前两天，海外科技社区仿佛集体化身侦探，陷入了一场热烈的猜谜游戏。
这一切源于一个名为 Pony Alpha 的匿名模型，它没有任何发布会，也没有任何公司认领，却凭借几个简单的 API 接口和惊艳的生成质量，在各大评测榜单上横空出世，迅速引爆了 X（原 Twitter）和 Reddit 等技术社区。
全球模型聚合平台 OpenRouter 于 2月6日首次公开宣布上线这个神秘模型。随后两天，关于其真实身份的猜测在外网迅速发酵：有人推测是 DeepSeek V4，有人认为是 Claude Sonnet 的秘密升级版，甚至有人从其代号“Pony”猜测是腾讯的新模型。
现在，谜底正式揭晓。
这个霸榜外网的 Pony Alpha，正是国产 AI 大模型——GLM-5。
它不仅来了，而且直接选择了开源。
01 GLM-5 模型介绍
GLM-5 的定位非常清晰：它是一个面向复杂系统工程与长链路 Agent 任务的开源模型基座。其目标并非仅仅生成前端 Demo，而是追求真正的 Agentic 深度——让模型能够像人类工程师一样，独立规划并完成一整个系统级项目。在 2026 年初这个时间节点，GLM-5 旨在重塑长程规划与系统级工程开发的能力范式。
① 跨时域的 Agentic 任务自主闭环
GLM-5 不只会写零散的代码，它更像一个思路清晰的项目负责人。面对需要多步骤、耗时数小时的复杂任务，它能自主拆解需求，并在执行过程中保持目标一致，全程“不掉线、不跑偏”。
② 硬核后端重构与全链路调试
GLM-5 在后端架构设计、高复杂度算法实现等深水区表现出色。更重要的是，它具备反思与调试能力：当程序运行报错时，它无需人工干预，可以自行查阅日志、分析原因、尝试修复，直到代码成功运行。
③ 对标 Claude Opus 的开源工程标杆
在代码逻辑密度与系统级工程交付能力上，GLM-5 宣称能够对齐 Claude Opus 4.5。它为开发者提供了媲美顶尖商业模型的智能水平，同时兼具开源部署的灵活性与极高的资源性价比。
02 实战测试：10分钟部署飞书机器人
我们通过一个具体任务来测试 GLM-5 的 Agentic 能力：将开源项目 OpenClaw 接入飞书群聊机器人。
整个过程仅需输入简单的提示词，GLM-5 便会引导用户一步步完成部署，目标是在 10 分钟内搞定。
第一步：发起任务
提示词：“帮我部署一个 openclaw 开源项目，我要配置到飞书群里接入到一个机器人。”
输入后，GLM-5 会引导你进行前期配置，例如在飞书开放平台创建应用、配置权限并启用机器人能力。
第二步：跟随指引
用户无需担心具体操作，因为 GLM-5 已经生成了一份非常详细的 PDF 部署指南，只需按文档指示逐步操作即可。
第三步：配置凭证
根据指南在飞书开放平台完成配置后，你会获得 AppID 和 App Secret。此时，将这两项信息发送给 GLM-5。
随后，GLM-5 会询问：“请问您是否需要我帮您配置 AI 模型？如果您有 Claude 或其他 AI 服务的 API Key，请告诉我，我可以帮您配置。”
第四步：接入模型
输入提示词：“帮我接入 glm 的模型，我的 api key 为：xxxx。”
GLM-5 将自动进行配置，并告知 GLM API Key 已配置成功，同时提示你前往飞书开放平台配置事件订阅。
第五步：完成测试
最后，创建一个飞书群，将配置好的机器人加入群聊。在群内 @ 这个机器人，即可开始使用。
体验总结：
整个过程中，用户仅输入了三次提示词，并在飞书平台进行了一些点击配置。通过傻瓜式地跟随 GLM-5 生成的 PDF 指南，一个完整的 Agent 任务便成功部署并运行。这直观地展示了 GLM-5 在复杂、多步骤的 Agentic 任务上的强大能力：它能清晰拆解需求，精准判断何时需要人工介入补充信息，并在获得信息后无缝衔接后续任务，上下文连贯性极强。
进阶挑战：生成一个全栈论坛
为了进一步测试其系统级工程能力，我们提出了一个更复杂的任务：开发一个功能完备的轻量化论坛系统。
任务提示词概要：
“你是一位资深全栈工程师，请使用现代技术栈（Next.js 14, Tailwind CSS, TypeScript）构建一个功能完备的轻量化论坛系统，设计风格参考知乎。需包含用户前端（登录/注册、帖子浏览/发布、个人中心）与独立的管理后台（内容管理、用户管理）。”
GLM-5 并未立即开始编码，而是首先判定这是一个复杂项目，并进行了前置规划，包括设计数据库模型、规划后端 API 与前端页面结构。
大约等待 20～30 分钟后，GLM-5 完成了从任务拆解、编码到部署上线的全过程。最终实现了一个具备用户注册登录、帖子发布、前台浏览等功能的论坛。若使用管理员账号登录，可切换到独立后台进行内容与用户管理。
如果切换到未登录状态，可以看到社区帖子，但进行点赞、评论等操作时会引导登录，体现了完整的鉴权逻辑。
在整个过程中，如果代码运行报错，GLM-5 无需人工介入。它会自行查阅日志、分析堆栈跟踪、定位 Bug，然后重写代码，循环试错直至程序完全跑通。这种“编码-运行-报错-修复-再运行”的自主闭环能力，正是 Agentic 时代的核心标志。
03 Agentic Coding 时代来临
2026 年，随意的 Vibe Coding 可能已不再是主流叙事，更具工程化色彩的 Agentic Coding 时代正在到来。GLM-5 的发布，正是对这一理念的践行。它不再仅仅是辅助编写代码的工具，而是旨在替你交付完整系统的智能体。
OpenClaw 开源项目作者在近期访谈中，以及 Andrej Karpathy 等 AI 领域领袖都曾表达过类似观点：Vibe Coding 作为一种早期的、随性的 AI 编程方式已触及天花板，正在被更严肃、更具工程化的 Agentic Coding 所取代。
Vibe Coding 是 AI 编程初期的“野生”玩法，而 Agentic Coding 则更加科学和系统化。它不再是和单一模型聊天来生成代码片段，而是协调多个各司其职的智能体（Agent）共同工作。开发者的角色随之升级，更多地专注于更高层次的架构设计、任务拆解与结果验证闭环。
其核心理念是：不再过度关注每一行代码是否完美，而是确保整个系统能否按照预期可靠地工作。
这两位 AI 领域的先行者是 Vibe coding 的深度实践者，同时也是最早公开反思并指出其局限性的人之一。
在代码逻辑密度、系统级工程交付能力以及 Agent 任务完成度等关键维度上，GLM-5 已能直接对标 Claude Opus 这一级别的顶级闭源模型。
在核心编程与 Agent 应用场景中，其成本仅为顶级闭源模型的一个零头，却能提供非常接近甚至超越的工程实践体验。
对于开发者而言，这意味着：能够以开源模型的成本与可控性，获得接近顶级闭源模型的生产力水平。
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