很多人第一次听到 GLM-5，会下意识问一句：它到底“强在哪”，跟我有什么关系？

我更愿意把它当成一台更偏“工程现场”的大模型。不是只会陪你聊天的那种，而是更像一个能跟着你跑流程、接工具、改代码、复盘错误的同事。你给它一堆需求、日志、旧代码，它不太怕“信息太多”。你让它调用工具，它也更愿意按规矩来。

这就是 GLM-5 的基本气质：面向工程与智能体任务。

一、GLM-5 是什么：从“写代码”到“写工程”

GLM-5 是智谱AI的新一代旗舰基座模型。官方给它的定位很明确：Agentic Engineering。翻成更直白的话，大概就是“让模型不只会写一段代码，而是能把一件工程活儿从头做到尾”。

你可以把常见的使用场景想象成这些画面：

你在修一个线上 bug。手里有报错堆栈、几段相关代码、接口文档、还有一堆“看起来没用但又不敢删”的历史逻辑。你不想让模型只输出一段猜测性的答案，你更希望它能把问题拆开、定位、给出修复方案，顺便补上测试。

又或者你在做一个小工具。你不想每天把“参数怎么传、返回怎么验、失败怎么办”重复讲十遍。你希望它能按固定结构输出，甚至直接给你一份能跑的脚手架。

这类任务，GLM-5 的产品方向会更贴合。

二、它的硬指标，哪些真的会影响体验？

有些参数看着漂亮，但对日常使用没什么感觉。GLM-5 这几项倒是很“实用主义”。

1）长上下文：200K

200K 的上下文窗口，意味着你可以一次性塞进更完整的背景：需求、约束、历史方案、日志、代码片段、接口说明……不用切来切去，也不用每隔几轮就补一次“前情提要”。在多数情况下，这会直接降低跑偏概率。

2）最大输出：128K

输出上限大，最直观的好处是：它能交付“长一点的成品”。比如一份比较完整的技术方案、一个多文件的代码结构、一个偏长的改造清单。你不用看它写到一半就戛然而止。

3）工具调用与结构化输出

如果你做过 Agent 或工作流编排，大概懂我在说什么：模型输出得再漂亮，格式一乱就没法接下游。GLM-5 支持 Function Call、结构化输出、流式输出、上下文缓存这些能力。换句话说，它更愿意遵守接口协议，而不是自由发挥。

4）一些公开评测分数（给你一个参考坐标）

官方也给了几个编程/任务执行相关基准的成绩，比如 SWE-bench-Verified、Terminal Bench 2.0 之类。分数本身不等于“你一用就爽”，但它至少能告诉你：这模型不是把“工程能力”挂在嘴上，它确实在这条赛道上发力。

三、它更适合哪类人？不适合哪类人？

我通常用一个简单的判断：你要的是“答案”，还是“过程 + 交付物”？

如果你要的是“过程 + 交付物”，GLM-5 往往更合拍。比如：

• 工程编程：重构、补测试、梳理模块边界、迁移框架、修线上问题

• 长程任务：把一件事拆成步骤，做计划、执行、检查、再修正

• 工具链工作流：需要它调用检索、运行脚本、生成结构化结果，再回填总结

• 长文档生产：方案、评审材料、项目记录、规范草案（尤其需要统一格式的那种）

那它不适合什么？也有。

你如果只想闲聊、写两句广告语、问个常识问题，其实不必特意追旗舰模型。就像你不会为了切水果去买工业级切割机，能用是能用，但没必要。

四、免费体验 GLM-5：两条路，选一条就够

很多人卡在“我想试，但不想折腾”。那就按你的使用习惯来选。

路径 A：网页直接用（最省事）

如果你只想先看效果，去 Z.ai 的网页端体验就行。注册后一般会有一段可用额度（官方页面写过“注册立享 2000 万 tokens”这类活动口径，具体以当下页面展示为准）。

这个路径特别适合“先试试能不能写好我手里的活儿”。

路径 B：走 BigModel 开放平台（更适合接入系统）

你要做产品接入、脚本自动化、工作流编排，那就去 BigModel 开放平台申请 API Key。

这条路的价值很直接：你可以把 GLM-5 放进你的服务里，让它成为一段稳定的能力，而不是一个只能手动复制粘贴的聊天窗口。

说起来，很多团队真正用起来，都是“先网页试，满意了再接 API”。这流程很现实。

五、API 快速上手：一段 cURL，先跑通再说

下面这段是最常见的调用方式。你把 your-api-key 换成自己的，就能直接验证“通不通”。

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": "写一个带单元测试的 Python 快速排序实现"}
    ]
  }'

建议你第一次别上难度。先让它做一件结果可验证的小事，比如“写一个函数 + 测试”，或者“把一段旧代码改成更清晰的结构”。跑通之后，再逐步加料：贴上你的目录结构、约束条件、依赖版本、输出格式要求。

六、把它用出价值：别只让它“写”，让它“交付”

我见过不少人把旗舰模型用成“高级搜索框”。可惜了。GLM-5 更适合你把任务说成“可交付的工程动作”。

1）工程编程：让它输出“能运行、能测试、能回滚”的东西

你可以这样提要求：

“按我这个项目结构生成代码。给我变更清单。每个文件写清楚新增/修改点。补上单元测试。最后给一个回滚方案。”

这类约束会让输出更像真实工程，而不是一段演示代码。

2）长程任务：先要计划，再要执行

你不妨反问一句：我真的需要它立刻写代码吗？

很多时候，先要它给“计划 + 检查点 + 验收标准”，反而更快。计划写清楚后，再让它一段一段交付，过程中随时纠偏，成本更低。

3）工具调用：把格式当成第一优先级

如果你要接自动化流程，别怕“啰嗦”。把输出 schema 写死。

比如“必须返回 JSON，字段包含：task、steps、tool_calls、expected_result、risks”。

模型一旦习惯了你的规矩，后续会省下很多你手动修格式的时间。

FAQ：大家最常搜的几个问题

Q：GLM-5 的上下文到底有多长？

A：官方给出的上下文窗口是 200K，最大输出 128K。你可以理解成“更能装、更能写”。

Q：GLM-5 更强的点是什么？

A：它更偏工程与智能体任务。长程执行、工具调用、结构化输出这类能力，才是它的主场。编程评测分数也在强调同一件事：它不是来做纯聊天的。

Q：怎么免费用？

A：想省事就走 Z.ai 网页端体验；要接入系统就去 BigModel 开放平台申请 API Key。活动额度会变，按页面展示为准。