智谱CEO张鹏：“龙虾”的词元用量是对话的十倍甚至百倍 低价竞争不利于行业发展

3月27日，2026中关村论坛年会“人工智能主题日·主题论坛”在京举办。

在以“OpenClaw与AI开源”为主题的圆桌论坛环节，智谱CEO（首席执行官）张鹏提及公司近期发布的GLM-5-Turbo（智谱龙虾基座模型）。据他介绍，这次更新最主要的目标，还是让产品能力从原来的“简单对话”进一步升级为“真正干活”。

针对智谱近期将新模型API（应用程序编程接口）价格上调近20%，张鹏解释称，价格调整本质上是成本变化的自然结果。模型更大了，能力更强了，对应的服务成本也提高了。在他看来，长期依赖低价竞争并不利于行业发展。

张鹏 图片来源：主办方供图

未来一年AI领域最关键的问题是算力

近日，智谱公司正式发布GLM-5-Turbo基础大模型。据悉，该模型从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力。

对于此次大模型更新的最主要目标，张鹏表示，还是让产品能力从原来的“简单对话”进一步升级为“真正干活”。“OpenClaw真的让大家觉得，大模型不再是简单的能够聊天，而是真的能帮我干活，但这个‘干活’背后隐含的能力需求其实非常高。”

张鹏进一步解释称，在“干活”过程中，OpenClaw等智能体需自行完成任务规划，同时不断重试、压缩上下文，涉及很多信息处理，对模型本身能力的要求很高，与对话类场景使用的通用、泛用模型类有所不同，这也是GLM-5-Turbo出现的原因。

至于近期热议的Token（词元）消耗量，张鹏称，让“聪明”的模型执行复杂任务，Token消耗量是非常大的。“可能一般人体会不到，只会看自己账单上的钱在不停地往下掉。”

张鹏表示，智谱基于此也做了一些优化。例如，在面临复杂任务时，会让模型用更高效的Token效率去完成，但本质上其模型架构还是一种多任务协同的通用模型架构，“只是在能力上有一些偏向性的加强”。

谈及未来一年人工智能发展过程中最关键的问题，张鹏认为还是算力。在他看来，不管是模型能力，还是智能体框架，都在显著提升创造力和生产效率，其在很多场景下甚至可以带来十倍级的效率提升。“但前提是，大家得用得起，也用得上。不能因为算力不够，用户提了一个问题，结果模型想了半天还给不出答案，这显然是不行的。”

“前两年业界有一句话，叫‘讲卡伤感情，没卡没感情’。我觉得，今天某种程度上又回到了这个阶段，只不过这一次的背景已经不一样了。”张鹏称。

“龙虾”完成任务的Token用量是回答问题的十倍甚至百倍

值得关注的是，智谱发布模型时还同步上调了GLM-5-Turbo的API调用价格，上涨幅度约20%，这已是智谱近期第二次涨价。

谈及涨价，张鹏解释称，现在已经不是“简单地问一个问题、模型给出一个回答”，大模型背后的思考和推理链路会变得很长，还会通过写代码的方式与底层基础设施交互，不断调试，并随时修正自己的错误。

“这意味着整体消耗量会非常大。完成一个任务所需要的Token量，可能是回答一个简单问题时的十倍甚至百倍。因此，价格上相应做一些调整，本质上是成本变化的自然结果。”张鹏表示。

在他看来，模型更大了，能力更强了，对应的服务成本也提高了。“我们希望把它逐步拉回到一个正常的商业价值区间。”

张鹏还强调，长期依赖低价竞争并不利于整个行业的发展。“这也是我们的一个重要考量。我们希望通过这样的方式，在商业化路径上形成一个更健康的闭环，持续优化模型能力，并更长期、稳定地为大家提供更好的模型和相应的Token服务。”

无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪的观点也类似。他指出，当前最现实、最紧迫的问题是类似OpenClaw的这类Agent（智能体）产品带动了整个Token需求的暴增，而这种暴增对系统效率提出了更高要求。

“从某种意义上说，价格上涨也是在这种需求压力之下形成的一种应对方式。”夏立雪称。