    },
    "stream": true,
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
}'

Python

安装 SDK

# 安装最新版本
pip install zai-sdk
# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.2

基础调用

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key")  # 请填写您自己的 API Key

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},
        {"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},
        {"role": "user", "content": "智谱AI开放平台"}
    ],
    thinking={
        "type": "enabled",    # 启用深度思考模式
    },
    max_tokens=65536,          # 最大输出 tokens
    temperature=1.0           # 控制输出的随机性
)

# 获取完整回复
print(response.choices[0].message)

流式调用

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key")  # 请填写您自己的 API Key

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},
        {"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},
        {"role": "user", "content": "智谱AI开放平台"}
    ],
    thinking={
        "type": "enabled",    # 启用深度思考模式
    },
    stream=True,              # 启用流式输出
    max_tokens=65536,          # 最大输出tokens
    temperature=1.0           # 控制输出的随机性
)

# 流式获取回复
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
        print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end='', flush=True)

    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

Java

安装 SDK (Maven)

<dependency>
    <groupId>ai.z.openapi</groupId>
    <artifactId>zai-sdk</artifactId>
    <version>0.3.3</version>
</dependency>

基础调用

import ai.z.openapi.ZhipuAiClient;
import ai.z.openapi.service.model.ChatCompletionCreateParams;
import ai.z.openapi.service.model.ChatCompletionResponse;
import ai.z.openapi.service.model.ChatMessage;
import ai.z.openapi.service.model.ChatMessageRole;
import ai.z.openapi.service.model.ChatThinking;
import java.util.Arrays;

public class BasicChat {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化客户端
        ZhipuAiClient client = ZhipuAiClient.builder().ofZHIPU()
            .apiKey("your-api-key")
            .build();

        // 创建聊天完成请求
        ChatCompletionCreateParams request = ChatCompletionCreateParams.builder()
            .model("glm-5")
            .messages(Arrays.asList(
                ChatMessage.builder()
                    .role(ChatMessageRole.USER.value())
                    .content("作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号")
                    .build(),
                ChatMessage.builder()
                    .role(ChatMessageRole.ASSISTANT.value())
                    .content("当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息")
                    .build(),
                ChatMessage.builder()
                    .role(ChatMessageRole.USER.value())
                    .content("智谱AI开放平台")
                    .build()
            ))
            .thinking(ChatThinking.builder().type("enabled").build())
            .maxTokens(65536)
            .temperature(1.0f)
            .build();

        // 发送请求
        ChatCompletionResponse response = client.chat().createChatCompletion(request);

        // 获取回复
        if (response.isSuccess()) {
            Object reply = response.getData().getChoices().get(0).getMessage();
            // 处理回复...
        }
    }
}

---

GLM-5 作为智谱AI面向未来智能体时代打造的战略性模型，通过其在编程和复杂任务执行上的卓越表现，为开发者和企业提供了构建下一代AI应用的有力工具。建议通过官方体验中心进行实际测试，并将其集成到您的开发流程或产品中，以充分释放其生产力潜能。

常见问题（FAQ）

GLM-5的编程能力具体如何？

GLM-5在代码生成、补全、解释、调试和重构等真实编程任务中表现优异，其体验已接近顶级闭源模型Claude Opus 4.5的水平，能够理解复杂业务逻辑并提供高质量的工程化代码解决方案。

GLM-5适合哪些应用场景？

GLM-5特别适用于复杂代码开发与维护、智能体与自动化工作流构建、研究与分析长文档、以及创意内容生成等场景，是构建通用智能体助手的理想基座。

如何快速体验GLM-5模型？

可通过智谱AI的体验中心快速测试GLM-5在特定业务场景下的效果，或参考官方API文档进行完整调用，支持多种编程语言如cURL、Python等。