近期 GLM-5 的表现引爆了社区，基于早期测试者 @AICodeKingAICodeKingAICodeKingAICodeKing 的实测反馈，我们整理了这份深度分析，看看这款 744B 参数的大杀器究竟强在哪里：
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核心规格 (Specs)
● 恐怖规模：7440亿 (744B) 参数，MoE 架构（每次推理激活约 40B），规模接近万亿级。
● 发布形式：将提供 Open Weights (开放权重)。
● 定位：推理模型 (Reasoning Model)，API 极具性价比。
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为什么它是智能体 (Agentic) 之王？
博主称其为 “系统架构师” (System Architect)，而不仅仅是写代码的：
- 顶级的规划能力 (Planning)：这曾是 GLM 的短板，但在 GLM-5 上已进化到极致，能理解复杂产品架构，进行系统级自检。
- 真正的“爆肝”战士：擅长处理耗时多小时的长流程任务（实测连续工作 3 小时构建复杂应用而不中断）。
- 恐怖的自我修正：会主动运行 Lint 检查，甚至会主动调用 curl 测试前端错误（这是其他模型极少见的自主行为）。
- Agentic Leaderboard No.1：在构建复杂应用（Expo/Go/Nuxt）的实测中，生成的代码质量和功能完整性优于 Claude 4.6 Opus。
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它也有“硬汉”脾气
● 不擅长闲聊：实干派模型，纯文本聊天和情感理解较弱。
● “想太多” (Overthinking)：因为它满脑子都是架构和逻辑，在处理简单的 HTML/SVG（画个熊猫、写个布局）时反而容易把问题复杂化，这与 OpenAI Codex 的某些特质很像。
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总结
GLM-5 牺牲了闲聊和简单视觉生成，换取了在架构设计、长期规划、自我纠错上的统治力。如果您需要构建复杂系统，它是比 Claude Opus 更好、更便宜的选择。
内容来源参考：AICodeKing (@AICodeKing) - https://www.youtube.com/watch?v=63Ail-fOrkM
