产品介绍
一个为复杂系统和智能体任务构建的 744B MoE 模型（激活参数 40B）。在 Vending Bench 2 基准测试中位列开源模型第一，与 Claude Opus 4.5 的差距正在缩小。具备 DeepSeek 稀疏注意力机制和名为 "slime" 的强化学习基础设施。
适合谁关注
- 开发者和技术团队
- 产品经理、运营和高频知识工作者
- 教育产品团队和学习工具用户
- 正在评估 AI 工具或智能体落地的团队
可借鉴场景
- 快速理解 GLM-5 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“面向长周期智能体工程的开源权重模型”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 开发者工具、AI 与智能体 继续发现同类产品和替代方案
- 筛选高票产品，观察海外用户当前愿意投票支持的产品形态
135
投票数
4
评论数
2月13日
发布日期
作者自荐
总结
GLM-5 标志着开源大模型在复杂智能体任务领域的一次重要突破。其核心价值在于通过混合专家架构和稀疏注意力技术，在保持强大性能的同时，显著优化了推理成本，为长周期、多步骤的自动化任务提供了可行的开源解决方案。在 Vending Bench 2 这类模拟真实商业决策的基准测试中，其表现已逼近顶级闭源模型，这为企业和开发者构建自主、可控的智能体系统降低了门槛。其集成的 "slime" 强化学习基础设施，旨在解决模型训练后微调和部署的效率问题，体现了工程层面的深度思考。目标用户主要是需要构建复杂业务自动化流程的企业、AI 研究机构以及追求技术自主性的开发者。潜在挑战在于，尽管性能接近顶级模型，但在极端复杂场景下的稳定性、安全性和可解释性仍需在实际部署中进一步验证。
GitMemo免费开源
把 AI 对话保存到你的 Git 知识库
本地优先，支持 macOS 与 Android。剪贴板、截图、笔记和文件都能集中保存、搜索、同步。
获取安装包
大家好！ 简单来说：这就是 @OpenRouter 上的 Pony Alpha。 GLM-5 是一个性能怪兽。它可扩展至 7440 亿参数，其中 400 亿为激活参数，并集成了 @DeepSeek 的稀疏注意力机制，在保持长上下文能力的同时有效控制了成本。 但真正的亮点在于其智能体能力。 在模拟一年期商业运营的 Vending Bench 2 基准测试中，它以 4,432 美元的最终余额位列开源模型第一。这一表现已与 Claude Opus 4.5（约 5,000 美元区间）相当。 团队构建了一个名为 "slime" 的新型异步强化学习基础设施，以解决训练后效率低下的问题，效果显著。 此外，Z.ai 平台也已进化。现在可以切换至 Agent 模式，而不仅仅是 Chat 模式，使其能够真正执行任务。欢迎尝试！