全球首个“龙虾特供”模型GLM-5-Turbo发布，智谱推出39元龙虾套餐

全球首个“龙虾特供”模型GLM-5-Turbo发布

今日，智谱AI此前内测的神秘模型 Pony-Alpha-2 正式公布，其真实身份为全球首个面向“龙虾”（Long Context，长上下文）场景优化的专用模型 GLM-5-Turbo。

为适配长文本处理需求，智谱同步推出了配套的“龙虾套餐”服务，提供个人版与团队版选项，其中个人版套餐以39元的价格提供4000万Tokens的处理额度。

该模型旨在高效处理复杂、冗长的任务流程。例如，从零开始生成一份详尽的小众旅游攻略，对其而言可以快速完成。

在任务执行过程中，诸如深度研究、信息检索与总结、长文档或网页内容生成等涉及多步骤的复杂工作流，GLM-5-Turbo均能进行系统化地编排与处理。

这一能力源于GLM-5-Turbo在复杂工作流中的工具调用与多智能体协同方面进行了深度优化，使其在高吞吐、长序列的极限应用场景中表现出高度的稳定性。这些优化方向明确指向了长上下文处理场景。

在智谱自行组织的长上下文测试集ZClawBench（其题库与测试轨迹已公开）中，GLM-5-Turbo取得了国产模型综合成绩的第一名。

目前，这一为处理重型任务设计的模型，可通过AutoClaw应用进行零门槛调用。

GLM-5-Turbo 实际体验

那么，这款“龙虾特供”模型的实际表现如何？以下是基于AutoClaw应用的初步体验。该框架简化了环境配置流程，并可直接选择调用GLM-5-Turbo模型，省去了额外的API配置步骤。

任务一：社交媒体内容连载策划

首先，测试其长文本创作与规划能力。任务是要求模型以“AI每天帮我过沙雕生活”为主题，生成一套完整的小红书平台连载笔记（共7篇），每篇需包含标题、正文故事、配图建议、评论区引导话术和话题标签。

模型迅速输出了全部七篇笔记的完整内容，并提供了发布节奏建议。内容均为可直接使用的文案，结构清晰。每篇结尾均设置了“未完待续”的悬念以引导关注，最后一篇甚至主动建议通过投票互动为潜在的“第二季”预热，展现了形成系列IP的规划意识。

内容风格上，模型巧妙地将AI的逻辑性与“冷幽默”结合。例如，在描述根据AI建议制作“乌龟暴走GIF”却导致“社死现场”的篇目中，精准抓住了计划与执行之间的反差感。

另一篇关于计算奶茶开销的笔记中，AI建议“把快乐换成免费的白开水”，这种一本正经的调侃贴合了平台常见的自嘲风格。

随后，要求模型将这一长串内容按天拆分为独立的文档，它也顺利完成了任务。

借助AutoClaw内置的多种Skills（技能），可以直接调用图像生成等模型。因此，进一步要求其为所有笔记生成配图。模型首先生成了7篇文章的封面图，其中第三天的封面确实包含了文案中提到的“乌龟表情包”元素。

在生成剩余配图后，模型并未在聊天界面直接发送图片，而是将所有图片的链接整理并嵌入到一个README.md文件中进行交付。

最后，要求模型仿照小红书界面样式，将第一篇笔记内容生成一个HTML预览页面。其产出高度还原了该平台的界面设计元素。

任务二：全栈应用开发

接下来测试其代码生成与系统工程能力。任务是设计一个本地运行的实用个人记账全栈应用，需支持记录支出、查看列表、删除记录、显示本月总支出和分类统计等功能，并要求前后端分离。

模型首先选择了Node.js + Express + SQLite作为后端，HTML/CSS/JavaScript作为前端的技术栈，快速生成了代码框架。

然而，在检查环境时发现测试电脑未安装Node.js。模型并未因此停滞，而是主动探查可用环境，随后改用Python（Flask框架）重新编写了后端部分。

代码编写完成后，模型自动对后端API进行了测试验证。

它还记得清理之前生成的Node.js版本代码，并额外编写了一个便捷的启动脚本。

启动应用后，可在浏览器中打开记账本界面。

输入测试数据并刷新页面后，数据持久化显示。

在电脑端添加的记录，在手机端访问同一本地服务并刷新后也能同步显示。

后台服务器日志中也清晰记录了数据添加的操作，证实了整个应用的数据流（前端、后端、数据库）已完全跑通，而非静态模拟。

任务三：本地文件操作与数据分析

最后，测试其在本地环境下的复杂文件操作与数据分析能力。扮演电商运营角色，提供了三个虚构平台（SkyTrade, GlobalHub, OceanMall）格式混乱的销售数据文件（包含JSON、表格、文本等格式），要求模型进行数据清洗、汇总，并识别特定问题。

任务指令是：接管指定文件夹内的所有原始数据文件，自主完成跨平台数据对齐与清洗，结合成本配置计算本月净利润，识别出3个“退货黑洞”商品，并画像出贡献最大的5个客户（需聚合跨平台同名ID），最终交付一份Markdown分析报告和财务汇总表。

模型编写了一个Python脚本，一次性完成了对混乱数据的清洗、对齐与分析。

程序运行后，不仅生成了所需的表格文件，还在对话界面直接汇报了关键整理结果。

对于“退货黑洞”商品和“顶级金主”客户的分析结果，也在对话中给出了具体解答。

专为长上下文任务优化

GLM-5-Turbo之所以被称为“龙虾特供”模型，核心在于其对工具调用和多智能体协同能力的重点优化。

实际体验表明，该模型不仅能更准确地理解并执行长序列指令，在处理多环节、长路径的复杂任务时，也能表现出良好的条理性和连贯性。它能够规划任务步骤，精准调用外部工具或内置Skills，并协调多个“智能体”分工合作，且各环节衔接顺畅，稳定性较高。

此外，模型对任务时间维度的理解也得到加强，无论是定时任务还是需要长时间连续运行的复杂工程，它都能保持稳定执行，不易中断。

在编程领域，模型能力已从依赖直觉的“氛围编程”（Vibe Coding），演进至真正的智能体工程（Agentic Engineering）水平。

在极少需要人工干预的情况下，模型能够自主完成长程任务规划与最终系统交付。这意味着，即使个人开发者也能实现以往需要大型团队协作才能达成的复杂成果。

为使这些能力更易于落地应用，智谱在原有Coding Plan基础上，推出了面向企业的“龙虾套餐”（Claw-plan）。在此模式下，企业的付费逻辑从单纯的“购买计算资源”（Token），转变为“雇佣一位数字员工”。

目前，该企业套餐已正式上线。开发者和企业用户可通过智谱开放平台调用相关API，或直接接入“龙虾套餐”服务。

此外，在GLM Coding Plan中，Max版本现已集成GLM-5-Turbo模型，Pro套餐预计本月内支持，Lite套餐计划于4月完成接入。

对于正在寻求处理复杂智能体应用场景解决方案的用户而言，这提供了一个颇具性价比的选择。

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