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GLM-5是什么？智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析

2026/3/30
GLM-5是什么？智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析
AI Summary (BLUF)

GLM-5 is Zhipu AI's flagship base model designed for Agentic Engineering, achieving state-of-the-art (SOTA) performance in open-source coding and agent capabilities. It excels in complex system engineering and long-range agent tasks, with real-world programming experience comparable to Claude Opus 4.5, making it an ideal foundation for general-purpose agent assistants.

原文翻译： GLM-5是智谱AI面向Agentic Engineering打造的旗舰基座模型，在开源Coding与Agent能力上取得SOTA表现。擅长复杂系统工程与长程Agent任务，真实编程场景使用体感逼近Claude Opus 4.5，是通用Agent助手的理想基座。

概览

GLM-5 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）。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 SOTA（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 4.5 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。

GLM-5 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）。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 SOTA（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 4.5 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。

GLM-5 is trained on a larger parameter scale and more advanced architecture, leading to a significant enhancement in fundamental intelligence. This provides a solid foundation for understanding, planning, and executing complex tasks.

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。

In real-world programming tasks such as code generation, completion, explanation, debugging, and refactoring, GLM-5's performance is highly aligned with the top-tier closed-source model Claude Opus 4.5. It can comprehend complex business logic and provide high-quality, engineering-ready code solutions.

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。

Optimized for agent scenarios, GLM-5 excels in long-horizon tasks that require multi-tool usage, long-context memory, complex decision-making, and state management. Its robust capabilities in planning, reasoning, and instruction-following enable it to reliably complete a wide range of agent tasks, from simple automation to complex workflows.

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。

Based on its powerful coding and agent capabilities, GLM-5 is particularly suitable for the following scenarios:

  • Complex Code Development and Maintenance: Assisting in large-scale project development, legacy system refactoring, API integration, and automated test script writing.
  • Agents and Automation Workflows: Building agents capable of autonomously executing multi-step tasks, such as data analysis pipelines, automated customer service, information retrieval, and summarization.
  • Research and Analysis: Processing and analyzing long documents, technical reports, academic papers, and performing logical reasoning and synthesis.
  • Creative and Content Generation: Providing inspiration and assisting in content creation for creative fields like marketing, writing, and design.

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。
  • Trial Center: Quickly test the performance of the GLM-5 model in your specific business scenarios.
  • API Documentation: Review the complete API call parameters, request/response format specifications.

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。

The following are complete examples of calling the GLM-5 API using different programming languages.

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

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。

As a strategic model developed by Zhipu AI for the era of intelligent agents, GLM-5 provides developers and enterprises with a powerful tool for building next-generation AI applications through its outstanding performance in coding and complex task execution. It is recommended to conduct practical tests via the official trial center and integrate it into your development workflow or products to fully unleash its productivity potential.

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。

标签
生成式引擎优化llms.txtDeepSeekAI大模型人工智能
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