智谱AI正式发布GLM-5，这是其截止目前规模最大的开源模型，参数总量达744B（活跃参数40B），预训练数据从23T提升至28.5T tokens。

GLM-5在推理、编码和Agent任务上实现了开源模型全球第一的性能表现，在Vending Bench 2上以$4432的收入位居开源模型榜首，正式对标Claude Opus 4.5。

它不仅是一个更强的聊天模型，更是一个能够直接生成可交付文档（Word/Excel/PDF）、在复杂系统中完成长周期任务的工程级工具。大模型正从“对话”向“工作”转型，GLM-5或许是这个趋势的最直接证明。

Scaling仍是提升AGI智能效率的核心路径。智谱AI在GLM-5上延续了这一路线：相比GLM-4.5的355B参数（32B活跃），GLM-5将参数总量提升至744B，活跃参数为40B，预训练数据量增加至28.5T tokens。这一规模已接近当前开源模型的极限，更重要的是，智谱AI通过集成DeepSeek 的 Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制，在保持长上下文能力的同时显著降低了部署成本。

RL训练效率一直是制约大模型能力突破的瓶颈。 为此，智谱AI开发了名为Slime的异步RL基础设施，大幅提升了训练吞吐量和效率，使更细粒度的后训练迭代成为可能。正是Pre-training与Post-training的双重突破，让GLM-5在学术基准测试上相对GLM-4.7实现了显著提升，并在推理、编码和Agent任务上达到全球开源模型最佳水平，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距。

复杂系统工程和长周期Agent任务是GLM-5的核心战场。 在智谱内部评估套件CC-Bench-V2上，GLM-5在前端、后端和长周期任务上均大幅超越GLM-4.7，与Claude Opus 4.5的差距明显收窄。而在Vending Bench 2（模拟一年期自动售货机运营）上，GLM-5以$4432的收入位列开源模型第一 ，接近Claude Opus 4.5的$4967，展现出强大的长期规划和资源管理能力。

更值得关注的是，GLM-5对“工作流”的重新定义。

智谱AI提出，基础模型正在从“聊天”转向“工作”，就像Office工具之于知识工作者、编程工具之于工程师。

GLM-5能够直接将文本或源材料转化为.docx、.pdf和.xlsx文件，涵盖PRD文档、教案、试卷、电子表格、财务报告、执行脚本、菜单等，直接交付可使用的成品。官方应用Z.ai已上线Agent模式，内置PDF/Word/Excel创建技能，支持多轮协作并将输出转化为真实交付物。

GLM-5已在Hugging Face和ModelScope开源，模型权重采用MIT许可证发布。同时上线api.z.ai和BigModel.cn开发者平台，兼容Claude Code和OpenClaw。

在编程Agent领域，GLM-5已支持Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Roo Code、Cline、Droid等多种主流开发框架。

智谱AI还支持在非NVIDIA芯片上部署GLM-5，包括华为昇腾、摩尔线程、寒昆仑、曙光等国产芯片，通过内核优化和模型量化实现合理吞吐量。

参考资料：https://z.ai/blog/glm-5