PPIO 正式首发上线智谱 GLM-5 ，该模型为智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。
在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。具体特征如下：
体验地址： ppio.com/llm/zai-org…
GLM-5 模型的核心特性主要体现在以下两个方面：
一、 突破性的 Agentic 长程规划与执行能力
与以往侧重于短文本生成或单次问答的模型不同，GLM-5 是专为多阶段、长步骤的复杂任务环境而设计的。
在实际应用中，处理一个系统级需求往往涉及多个环节的协同。GLM-5 展现出了类似资深架构师的统筹能力，它能够自主将一个庞大模糊的目标，拆解为清晰、可执行的具体步骤。更重要的是，在长达数小时甚至更久的自动化任务执行过程中，该模型能够始终保持上下文的连贯性，确保每一个步骤都与最终目标保持一致，有效解决了传统模型在长任务中容易“遗忘”或“偏航”的痛点。
提示词：
“我们需要将一个部署在本地的老旧单体 Java 应用（Spring Boot 2.x, MySQL 5.7）完整迁移到 AWS 云原生的 Kubernetes 环境中，并进行微服务化改造。
请制定一个长程执行计划：
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列出从代码容器化、数据库迁移到服务拆分的所有关键步骤。
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针对‘数据库迁移’这一步，请详细说明如何保证数据零丢失和最小停机时间。
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假设在迁移过程中，CI/CD 流水线在部署阶段失败，请描述你会如何自主检查配置并解决问题的逻辑路径。”
二、 聚焦后端重构与深度调试的工程化能力
在代码辅助领域，GLM-5 摒弃了过往部分模型“重前端审美、轻底层逻辑”的倾向，转而深耕后端架构设计、复杂算法实现以及顽固 Bug 的修复。
该模型在深度推理方面表现卓越，具备极强的自我反思与纠错机制。当面对编译失败或运行时报错等棘手问题时，GLM-5 并非简单地抛出建议，而是能够像经验丰富的工程师一样，自主分析系统日志，精准定位问题根因，并进行迭代式的修复尝试，直至系统完全跑通。这种能力极大地降低了开发者的调试门槛，提升了软件工程的效率。
结语
PPIO 致力于通过构建高效、稳定的模型服务平台，加速前沿 AI 技术的落地应用。
目前，GLM-5 模型已正式接入 PPIO 模型广场。无论是希望探索新一代模型能力的个人开发者，还是寻求复杂业务场景解决方案的企业用户，均可前往平台进行体验。我们提供便捷的在线试用环境，同时也支持通过 API 快速集成，助您将这一强大的长程执行力无缝接入现有业务系统。
