智谱AI发布GLM-5-Turbo 专为龙虾智能体优化实干型基座模型

2026年3月17日，智谱AI正式发布全新基座模型GLM-5-Turbo，该模型针对开源智能体“龙虾”（OpenClaw）场景深度优化，通过重构训练数据强化四大核心能力，解决通用大模型长链路复杂任务易“失速”痛点，同步推出智能体评测基准ZClawBench，目标推动AI从简单提效工具进化为全天候数字劳动力。

如果说前两年大模型的竞争焦点是参数规模和单轮问答准确率，2026年的行业赛点已经悄然转向了“能不能独立干完一整件事”。不少企业用户都有过类似体验：让AI智能体做一份跨部门的季度经营分析，刚爬到第三个业务系统拉取数据就突然“失忆”，要么重复调用工具，要么直接输出逻辑断裂的结果，这种长链路任务中的“失速”问题，已经成为AI从辅助工具转向核心生产力的最大阻碍。

自2025年开源智能体“龙虾”（OpenClaw）走红以来，全球已有超过百万开发者基于该框架开发各类自动化应用，覆盖办公、研发、电商运营等多个场景。但开发者普遍反馈，通用大模型作为智能体的“大脑”，在处理需要多步骤执行、跨工具调用、长周期运行的任务时，成功率普遍不足40%，很多智能体应用最终只能停留在演示阶段，无法真正投入商用。

针对这一痛点，智谱AI的研发团队没有走堆参数的常规路线，而是基于龙虾智能体的真实工作流重构了全部训练数据，针对性强化了四项核心能力：
稳定工具调用：大幅提升对外部技能包的调用精度，针对高频使用的API、插件等工具的调用错误率降低60%以上，确保任务关键环节不掉链；
复杂指令拆解：可精准识别模糊的自然语言目标，自动拆解为可执行的步骤路径，最高支持20个以上智能体的高效协同作业；
时间维度感知：针对定时触发、跨天运行的长周期任务做了专门优化，即便任务间隔超过72小时也不会丢失上下文，保障执行连贯性；
高吞吐执行：大幅提升长程业务流的并行处理效率，在同时运行100个以上长链路任务的场景下，响应稳定性领跑同类开源基座模型。

与此同时，智谱AI同步推出了业内首个专门面向智能体实战能力的评测基准ZClawBench，覆盖代码开发、数据分析、内容创作、企业服务等多元商用场景，在首轮盲测中，搭载GLM-5-Turbo的龙虾智能体任务完成率比搭载通用基座的版本高出近一倍。

在业内看来，GLM-5-Turbo的发布标志着大模型的研发思路正在从“通用万能”转向“场景专用”：相比动辄上万亿参数、什么都能答但什么都不精的通用大模型，针对具体场景做深度优化的专用基座，反而能更快实现商用落地。

智谱方面表示，此次推出的GLM-5-Turbo将全面开放给龙虾智能体的开发者使用，未来还将针对更多垂直场景的智能体需求推出优化版本，目标在2026年内推动超过10万个可独立执行完整任务的“数字劳动力”上线，覆盖中小企业的行政、研发、运营等多个基础岗位需求。