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大模型列表GLM-5V-Turbo
GL

GLM-5V-Turbo

推理大模型

GLM-5V-Turbo

发布时间: 2026-04-02333
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
200K
中文支持
支持
推理能力

GLM-5V-Turbo 是由 智谱AI 发布的 AI 模型,发布时间为 2026-04-02,定位为 推理大模型,参数规模约为 0.0B,上下文长度为 200K,模型文件大小约 未知,采用 不开源 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

GLM-5V-Turbo

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
200K tokens
最大输出长度
128000 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2026-04-02
模型文件大小
未知
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
GLM-5V-Turbo

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址
GLM-5V-Turbo

官方介绍与博客

官方论文
暂无官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
GLM-5V-Turbo

API接口信息

接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。
GLM-5V-Turbo

评测结果

GLM-5V-Turbo 当前已收录的代表性评测结果包括 Claw Bench(9 / 29,得分 90.10)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部思考

OpenClaw智能体能力综合测评

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Claw Bench
思考模式工具
90.10
9 / 29
查看评测深度分析与其他模型对比
GLM-5V-Turbo

发布机构

智谱AI
智谱AI
查看发布机构详情
GLM-5V-Turbo

模型解读

1. GLM-5V-Turbo 简介与核心定位

基本信息:GLM-5V-Turbo 由智谱 AI 于 2026 年 4 月 2 日正式发布。由于同属最前沿的多模态大模型,该模型在社区讨论中常被用户口误称为“GPT-5V-Turbo”。它是智谱首个原生的多模态 Coding 基座模型,目前已通过智谱 MaaS 平台开放接入。

核心目标:该模型专为视觉编程与 Agent 任务打造。它从预训练阶段便深度融合了视觉与文本能力,打破了编程仅限纯文本输入的局限。核心旨在解决“看图写代码”以及智能体在复杂环境中的感知、规划与执行一体化闭环问题。

2. 架构与技术规格

模型参数与架构:官方暂未公开具体的参数规模,但其依托于 GLM-5 系列领先的单体 MoE(混合专家)架构演进而来。通过动态路由与稀疏注意力机制(DSA),该架构能够在保持全量智能的同时大幅提升数据吞吐效率与稳定性。

上下文窗口:支持高达 200K Tokens 的上下文输入,以及史无前例的 128K Tokens 最大输出长度。这使得模型能一次性消化庞大的长视频流或复杂文档,并直接输出海量的前端/后端工程代码。

3. 核心能力与支持模态

模态支持:原生支持文本、图像、视频和文件等多种输入;输出模态为纯文本。

能力详述:

  • 深度思考与推理:原生支持开关“思考模式”,可在执行动作前进行复杂的长程逻辑推演。
  • 高保真视觉编程:能够看懂设计稿、网页截图和原型图,准确识别色彩、布局、组件层级与交互逻辑,实现像素级还原的前端工程直出。
  • Agent 深度协同:内置多模态工具链(如多模态搜索、画框、截图、读网页等),与 Claude Code、OpenClaw(龙虾场景)等 Agent 深度协同,支持自主探索目标网站并自动定位错位、重叠等视觉渲染 Bug。

4. 性能与基准评测

在多模态 Coding 与 Agentic 任务两大维度的核心评测基准上,GLM-5V-Turbo 均以更小的尺寸取得了行业领先(SOTA)的表现。通过多任务协同强化学习(RL)等技术,其引入多模态视觉能力的同时,纯文本场景下的编程、工具调用与推理能力并未退化,真实编程体感比肩顶级闭源模型 Claude Opus 4.5。

5. 应用场景与限制

推荐用例:UI 设计稿/参考图一键转前端工程代码、科研论文复杂数学公式截图转 LaTeX、GUI 自主探索与界面交互梳理、针对样式异常的视觉辅助调试修复、以及基于复杂表单或长文档的关键信息结构化提取。

已知局限:作为一个核心定位在 Coding 与逻辑推理的基座,其主要输出能力集中于代码和自然语言文本,目前不支持直接生成图像、视频或音频等多媒体文件。

6. 访问方式与许可

开发者可通过智谱大模型开放平台(MaaS)直接调用其 API,并提供了丰富的官方全套 Skills 供开箱即用。当前未开源权重,主要为商业授权和 API 服务。

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