智谱AI新推出了面向OpenClaw龙虾场景深度优化的GLM-5-Turbo。不同于常见的"通用模型加后期适配"路线，GLM-5-Turbo从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力，定位为"龙虾增强模型"。我们对其商用版本GLM-5-Turbo进行了全面评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和成本等关键指标上的表现。
需要说明的是，本次评测侧重中文场景下的综合能力考察。GLM-5-Turbo的核心优化方向——包括OpenClaw龙虾场景下的复杂工具链调用、定时与持续性任务执行、多智能体协同分工以及高吞吐长链路处理等能力，在当前评测框架中未能充分体现。官方发布的ZClawBench基准显示，GLM-5-Turbo在龙虾场景中的表现相比GLM-5有显著提升，在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。因此，本次中文综合评测的成绩更多反映的是其底层能力的基本面，而非其核心竞争力的全貌。
GLM-5-Turbo版本表现：
- 测试题数：约1.5万
- 总分（准确率）：71.5%
- 平均耗时（每次调用）：52s
- 平均token（每次调用消耗的token）：2934
- 平均花费（每千次调用的人民币花费）：60.8
1、新旧对决：速度翻倍背后的策略转向
对比 GLM-5 版本，GLM-5-Turbo在保持相近准确率的同时，响应速度实现了大幅提升，数据如下：
*数据来源：非线智能ReLE评测github.com/jeinlee1991…
*输出价格单位： 元/百万token
- 整体性能基本持平：新版本准确率从71.0%微升至71.5%，提升了0.5个百分点，排名从第18位升至第16位。考虑到GLM-5-Turbo的优化方向是龙虾场景下的工具调用与长链路执行，这一微幅变化在预期之内。
- 语言与指令遵从：从67.6%提升至69.3%（+1.7%），这与GLM-5-Turbo主打的"复杂指令拆解更强"定位相吻合，模型在理解和遵循复杂指令方面确有改善。
- 推理与数学计算：从73.6%提升至74.8%（+1.2%），稳步提升。
- Agent与工具调用：从64.2%微升至64.5%（+0.3%），基本持平。注意，GLM-5-Turbo在官方ZClawBench上的Agent能力提升显著，但该基准更侧重真实龙虾工作流中的工具链调用与多步执行，与本次评测框架中的Agent维度侧重点有所不同。
- 法律与行政公务：从79.3%提升至80.3%（+1.0%），小幅改善。
- 金融：从83.2%提升至83.9%（+0.7%），微幅变化。
- 教育：从59.0%降至55.9%（-3.1%），出现一定回调，这可能与模型在训练阶段将更多资源倾斜至Agent相关能力有关。
- 医疗与心理健康：从85.7%降至84.4%（-1.3%），略有下降。
- 响应速度大幅提升：平均耗时从130s缩短至52s，提速约60%。作为一款以"Turbo"命名的模型，这一速度表现与其定位高度一致——在龙虾场景中，快速响应对于多步工具调用和长链路执行至关重要。
- Token消耗与成本分析：平均Token消耗从3569降至2934（-17.8%），输出价格从18.0元/M token上调至22.0元/M token，每千次调用的费用从61.2元微降至60.8元，基本持平。Token消耗减少意味着模型输出更为精炼，尽管单价上调了约22%，但由于输出更简洁，总成本几乎没有变化。这种"更少token + 更高单价 = 总成本不变"的策略，反映出GLM-5-Turbo在输出效率上的优化思路。
2、横向对比：龙虾专属模型的综合竞争力
在当前主流大模型竞争格局中，GLM-5-Turbo作为一款面向OpenClaw龙虾场景优化的商用模型表现如何？我们从三个维度进行横向对比分析：
*数据来源：非线智能ReLE评测github.com/jeinlee1991…
同成本档位对比
- 高成本区间的竞争：GLM-5-Turbo的花费为60.8元/千次，处于50至65元的成本区间。在该档位中，GLM-4.7（71.5%，52.5元）以更低的成本实现了相同的准确率，成本效率比略优。而GLM-5（71.0%，61.2元）花费与GLM-5-Turbo几乎相当，但准确率略低0.5个百分点。
- 向上看：成本更高的gpt-5.1-high（69.7%，180元）和gemini-2.5-pro（68.9%，189元）在准确率上反而不及GLM-5-Turbo，但这些模型的定位和优势领域各有不同。claude-opus-4.6（70.5%，96.5元）花费高出约60%，准确率却低了1.0个百分点。
- 向下看：在更低的成本区间，Doubao-Seed-2.0-pro（76.5%，22.5元）、qwen3.5-plus（74.6%，22.9元）等模型在准确率上具备较大优势，且成本仅为GLM-5-Turbo的三分之一左右。不过，这些模型并非针对Agent场景专门优化，直接比较准确率意义有限。
- 速度维度的差异化：GLM-5-Turbo的核心竞争力之一是速度。52s的平均耗时在同成本档位中具备一定优势，快于GLM-4.7（96s）和GLM-5（130s）。对于需要快速工具调用和多轮交互的龙虾场景，这一速度优势的实际价值大于准确率的微小差异。
新旧模型对比
- 智谱产品线矩阵：从榜单来看，智谱AI目前形成了较为完整的产品线——GLM-5-Turbo（71.5%，第16位）与GLM-4.7（71.5%，第14位）并列为当前旗舰水准，GLM-5（71.0%，第18位）紧随其后，GLM-4.6（68.1%，第34位）则定位于上一代。而GLM-5-Turbo与GLM-4.7准确率完全相同，但定位截然不同：前者专攻龙虾场景，后者为通用开源旗舰。
- 与其他厂商新模型的对比：在近期发布的新模型中，GLM-5-Turbo（71.5%）的准确率与Doubao-Seed-2.0-mini（71.8%）、doubao-seed-1-8-251215（71.7%）基本持平，但低于Doubao-Seed-2.0-pro（76.5%）、gemini-3.1-pro-preview（74.8%）、qwen3.5-plus（74.6%）等模型。不过，这些头部模型多为通用旗舰或深度推理定位，与GLM-5-Turbo的龙虾场景优化路线存在本质差异。
- 榜单头部格局：当前榜单前三由Doubao-Seed-2.0-pro（76.5%）、gemini-3.1-pro-preview（74.8%）和qwen3.5-plus（74.6%）占据，均为各家最新一代旗舰模型。GLM-5-Turbo排名第16位，在通用中文能力上与头部存在一定差距，但其核心价值更多体现在龙虾生态中的专项能力。
开源VS闭源对比
- 闭源定位的战略考量：GLM-5-Turbo是智谱近期少见的闭源模型。智谱以开源GLM系列著称，而此次选择闭源发布，与龙虾场景的商业化策略有关。不过官方表示，相关研究成果将集成到下一个开源模型中。
- 与开源阵营的对比：同为智谱出品，开源的GLM-4.7（71.5%，52.5元）在准确率相同的情况下成本更低。在更广泛的开源阵营中，qwen3.5-plus（74.6%，22.9元）和Qwen3.5-122B-A10B（74.0%，32.3元）在准确率和成本上均具备优势。DeepSeek-V3.2-Think（70.9%，7.5元）则以极低的成本提供了接近的性能。
- 生态价值补充：GLM-5-Turbo的核心价值并不在于通用评测跑分，而在于其作为龙虾生态原生模型的独特定位。200K上下文窗口、128K最大输出、原生思考模式、MCP支持等能力，使其在OpenClaw工作流中具备了其他通用模型难以替代的执行可靠性。这种"不卷通用跑分，专攻场景能力"的差异化路线，在当前同质化竞争中反而有独特的选择空间。
3、官方评测
随着OpenClaw龙虾的普及，智谱发布了龙虾场景端到端Agent评测基准 ZClawBench。官方指出，当前OpenClaw的任务类型覆盖安装配置、代码开发、信息搜集、数据分析、内容创作等多元化任务，用户群体也从早期的开发者扩展到效率办公人群、金融从业者、运维工程师、内容创作者与研究分析人员等。同时，Skills的使用比例在短时间内从26%快速增长至45%，表明Agent能力正向模块化与技能化的生态方向演进。
基于ZClawBench的评测结果显示，GLM-5-Turbo在OpenClaw场景中的表现相比GLM-5提升显著，在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。
