機(jī)器之心編輯部

我們每天都在見(jiàn)證「全球大模型第一股」智譜的歷史新高。

2026 年的春節(jié)檔，注定將被寫(xiě)入中國(guó) AI 的發(fā)展史。

過(guò)去半個(gè)月，AI 社區(qū)被兩顆「超新星」徹底點(diǎn)燃：一顆是字節(jié)跳動(dòng)發(fā)布的Seedance 2.0，它用震撼的視頻生成能力橫掃了全球社交網(wǎng)絡(luò)，代表了 AI 在感性與創(chuàng)意維度的大爆發(fā)；而另一顆，則是這幾天讓開(kāi)發(fā)者們徹夜未眠的智譜 GLM-5

可以說(shuō)，Seedance 2.0 讓世界看到了中國(guó) AI 驚艷的「想象力」，而 GLM-5 則是在向世界展示中國(guó) AI 扎實(shí)的「執(zhí)行力」。

這恰恰構(gòu)成了 2026 年 AI 賽道的「雙子星」格局：一條是通往物理世界模擬的視頻航道，一條是通往數(shù)字世界構(gòu)建的 Coding 航道。

在 Seedance 2.0 爆火之后，GLM-5 在 Coding 領(lǐng)域的開(kāi)源與實(shí)戰(zhàn)表現(xiàn)，釋放了一個(gè)極其重要的信號(hào)：中國(guó) AI 正在從炫技的青春期，正式邁向成熟穩(wěn)重的成年期 —— 這就是國(guó)產(chǎn) AI 的「成人禮」。我們不再滿足于生成一個(gè)漂亮的網(wǎng)頁(yè)，而是開(kāi)始真正接管系統(tǒng)內(nèi)核、重構(gòu)復(fù)雜架構(gòu)，去解決那些最硬核的生產(chǎn)力難題。

這種跨越級(jí)的躍遷意味著中國(guó) AI 終于真正拿到了屬于自己的技術(shù)王座。而市場(chǎng)對(duì)這位「新王」的反應(yīng)，可以用「狂熱」來(lái)形容。

自從前天晚上代號(hào)「Pony Alpha」的智譜 GLM-5 顯露真名以來(lái)，其受到的贊譽(yù)也被迅速轉(zhuǎn)化成了購(gòu)買(mǎi)欲，不僅 Ollama、Modal、Poe、硅基流動(dòng)等諸多平臺(tái)商提供了 Day-0 支持，智譜官方每天限額的 GLM Coding Plan 即使?jié)q價(jià) 30% 也是秒空，沒(méi)能上車(chē)的開(kāi)發(fā)者也只能每天 10:00 蹲點(diǎn)搶。

甚至就連 Ollama 的云服務(wù)也在上線 GLM-5 之后被擠爆了。

很多沒(méi)能及時(shí)搶到 GLM Coding Plan 名額的開(kāi)發(fā)者大喊：

這種瘋狂的背后，其實(shí)是一個(gè)信號(hào)：開(kāi)源社區(qū)苦「玩具模型」久矣。

既然閉源的 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3 已經(jīng)證明了 AI 具備系統(tǒng)工程能力，那大家就更受不了手邊的開(kāi)源模型只能寫(xiě)寫(xiě)貪吃蛇、畫(huà)個(gè) SVG 這種程度的水平了。開(kāi)發(fā)者們?cè)诘?，等一個(gè)開(kāi)源界真正能干臟活、累活、大工程的「包工頭」。

而 GLM-5，似乎就是那個(gè)帶著安全帽、扛著圖紙進(jìn)場(chǎng)的角色。

別再迷信 Vibe Coding 了

這是「系統(tǒng)工程」的時(shí)代

在 2026 年初的今天，AI 編程的門(mén)檻已被降至歷史最低點(diǎn)。無(wú)論是生成一個(gè)帶有粒子特效的著陸頁(yè)，還是用 SVG 繪制圖標(biāo)，都已經(jīng)成為各大模型的基礎(chǔ)技能。這種被著名 AI 大牛 Andrej Karpathy 命名為「氛圍編程（Vibe Coding）」的開(kāi)發(fā)模式確實(shí)能讓非技術(shù)人員快速上手，產(chǎn)出令人眼花繚亂的 Demo。

這很酷，但對(duì)真正的軟件工程來(lái)說(shuō)，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

前段時(shí)間，Claude Opus 4.6 與 GPT-5.3 Codex 的出現(xiàn)，悄然改變了頂級(jí)閉源模型的競(jìng)爭(zhēng)維度。它們不再單純強(qiáng)調(diào)「One Shot」的單次生成效果，轉(zhuǎn)而開(kāi)始比拼Agentic 能力。這意味著模型需要具備長(zhǎng)程規(guī)劃、多步執(zhí)行以及處理復(fù)雜系統(tǒng)工程的能力

這一次，Karpathy 同樣給出了非常不錯(cuò)的總結(jié)。他寫(xiě)到：「通過(guò) LLM agent 來(lái)編程，正在逐漸成為專(zhuān)業(yè)人士的默認(rèn)工作流，只是伴隨著更多的監(jiān)督和審查。目標(biāo)是在不犧牲軟件質(zhì)量的前提下，最大化利用 agent 帶來(lái)的杠桿效應(yīng)。」

在此背景下，GLM-5 的發(fā)布顯得尤為關(guān)鍵。它沒(méi)有選擇繼續(xù)在「前端審美」這條賽道上與其它優(yōu)秀的開(kāi)源模型內(nèi)卷，轉(zhuǎn)而選擇了一條更為陡峭的技術(shù)路徑：成為開(kāi)源界首個(gè)「系統(tǒng)架構(gòu)師」級(jí)模型。（當(dāng)然，GLM-5 的前端審美依然非常在線。）

正如著名 AI 研究者 Simon Willison 在博客中評(píng)論的那樣，GLM-5 可被稱為「用 LLM 構(gòu)建的專(zhuān)業(yè)軟件工程師」，看到智譜選擇「Agentic Engineering」這個(gè)詞來(lái)形容這種范式是「很有意思的」。

這種差異化的定位的直接體現(xiàn)是解決問(wèn)題的深度。是的，GLM-5 能解決更加困難的系統(tǒng)級(jí)問(wèn)題了！

如果你需要快速搭建一個(gè)視覺(jué)效果炸裂的網(wǎng)頁(yè)原型，市場(chǎng)上已有眾多模型可供選擇。但如果你面對(duì)的是后端架構(gòu)重構(gòu)、復(fù)雜算法實(shí)現(xiàn)或是操作系統(tǒng)內(nèi)核級(jí)的開(kāi)發(fā)任務(wù)，GLM-5 很可能是目前開(kāi)源社區(qū)的唯一可選項(xiàng)。

口說(shuō)無(wú)憑，我們決定給它上點(diǎn)強(qiáng)度。

我們沒(méi)有讓它寫(xiě)游戲，而是扔給它一個(gè)極度硬核的任務(wù)：從零構(gòu)建一個(gè)基于 Rust 的高并發(fā)分布式算力調(diào)度系統(tǒng)。

從這個(gè)提示詞可以看出，完成這個(gè)任務(wù)將需要 GLM-5 具備系統(tǒng)架構(gòu)級(jí)理解與重構(gòu)、并發(fā)模型的理解與掌控、分布式調(diào)度與算法設(shè)計(jì)、Agentic 規(guī)劃與工程分解、全棧協(xié)同、工程防御等多種能力。

如果換做以前的模型，大概率會(huì)給你生成一段漂亮的 Python 代碼，然后在大并發(fā)下直接崩盤(pán)。但 GLM-5 的表現(xiàn)，確實(shí)讓我們產(chǎn)生了一種「坐在高級(jí)架構(gòu)師旁邊結(jié)對(duì)編程」的錯(cuò)覺(jué)。

它沒(méi)有急著寫(xiě)代碼，而是先畫(huà)圖。它否定了單體架構(gòu)，設(shè)計(jì)了 Gossip 協(xié)議做節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，上了 Raft 做共識(shí)，甚至考慮到了網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時(shí)的 CP/AP 取舍。

在隨后的 40 分鐘里，看著它用 Tokio 重寫(xiě)異步邏輯，自己處理 Rust 那個(gè)讓人頭大的所有權(quán)機(jī)制，甚至自己發(fā)現(xiàn)編譯錯(cuò)誤自己修，這種「它真的在思考，而不是在概率匹配」的感覺(jué)非常強(qiáng)烈。

GLM-5 在執(zhí)行過(guò)程中自動(dòng)驗(yàn)證和修復(fù)

最終，它不僅交出了代碼，還順手寫(xiě)了一個(gè)防 DDoS 的壓力測(cè)試腳本。說(shuō)實(shí)話，這種工程防御意識(shí)，很多初級(jí)人類(lèi)工程師都未必具備。

最終結(jié)果證明，該架構(gòu)能夠在高壓下主動(dòng)拒絕無(wú)效請(qǐng)求，同時(shí)保障有效任務(wù)的成功率。

我們還成功嘗試了另一個(gè)非常有趣的實(shí)測(cè)案例，讓配置了 GLM-5 的 Claude Code 編寫(xiě)了一個(gè)全棧式生命游戲。我們使用了這樣一個(gè)提示詞：

很顯然，這個(gè)任務(wù)既需要 AI 了解算法與數(shù)學(xué)邏輯，也需要全棧工程架構(gòu)以及可視化與圖形編程能力。

這一次，GLM-5 足足運(yùn)行了 2 小時(shí) 33 分鐘，最終得到了這樣一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)：

同樣地，這一次的執(zhí)行過(guò)程也充滿了大量驗(yàn)證和修改 —— 就像一個(gè)真正的軟件工程師，最終給出的結(jié)果也是直接可用的。不過(guò)由于我們沒(méi)有在提示詞中明確指出，GLM-5 給出的初始結(jié)果并沒(méi)有自動(dòng)運(yùn)行能力，但沒(méi)有關(guān)系，我們只是簡(jiǎn)單增加了一句提示詞「增加一個(gè)自動(dòng)運(yùn)行功能，可以比如一秒前進(jìn)一步」，GLM-5 僅用 4 分鐘就解決了這個(gè)問(wèn)題，給出了讓人滿意的結(jié)果。這是我們以前面的提示詞截圖為種子運(yùn)行得到的效果：

最后，我們還用 GLM-5 構(gòu)建一個(gè)非常實(shí)用的標(biāo)題推薦器。使用我們 2025 年之前的 5086 個(gè)標(biāo)題，我們讓 GLM-5 仔細(xì)分析后構(gòu)建了一個(gè)標(biāo)題推薦 Skill。提示詞如下：

讀取 機(jī)器之心文章列表.md，分析里面的所有標(biāo)題，為我編寫(xiě)一個(gè)文章標(biāo)題推薦 Skill，讓我可以貼入文章，讓 AI 每次為我建議 10 個(gè)不同標(biāo)題。

最終，我們得到了一個(gè)相當(dāng)不錯(cuò)的 Skill，能為我們推薦 10 個(gè)不同風(fēng)格的標(biāo)題：

我們找了一篇近期的文章來(lái)實(shí)驗(yàn)，效果可以說(shuō)是出人意料了，有好幾個(gè)標(biāo)題都可以直接使用：

GLM-5 甚至還為我們創(chuàng)建了一個(gè)細(xì)節(jié)到各個(gè)關(guān)節(jié)都能獨(dú)立運(yùn)動(dòng)的人體模擬器：

從這些項(xiàng)目體驗(yàn)中，我們感受到：開(kāi)源模型代碼能力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了代際跨越。我們相信這也是智譜將 GLM 系列的模型的版本號(hào)提升到 5 的底氣。

GLM-5 證明了開(kāi)源模型已經(jīng)具備了處理復(fù)雜任務(wù)的能力。它不再僅僅是一個(gè)輔助寫(xiě)代碼的 Copilot，更像是一個(gè)能夠獨(dú)立承擔(dān)系統(tǒng)級(jí)任務(wù)的 AutoPilot。對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，這意味著在構(gòu)建高并發(fā)電商庫(kù)存系統(tǒng)、設(shè)計(jì) Redis 緩存策略或是處理遺留代碼屎山時(shí)，終于擁有了一個(gè)成本可控且邏輯嚴(yán)密的開(kāi)源選擇。

基于此，我們可以做出這樣的判斷：GLM-5 標(biāo)志著開(kāi)源模型真正做好了迎接 Agentic 大任務(wù)時(shí)代的準(zhǔn)備

為 Agentic Engineering 而生的 GLM-5

GLM-5 從「Vibe Coding」向「Agentic Engineering」的跨越并非偶然。智譜官方披露的技術(shù)細(xì)節(jié)顯示，這是一款為穩(wěn)定交付生產(chǎn)結(jié)果而重構(gòu)的基座模型。

為了提升通用智能水平，GLM-5 將參數(shù)規(guī)模從上一代的 355B（激活 32B）大幅擴(kuò)展至 744B（激活 40B），預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量也提升至 28.5T。更關(guān)鍵的是，為了解決大模型在長(zhǎng)程任務(wù)中 Token 消耗巨大的痛點(diǎn)，GLM-5 首次集成了稀疏注意力（Sparse Attention）機(jī)制。這使得模型在維持長(zhǎng)文本效果無(wú)損的同時(shí)，大幅降低了部署成本與推理延遲。

在訓(xùn)練層面，智譜構(gòu)建了全新的異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施 Slime 框架。配合異步智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，GLM-5 能夠在海量的長(zhǎng)程交互中持續(xù)學(xué)習(xí)。這種大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的介入，正是它能夠像資深工程師一樣進(jìn)行自我反思與規(guī)劃的根本原因。

這些技術(shù)突破直接體現(xiàn)在了硬核基準(zhǔn)測(cè)試成績(jī)上。

代碼能力上，在業(yè)內(nèi)公認(rèn)的主流基準(zhǔn)測(cè)試中，GLM-5 表現(xiàn)強(qiáng)勁。在全球權(quán)威的 Artificial Analysis 智能水平榜單上，GLM-5 位居全球第四、開(kāi)源第一

而在 Artificial Analysis 的 Agentic 榜單上，GLM-5 的排名還更加靠前，超過(guò)了 GPT-5.2 (xhigh) 和 Claude Opus 4.5，僅次于兩個(gè) Claude Opus 4.6，位列全球第三。

是的，GLM-5 能力上已經(jīng)比肩昂貴的新版 Claude Opus 和 GPT，但它是開(kāi)源的。

更具體來(lái)看，在 SWE-bench-Verified 和 Terminal Bench 2.0 基準(zhǔn)上，GLM-5 分別斬獲 77.8 和 56.2 的高分，不僅刷新了開(kāi)源模型記錄，更在性能表現(xiàn)上超越了 Gemini 3.0 Pro，與 Claude Opus 4.5 處于同一梯隊(duì)。

Code Arena 分享了一個(gè) SVG 生成結(jié)果的對(duì)比視頻，讓我們可以更直觀地看到 GLM-5 與 Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.0 Pro 相差無(wú)幾的水平：

https://x.com/arena/status/2021732547349344690

而在智譜內(nèi)部的 Claude Code 評(píng)估集合上，GLM-5 在前端、后端、長(zhǎng)程任務(wù)等編程開(kāi)發(fā)任務(wù)上顯著超越上一代的 GLM-4.7（平均增幅超過(guò) 20%），能夠以極少的人工干預(yù)自主完成 Agentic 長(zhǎng)程規(guī)劃與執(zhí)行、后端重構(gòu)和深度調(diào)試等系統(tǒng)工程任務(wù)。智譜表示，GLM-5 的「使用體感逼近 Opus 4.5」。

GLM-5 的長(zhǎng)程任務(wù)執(zhí)行能力也達(dá)到了 SOTA 級(jí)別。比如其在 MCP-Atlas（工具調(diào)用和多步驟任務(wù)執(zhí)行）和 τ2-Bench（復(fù)雜多工具場(chǎng)景下的規(guī)劃和執(zhí)行）等基準(zhǔn)上均達(dá)到了前沿水平，在 BrowseComp（聯(lián)網(wǎng)檢索與信息理解）上更是有著顯著領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)（超過(guò)第二名 8.1 分）。

舉個(gè)例子，在衡量模型經(jīng)營(yíng)能力的Vending Bench 2中，GLM-5 獲得開(kāi)源模型第一表現(xiàn)。該基準(zhǔn)要求模型在一年期內(nèi)經(jīng)營(yíng)一個(gè)模擬的自動(dòng)售貨機(jī)業(yè)務(wù)，GLM-5 最終賬戶余額達(dá)到 4432 美元，經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)接近 Claude Opus 4.5，展現(xiàn)出出色的長(zhǎng)期規(guī)劃和資源管理能力。

這種能力已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)化為真實(shí)的生產(chǎn)力。

在 OpenRouter 匿名上線 Pony 版本后，我們觀察到了一個(gè)極具代表性的用戶案例：一位開(kāi)發(fā)者使用 GLM-5 端到端開(kāi)發(fā)了一個(gè)「學(xué)術(shù)版抖音」。從開(kāi)源項(xiàng)目的改造、API 批處理、后端取數(shù)邏輯到前端渲染，GLM-5 獨(dú)立完成了全流程開(kāi)發(fā)。目前，這個(gè) App 已經(jīng)提交 App Store 申請(qǐng)，即將正式上線。

為了讓更多開(kāi)發(fā)者擁有這種能力，配套的工具鏈也迎來(lái)了重構(gòu)。

智譜同步推出了 Z Code。這是一個(gè)全新的開(kāi)發(fā)環(huán)境，用戶只需通過(guò)自然語(yǔ)言描述需求，模型即可自動(dòng)拆解任務(wù)，并調(diào)度多智能體并發(fā)完成代碼編寫(xiě)、調(diào)試、預(yù)覽及提交。更令人興奮的是，Z Code 打通了移動(dòng)端與桌面端的邊界，你甚至可以用手機(jī)遠(yuǎn)程指揮桌面端的 Agent，解決那些以往必須坐在電腦前才能完成的工程任務(wù)。

此外，針對(duì)桌面級(jí)自動(dòng)化任務(wù)，AutoGLM 版本的 OpenClaw 也已上線。它就像一個(gè)駐留在電腦里的智能實(shí)習(xí)生，能夠 7x24 小時(shí)幫助用戶完成網(wǎng)頁(yè)搜索、資訊整理甚至跨應(yīng)用操作。

GLM-5 的交付能力甚至延伸到了代碼之外。它現(xiàn)在可以直接輸出產(chǎn)品需求文檔（PRD）、電子表格和財(cái)務(wù)報(bào)告等格式文件（.docx、.xlsx、.pdf）。此外，智譜還推出了原生適配 Excel 環(huán)境的 AI 插件。可以說(shuō)，GLM-5 真正實(shí)現(xiàn)了從工程開(kāi)發(fā)到文檔交付的全流程閉環(huán)。

GLM-5 生成的 .docx 文檔

順帶一提，GLM-5 在 AA-Omniscience 基準(zhǔn)上的幻覺(jué)率也是最低的。

從底層模型到上層工具，GLM-5 展示了一個(gè)完整的 Agentic 生態(tài)：它不再滿足于在對(duì)話框里輸出代碼片段，而是要接管鍵盤(pán)與鼠標(biāo)，替人類(lèi)完成那些繁瑣的系統(tǒng)工程。

國(guó)產(chǎn) AI 軟硬體系的「會(huì)師」

昨天智譜 GLM-5 正式發(fā)布后，GLM Coding Plan 的使用量立刻爆滿，官方不得不開(kāi)始限售。不過(guò)對(duì)于廣大 AI 應(yīng)用的用戶來(lái)說(shuō)，算力不足只是暫時(shí)的。

一眾國(guó)產(chǎn)芯片也宣布了對(duì)于該模型的 0Day 適配。據(jù)介紹，目前 GLM-5 已完成與華為昇騰、摩爾線程、寒武紀(jì)、昆侖芯、沐曦、燧原、海光等國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)的深度推理適配。通過(guò)底層算子優(yōu)化與硬件加速，GLM-5 在國(guó)產(chǎn)芯片集群上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)高吞吐、低延遲的穩(wěn)定運(yùn)行。

我們有理由相信，GLM-5 只是一個(gè)序章，它證明中國(guó) AI 已經(jīng)準(zhǔn)備好去定義未來(lái)。

隨著國(guó)產(chǎn)算力底座的日益堅(jiān)實(shí)，大模型落地的最后一塊拼圖已被補(bǔ)齊。接下來(lái)的 2026，不僅是技術(shù)的角斗場(chǎng)，更是應(yīng)用生態(tài)的爆發(fā)年 —— 而這把開(kāi)啟新時(shí)代的鑰匙，現(xiàn)在就在我們手中。

現(xiàn)在，唯一的懸念就是：擴(kuò)容后的 GLM Coding Plan，你搶到了嗎？

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/YSpqght5O_CzO0-QCoCN1w