智谱发布 GLM-5-Turbo，称其为首个从训练阶段针对 OpenClaw（“龙虾”）场景深度优化的基础模型。模型在工具调用、命令跟踪、持久性任务和长链执行等方面增强能力，支持最大 128K 输出 Token、200K 上下文长度，并具备思考模式、流输出、函数调用、上下文缓存和 MCP 等特性，旨在提升多步任务、长逻辑链和高吞吐量场景的执行效率与稳定性。该模型目前为实验性闭源版本，相关成果将并入智谱下一版开源模型。
3 月 16 日消息，智谱今天发布 GLM-5-Turbo，号称是首个针对 OpenClaw“龙虾”场景深度优化的基础模型，从训练阶段就针对 OpenClaw 核心需求进行专门优化。
IT之家从智谱官网了解到，GLM-5-Turbo 模型增强了工具调用、命令跟踪、持久性任务以及长链执行等关键能力，最大输出 Token 可达 128K、上下文长度 200K。
同时，这款模型还具备思考模式、流输出、函数调用、上下文缓存和 MCP 等特性，确保多步任务能够获得更高稳定性和可靠性，让 OpenClaw 能够快速从对话过渡到执行。
此外，这款模型还能够更好地处理高数据吞吐量和长逻辑链 Lobster 任务，进一步提升执行效率和响应稳定性，适合集成到现实工作流。
不过 GLM-5-Turbo 目前还处于实验状态且为闭源版本，相关研究成果以及功能将集成到智谱下一个开源模型中。