🔧 阿川の電商水電行
智譜GLM-5這次開源，讓高級程式員也危險了...
大家好，我是最近天天被AI狂轟濫炸的袋鼠帝。
先看看我用GLM-5優化的行銷短影片一鍵生成平台
生成效果不重要，後面接入更好的模型即可，關鍵是平台能力搭建起來了。
真的，2026年的AI比25年瘋太多了。
最近我這個一天16個小時泡在AI裡面的人，都有點追不上AI進化的速度。感覺每天一睜眼，世界就變了個樣。
這不，昨天深夜，智譜又放了個大招，直接開源了他們目前最強的旗艦模型：GLM-5。
在全球權威的Artificial Analysis榜單裡，GLM-5超越Gemini干到了全球第四、開源第一！
還真是如我所料啊，記得上次GLM-4.7發布的時候，我就在文章裡跟兄弟們預測了一波：盲猜GLM-4.8或者GLM-5將在春節前夕發布，沒想到真來了，哈哈😄
而且這次的版本號終於不像之前那樣4.5、4.6、4.7這樣擠牙膏式的更新了，這次直接干到了5.0。
這就說明，不是什麼小修小補，是底座能力的大跨越。
先給大家介紹一下，這次GLM-5到底更新了啥：
簡單來說，以前的模型，大家普遍都在卷Vibe Coding，就是所謂的一句話生成，看誰生成的網頁特效更炫酷，看誰能一句話搓個炫酷的遊戲。
但GLM-5這次不跟你卷這個了（終於！），它把大模型的能力從寫程式碼，提升到能構建系統。
什麼意思呢？它的重心不再是寫漂亮的前端頁面，而是進化成了一個能幹髒活、累活、做長任務的系統架構師。
強調的是Agentic Engineering，也就是智能體工程能力。
我看了一下官方的數據，參數規模從355B干到了744B（激活40），預訓練數據從23T提升到了28.5T。
在SWE-bench-Verified這個公認的程式設計基準測試裡，得分77.8，直接把Gemini 3 Pro甩在了身後，和目前公認的最強閉源模型Claude Opus 4.5可以說是不相上下。
目前在z.ai上面就可以免費使用：
開源地址:
GitHub：github.com/zai-org/GLM…
Hugging Face：huggingface.co/zai-org/GLM…
ModelScope：modelscope.cn/models/Zhip…
其實在前幾天，X上就突然冒出來一個叫Pony的神秘模型。
當時很多朋友都在猜，這個Pony到底是哪路神仙？眾說紛紜
其實代號Pony的模型就是GLM-5，至於為什麼叫Pony呢，大概是因為馬年快到了吧🤔。
我當時也第一時間從OpenRouter把Pony接入到Claude Code裡試用了一下，說實話，真滴很強（在X上熱度也是非常高）。
只花了7分鐘，一次性生成了一個API中轉站！
雖然還是MVP Demo，但是頁面功能已經很齊全了，而且包含後端邏輯，以及數據庫，數據是動態的，麻雀雖小五臟俱全。
在深度體驗後，我發現GLM-5在制定計畫的時候，那種味道，太像Claude Opus了。
熟悉Claude Opus的朋友都知道，在幹活之前，可以用它會給你列一個非常詳細、邏輯嚴密的計畫。
GLM-5現在也有了這個能力。
比如，我有一個一直想做，但是因為懶一直沒動手的事兒。
我手頭有Gemini、ChatGPT、Kimi、智譜等等一堆會員帳號。
平時寫文章或者查資料的時候，有些問題我經常會想聽聽多個AI的意見，綜合對比一下。
那我就得打開多個瀏覽器窗口，複製切換不同窗口粘貼發送多次，然後輪流切換窗口查看結果。
雖然也不是多大的事兒，但次數多了真的很煩。
我就在想，能不能做一個瀏覽器插件，能統一在一個窗口裡面，同時向這四個AI的網頁端發送同一個問題，然後在插件裡面統一收到回覆？
但是這玩意兒還挺麻煩的，因為每個AI網站的結構都不一樣，還有各種保護機制，需要去分析它們的DOM結構。
於是，我就把這個複雜的任務交給了GLM-5。
開啟Claude Code的計畫模式先讓它做個計畫
PS：上面這個輸出就挺像Claude Opus的風格
然後它還會跟我互動，詢問我的意見：
最終得到的計畫非常詳細，真的太長了，有633行。。
然後就按照計畫開始吭哧吭哧執行了，沒想到第一步初始化專案就跑了50多分鐘..
在這個過程中，它自動調用Playwright MCP工具，自動打開瀏覽器，去訪問那幾個AI的網站。
它就像一個真的程式員一樣，去鍵檢查元素，去分析輸入框在哪裡，發送按鈕的Class是什麼，怎麼獲取返回的文本流...整個過程全自動，我一行程式碼都沒寫。
PS：忘記錄屏了，因為我同時還在其他窗口跑另一個任務
等待是值得的，我想要的一次提問、全網AI同時回答的插件，就這麼熱氣騰騰地出爐了。
這完全就是我需要的東西～
另外，我之前不是做了一個數位人行銷視頻一鍵生成平台嘛。
後來為了追求更好的體驗，我重構了一下前端，這一重構不要緊，整個專案可以說是亂成了一鍋粥：前後端介面對不上，後端的一些老舊邏輯在新前端面前跑不通，Bug非常多，搞起來很麻煩。
這次，我在Claude Code開啟plan mode，然後直接把主流程找bug，改bug的任務甩給了GLM-5
先出來一份詳細的計畫：
確認計畫無誤後，我就讓它吭哧吭哧開始執行了（過程中用到了瀏覽器mcp來控制）。
它的執行速度並不快。
但並不是模型慢，很多時候，我看那個Token的消耗速度，肉眼可見地一秒鐘就竄到上千了。
但是因為任務太複雜，它需要不斷地自我反思、調用工具、運行測試。
也有一些時間是消耗在依賴下載，或者命令執行上。
這個修復任務，也整整執行了40多分鐘。
可能有的朋友會說，40分鐘？我都寫完了。
emmm，但這40分鐘裡，我就開著錄屏，刷視頻，甚至去遛了狗。
而它是在全神貫注幫我幹活，而且是在幹那種最讓人頭秃的找Bug和重構的活。
別看它執行得慢，但是最終得到的效果是非常顯著的。
我一運行，好家伙，問題基本都搞定了。
請看VCR：
這裡面也有一些效果是我後續自己測試的時候發現小Bug，然後讓它修復並優化的。
但是在修Bug和優化功能這塊，我是真的放心交給它。
以前用別的AI改Bug，經常是擔心bug越改越多，專案越改越亂，典型的拆了東牆補西牆..
之前為了規避這個問題，得用各種工程化的手段去約束AI。
比如每次修改強調範圍，或者把這些寫到規則裡面，或者每次只改一個bug，每次改完，還得測一下別的功能...反正很麻煩。
但是用GLM-5修改Bug，體驗完全變了。
我從來就是只需要描述現狀，把報錯日誌丟給它，告訴它我期望的效果是什麼。
它幾乎都能一次修復成功，而且完全不會影響別的功能。
甚至，我在一次對話中，直接把整個流程中發現的四個不同的Bug，一股腦全扔給它，它也能條理清晰的一個個修好。
這種穩健的感覺，真的太舒服了。
我現在可以放心交給GLM-5幫我完成任何複雜的開發任務，基本不會出錯。
即便偶爾有問題，大不了在Claude Code裡面執行一下回滾命令，倒回去重來就好了。
整個專案用GLM-5優化了一圈之後，所有流程基本都搞定了。
我也準備很快就把這個專案開源出來（還需要再把各種模型API那塊抽出來，變成配置）。
「最後」
體驗完GLM-5，我最大的感受就是：國產AI真的站起來了。
前幾天，字節跳動的Seedance 2.0發布，證明了中國國產模型在視頻生成領域已經達到了世界第一水平，直接超越Sora2和Veo3.1。
而這次智譜GLM-5的發布，則是在另一個硬核的賽道AI Coding上，交出了一份超預期的答卷。
我們以前總說，國產模型在邏輯推理、在寫程式碼上，跟GPT、跟Claude Opus、跟Gemini還有差距。
但今天，GLM-5用實打實的表現告訴我們：這個差距正在被抹平。
GLM-5也不是一個只能用來做Demo的玩具，它是一個真正能幫你幹活、能幫你構建系統、能幫你解決長任務、複雜問題的生產力工具。
最關鍵的是，它是開源的。
這意味着，每一個開發者，每一個企業，都可以以更低的成本，擁有一個頂級的AI架構師。
官方發公告說，正在緊急擴容，而且重點是，這次接入的是國產芯片的萬卡集群。
這裡也可以看出，從芯片到模型，從底層算力到上層應用，我們正在構建一套完全屬於自己的、世界頂級的AI技術栈。
2026年，注定是AI應用爆發的一年，也是更瘋狂的一年。
如果你也想體驗這種擁有頂級AI架構師的感覺，趕緊去試試GLM-5吧。
前提是你得搶到Max套餐，哈哈。
我是袋鼠帝，一個春節還在努力更新的AI博主～
謝謝你耐心看完我的文章~
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