国产AI春晚炸场！GLM-5深夜开源，据说是程序员最好的春节礼物

昨天晚上，智谱GLM-5 开源发布，算是打响了2026年AI春晚的第一枪，据说不仅在编程能力上直逼Claude Opus 4.5，Agent的工程能力更是有了大幅提升。

作为重度模型应用用户，我看到信息后，其实就想了解四个问题，一、相比之前的GLM-4.5，4.7，GLM-5提升了哪些部分？二、与目前主流模型对比有哪些优势？三、GLM-5适合哪些场景，哪些用户？最后，AI春节档，国内各个AI大厂都在等着春节之后发布新品，智谱为什么要在春节前发布？

于是，我把这四个问题给到了GLM-5，希望它通过一篇文章告诉我答案，其实一开始有些调侃的意味，所以在提示词上并没有做任何工程化的处理，但，实话实说，效果还不错。

以下是GLM-5回答我的全文（包括配图），未做任何修改。

一句话先说结论

GLM-5 不是“又一个大模型更新”，而是智谱在“开源、工程化、智能体”三个方向上同时发力：

相比自家上一代，它在编程和 Agent 能力上整体提升 20% 以上，幻觉率大幅下降，长上下文、推理效率明显增强。

对比国际主流模型，它在权威榜单上冲到全球第四、开源第一，价格却只有 Claude / GPT 系列的几分之一。

最适合需要“写工程”而不是“写代码片段”的开发者和企业，尤其是要做智能体、复杂工作流的团队。

在“AI 春晚”的调侃背后，智谱选在春节前发布，是技术成熟度、资本窗口和竞争节奏共同作用的结果。

GLM-5 相比之前：从“写代码”进化到“写工程”

1. 规模与架构：从 355B 到 744B，更“稀疏”也更高效

参数规模翻倍：

GLM-4.5 一代是 355B 总参数 / 32B 激活；GLM-5 扩展到 744B 总参数 / 40B 激活，是前代的两倍多。

预训练数据扩容：

训练数据从 23T 增加到 28.5T tokens，在更大算力规模下持续提升通用智能。

引入 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）：

这是 DeepSeek-V3 / V3.2 同款技术，在保持长文本效果的前提下，显著降低部署和推理成本。

MoE + 多 Token 预测：

架构为 78 层隐藏层，256 个专家模块，每次推理激活 8 个，激活参数约 44B，稀疏度 5.9%，上下文窗口最高 202K token。

对普通用户来说，这些数字意味着：

更大的模型 + 更稀疏的激活，让它在长文档、长任务场景下“既聪明又不算太贵”。

200K 级上下文，可以一次性塞下完整代码库、长篇技术方案、大量历史对话，不用频繁切分。

2. 编程能力：从“补全代码”到“完成系统工程”

官方给 GLM-5 的定位非常直接：

最新一代旗舰级对话、编程与智能体模型，重点强化复杂系统工程与长程 Agent 任务。

关键变化有两点：

从“写代码片段”到“写工程”

在内部 Claude Code 任务分布评估中，GLM-5 在前端、后端和长程任务上，平均性能比 GLM-4.7 提升超过 20%。

在 SWE-bench Verified 和 Terminal Bench 2.0 上，GLM-5 分别拿到 77.8 和 56.2 的开源模型最高分，整体性能超过 Gemini 3 Pro。

官方强调，真实编程环境中的体感已逼近 Claude Opus 4.5 水平。

更强的“系统工程”意识

GLM-5 不再只是帮你写一个函数、一个页面，而是能像“架构师”一样，理解多文件、多模块、多服务的工程逻辑，进行后端重构、深度调试、跨文件改动。

智谱官方用了一个很直白的说法：从 “Vibe Coding（氛围编程）” 进化到 “Agentic Engineering（智能体工程）”——也就是从“写得像样”变成“真正能完成复杂工程任务”。

3. Agent 能力：开源模型里的“长跑选手”

GLM-5 把 Agent 能力提到了前所未有的高度：

在 BrowseComp（联网检索与信息理解）、MCP-Atlas（大规模端到端工具调用） 和 τ²-Bench（复杂多工具场景下的规划与执行） 三项评测中，GLM-5 均取得开源模型最优表现。

Artificial Analysis 的 Agentic Index 上，GLM-5 在开源模型中得分 63，排名第一，整体排名第三，仅次于 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.2（high）。

这意味着：

它不只是“能写代码”，而是能在多步骤任务里，自己规划、自己调用工具、自己纠正错误，适合构建长周期的 Agent 工作流。

4. 幻觉率与知识可靠性：显著“更敢认怂”

Artificial Analysis 的数据让 GLM-5 的“保守”变得可量化：

Intelligence Index：

GLM-5 得分 50，成为新的开源权重模型第一名；

GLM-4.7 之前只有 42，GLM-5 一下子提升了 8 分。

AA-Omniscience Index（知识可靠性 / 幻觉）：

GLM-5 得到 -1，比 GLM-4.7 的 -36 提升了 35 分；

幻觉率相比 GLM-4.7 降低了 56 个百分点。

简单说：

GLM-5 在“不知道就别乱编”这件事上，做到了目前行业里最好之一。

对需要严肃信息、专业知识的场景（医疗、金融、科研、工程文档）来说，这一点比单纯的“更会聊天”重要得多。

5. 效率与成本：更聪明的“输出策略”

在运行 Artificial Analysis Intelligence Index 时，GLM-5 使用了约 1.1 亿输出 token，而 GLM-4.7 用了约 1.7 亿，却在分数上全面领先。

这意味着：在同样的任务下，GLM-5 更“省话”，用更少的输出换来更好的结果，对 API 调用成本非常友好。

与当前主流模型对比：GLM-5 的优势在哪？

先用一个简化的“象限图”来理解 GLM-5 在市场中的位置：

1. 排名与“硬实力”：全球第四、开源第一

Artificial Analysis 榜单中，GLM-5 在所有模型里位居 全球第四，在开源模型中排名第一。

Intelligence Index 上，它是首个得分超过 50 的开源模型，超过 Kimi K2.5、MiniMax 2.1、DeepSeek V3.2 等强力开源选手。

2. 对比 Claude / GPT / Gemini：能力逼近，价格“断崖式”便宜

编程与工程能力：

在 SWE-bench Verified 上，GLM-5 的 77.8 已经非常接近 Claude Opus 4.5 的 80.9；在 Terminal Bench 2.0 上也显著优于许多闭源模型。

价格对比：

GLM-5：官方价格 输入 $1 / 百万 token，输出 $3.2 / 百万 token；

Claude Opus 4.6：输入 $5、输出 $25；

GPT-5.2：输入 $1.75、输出 $14。

→ 换算下来，GLM-5 在输入端大约是 Opus 的 1/6，输出端大约是 1/10。

对于大量调用 API 的开发者来说，这是一个“数量级”级别的成本优势。

3. 对比其他开源模型：更偏“工程”和“Agent”

和 DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 等国产开源模型相比，GLM-5 的差异主要在于：

更激进的“智能体工程”定位：

官方直接把 GLM-5 定位为“智能体工程时代”的开源模型，强调长程任务、多工具协作。

更强的幻觉控制：

在 Artificial Analysis 的 Omniscience 指数上，GLM-5 的 -1 是目前所有模型中的最佳之一，专门针对“少编造、多认怂”做了优化。

完整的开源 + MIT 协议：

模型权重在 Hugging Face 和 ModelScope 以 MIT 协议开源，允许商用、修改、再分发。

这意味着企业可以在自己机房内部署，不用担心“黑盒模型”带来的合规和数据安全问题。

4. 国产算力适配：对国内政企、信创环境非常关键

GLM-5 已与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等 主流国产芯片平台 完成深度推理适配与算子级优化。

对于政务、金融、能源等有信创和自主可控要求的场景，这一点是很多国外模型完全无法提供的。

适合哪些场景？哪些人？

1. 场景：从“聊天助手”到“工程协作伙伴”

结合官方定位和实测数据，GLM-5 特别适合：

复杂软件开发与重构

多模块服务拆分、老系统重构、跨文件改动。

需要“理解整体工程”而不是“只看当前文件”的场景。

智能体（Agent）工作流

自动化运维、自动测试、自动运维巡检。

多工具协同：调用数据库、API、内部服务，完成“端到端”任务。

长文档与知识密集型场景

200K 上下文支持长篇技术文档、论文、合同、法规的批量阅读与总结。

低幻觉率让它更适合做知识库问答、合规问答、专业问答。

企业内部“私有化大模型”

开源 + MIT 协议，可在内网部署，满足数据安全与合规要求。

对已有国产算力集群（昇腾、寒武纪等）的企业，可以做到“模型 + 算力双自主”。

2. 适合的人群

可以用一个简单的决策树来判断：

总结下来，这几类人会特别受益：

后端 / 全栈开发者：需要重构老项目、搭建新服务，希望有一个“能自己跑完项目”的智能助手。

AI 工程师 / Agent 开发者：要构建多步骤工具调用、自动化工作流，需要一个擅长长程规划和工具使用的底座模型。

企业 IT 与数据团队：有私有化部署、国产算力适配、数据合规等强需求。

对成本敏感的中重度 API 用户：比如做 AI 编程 SaaS、自动化测试平台、企业知识库产品的公司。

为什么偏偏选在“春节前”？——在“AI 春晚”背后的算盘

全网都在调侃“国内 AI 春晚”，智谱偏偏选在春节前发布 GLM-5，并不是单纯的“蹭热度”。

1. 技术节奏：从“上牌桌”到“冲 Top1”的时间表

2025 年底，智谱内部就明确了节奏：

4 月发一个“稳住阵脚”的模型；

年中发一个“上牌桌”的模型；

年底发一个 Top1 的模型。

2026 年 1 月 8 日，智谱在港交所挂牌上市，首席科学家唐杰在上市当天的内部信中明确：“GLM-5 很快将推出”，并提出 2026 年要“全面回归基础模型研究”。

也就是说，GLM-5 的发布时间，是按照技术迭代节奏早就定好的，春节档只是恰好赶上。

2. 资本窗口：刚上市，需要用“硬核产品”兑现想象

智谱被称为“全球大模型第一股”，1 月 8 日港股上市，募资约 43 亿港元，市值一度突破 1000 亿港元。

在这个时间点，投资者最关心的是：

“你的模型到底强不强？”

“是不是只是故事好，但没有硬核技术？”

GLM-5 在发布后，智谱股价在首个交易日上涨约 26%，本周累计涨幅约 70%，市值达到约 1756 亿港元——市场对“硬核模型”的认可非常直接。

春节前发布，可以让年报 / 季报前有一个强有力的技术故事，帮助资本市场形成持续预期。

3. 行业竞争：春节档就是“中国 AI Hunger Games”

2026 年春节档，DeepSeek 新版、MiniMax M2.5、阿里 Qwen3.5、字节 Seedance 2.0 等扎堆发布，媒体直接把这波称为“国产 AI 春晚”“中国 AI Hunger Games”。

对智谱来说，如果不在春节前拿出 GLM-5，很容易在舆论和资本层面被其他声音淹没。

通过“Pony Alpha”匿名测试提前在海外开发者圈层“预热”，再在春节档正式官宣，是一个典型的产品节奏 + 营销节奏组合拳。

4. 开源与生态：用“节日流量”放大开发者影响力

GLM-5 选择在春节前开源，并同步在 Hugging Face、ModelScope 和自研平台上线。

春节期间，大量开发者有时间写项目、做实验，是模型“出圈”的好窗口。

通过“开源 + MIT 协议 + 国产算力适配”，智谱希望把 GLM-5 打造成国产开发者的默认选择之一，从而形成生态壁垒。

总结：GLM-5 把国产大模型推到了一个“新阶段”

综合来看：

对智谱自己：GLM-5 是从“对话模型”向“智能体工程模型”转型的关键一步，兑现了“年底 Top1 模型”的内部目标。

对开发者：它提供了一个真正可用、开源、价格友好、长上下文和 Agent 能力都很强的模型，特别适合写工程、做 Agent。

对企业：开源 + MIT 协议 + 国产算力适配，让它成为私有化部署、信创环境里的重要选项。

对行业：GLM-5 把开源模型的能力推到了可以和顶级闭源模型“掰手腕”的程度，也在“AI 春晚”的喧嚣中，给国产大模型加了一记实打实的“技术注脚”。

如果你是开发者或企业决策者，现在就可以在 Z.ai、智谱清言或开源平台上体验 GLM-5，重点测试：

长文档 + 多轮工程修改；

多步骤工具调用与 Agent 工作流；

与你现有开发工具（IDE、CI/CD、监控系统）的集成效果。

这样你才能判断：在你的具体场景里，GLM-5 是“又一个模型”，还是真正能帮你“写工程、跑项目”的那一个。

END本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。