首页2 月 12 日，智谱正式发布 GLM-5。官方给出的关键词非常明确：更强的代码能力、更长的 200K 上下文、更好的 Agent 工具调用能力，以及在多项工程类基准上的显著提升。但问题来了——GLM-5 到底强在哪？如果只看榜单截图，你很难判断它在真实开发场景里的表现。因为真正决定工程价值的，不是单轮写代码能力，而是：
- 在完整代码仓库中定位并修复 Bug（SWE-bench）
- 在终端环境里调用工具、修改文件、执行命令（Terminal-Bench）
- 在超长上下文中管理跨文件依赖（200K context）
- 在多步骤任务中维持状态、可恢复执行（Agent 工作流）
这意味着，大模型的竞争正在从“能不能写代码”，转向“能不能完成工程任务”。 本文不再重复榜单，而是通过 6 个真实开发者任务，还原 GLM-5 的能力结构：它强在哪，边界在哪，以及适合什么场景。
摘要
本文基于 智谱AI 官方公开材料与多家权威媒体报道，对 GLM-5 的“开发者向能力”进行抽象与落地：用 6 个常见开发者任务拆解模型能力结构，并提供可复现的评测指标与选型决策树。核心结论如下：
- GLM-5 的公开定位是“复杂系统工程与长程 Agent 任务”，并把 Coding 与 Agentic 作为优先叙事：官方文档给出 200K 上下文窗口、128K 最大输出，并强调 Function Call、结构化输出、上下文缓存等工程能力。
- 在官方发布的统一评测表（模型卡）中，GLM-5 的关键“开发者向”可量化指标主要集中在三类基准：
- 第一类是软件工程修复能力；
- 第二类是终端/工具链任务；
- 第三类是 Agent 与工具使用。
- 开源与可部署性方面，GLM-5 已给出权重下载入口与本地部署路径：官方仓库列出 Hugging Face / ModelScope 下载与 vLLM、SGLang 等部署示例；仓库许可证为 Apache-2.0，但模型卡页显示权重许可为 MIT，二者可能分别对应“代码仓库”与“权重分发”口径，需按各页面声明理解（存在口径差异，见后文争议与注意事项）。
- 竞争背景上，权威媒体将 GLM-5 置于“春节前密集上新”的国产大模型竞速中，并提到其在推理侧使用国产芯片生态的信号；同窗期 MiniMax 发布 M2.5（强调 Agent 原生与高吞吐），DeepSeek 则被报道在网页/App 端灰度测试把上下文提升到 1M token。
用 6 个真实开发者任务，拆解 GLM-5 的能力结构
本文的核心不是“再造一个榜单”，而是把开发者真正会遇到的“交付型任务”抽象成 6 类，并为每一类给出：任务定义、可复现指标、GLM-5 的公开证据、竞品对比口径与落地建议。这样做有三个好处：
- 避免把模型能力压缩成单一分数，忽略工具、上下文策略、脚手架差异；
- 把“模型能力”与“工程可用性”（可恢复、可审计、成本）绑定；
- 便于团队按自身场景复现与选型。
任务一：代码补全与重构（长上下文代码库）
任务定义：在多文件代码库中完成增量功能、接口改造、重构与回归自检，核心难点在跨文件一致性、依赖约束与可编译/可测试。
评测标准/可复现指标：
- 编译/构建成功率；
- 单测通过率或回归测试通过率；
- 重构后与既有 API 的兼容性（破坏性变更数量）；
- diff 风险度（涉及关键路径/安全相关文件的修改比例）；
- 多轮迭代收敛性（平均重试轮数）。
GLM-5 的公开表现与证据：公开材料里最贴近“工程级改动”的，是 SWE-bench Verified（77.8）与官方对“复杂系统工程”的定位描述；官方脚注说明其 SWE-bench 使用 OpenHands 脚手架、200K context、并固定采样参数。
与主要竞品对比：在同一官方表格口径下，GLM-5 的 SWE-bench Verified（77.8）高于 DeepSeek-V3.2（73.1）与 Kimi K2.5（76.8），但仍低于 Claude Opus 4.5（80.9）；多语言修复（SWE-bench Multilingual）上 GLM-5（73.3）与 Kimi K2.5（73.0）接近，低于 Claude Opus 4.5（77.5），高于 DeepSeek-V3.2（70.2）。
适用：以 GitHub issue/PR 为主线的“补丁式迭代”、需要跨文件阅读与修复的中大型代码库（上限受 200K 上下文与上下文管理策略影响）；强调开源权重与可私有化部署的团队。
不适用：需要百万级上下文“一次性喂入超大仓库”且不愿做上下文裁剪/索引工程的场景；或对特定语言/框架有强领域依赖但缺乏公开适配证据的场景（需自测）。
任务二：Bug 定位与修复（日志/堆栈/终端复现）
任务定义：根据日志、堆栈、配置与环境信息，在可执行环境中复现、定位并修复；这类任务比“写函数”更接近生产故障。
评测标准/可复现指标：
- 复现成功率；
- 修复后测试通过率；
- 平均定位步数（命令/搜索/文件打开次数）；
- 误修复率（修复引入新失败用例）；
- 资源约束下完成率（CPU/RAM/超时）。
Terminal-Bench 的设计即强调真实终端任务与资源约束，是可借鉴的基准。
GLM-5 的公开表现与证据：官方模型卡披露 Terminal-Bench 2.0 以两套脚手架评测（Terminus 2 与 Claude Code 2.1.14），并标注“verified 版本”用于修复歧义指令；在可对比口径下，GLM-5 的结果标为 56.2，并提供一个更高的“verified”参考值。
与主要竞品对比：同一表格口径下，GLM-5（56.2）明显高于 GLM-4.7（41.0），接近 Claude Opus 4.5（59.3）与 Gemini 3 Pro（54.2），高于 DeepSeek-V3.2（39.3）与 Kimi K2.5（50.8）。
但必须强调：Terminal-Bench 的分数高度依赖 agent harness、超时限制、环境约束与可用工具；官方脚注已披露 CPU/RAM、timeout 等关键设置，复现时应尽量对齐，否则“同名基准不同赛道”。
适用：需要在容器/终端里跑命令、看日志、修复依赖、回归验证的工程任务；尤其适合把 GLM-5 接入“能执行命令的 Coding Agent”使用。
不适用：严格禁止执行环境（只能离线阅读/推理），或对脚手架稳定性要求极高但无法容忍模型端重试的场景（需在系统层做幂等与重试治理）。
任务三：工具调用与结构化输出（API/DB/脚本工具）
任务定义：将自然语言需求转换为可执行的函数调用/SQL/脚本参数，并能在失败时修正参数、重试与汇总结果。
评测标准/可复现指标：
- 函数调用正确率（函数名、参数类型、必填项、边界值）；
- 并行/串行调用编排正确率；
- 错误恢复率（参数错误、权限错误、空结果）；
- 最终输出的“可验证事实覆盖度”（claims-based）；
- JSON/Schema 合规率。
BFCL 提供了以 AST/可执行校验评估 function calling 的思路；MCP-Atlas 则面向真实 MCP 服务器与多步骤编排。
GLM-5 的公开表现与证据：官方文档和新品公告明确把 Function Call、结构化输出列为“能力支持”，且强调 MCP-Atlas、τ²-bench 等工具/多步评测。在 MCP-Atlas（公共 500 题子集）上，GLM-5 为 67.8，官方脚注说明：评测在 think mode、10 分钟超时，使用 Gemini 3 Pro 作为 judge model。
与主要竞品对比：同一口径下，GLM-5（67.8）高于 DeepSeek-V3.2（62.2）与 Kimi K2.5（63.8），略高于 Claude Opus 4.5（65.2），略低于 GPT-5.2（xhigh）（68.0）与 Gemini 3 Pro（66.6）。
适用：MCP/工具丰富、需要跨工具编排与汇总的生产系统（BI、检索、工单、运维）；需要 JSON 结构化输出接入后端。
不适用：对输出格式零容错、但又无法在系统层做 schema 校验与自动纠错的场景；建议配合“校验器 + 自动重试器”。
任务四：多步规划与验收（从需求到交付物）
任务定义：面对模糊目标（“做一个功能/写一个脚本/产出一份报告”），模型需拆解步骤、调用工具、多轮自检，并给出可验收产物。
评测标准/可复现指标：
- 任务完成率（pass@1 / success rate）；
- 计划质量（子任务覆盖度、依赖顺序正确性）；
- 验收标准显式化（是否给出可执行验收脚本/检查清单）；
- 长程目标一致性（中途偏航率）；
- 时间/成本稳定性（P95 时延、平均工具调用数）。
τ²-bench 用双控环境模拟“用户也在操作”的真实客服/协作场景；Tool-Decathlon 则强调多应用长链路任务。
GLM-5 的公开表现与证据：在 τ²-bench 上，GLM-5 为 89.7；在 Tool-Decathlon 上为 38.0；官方脚注披露了 τ²-bench 的域修复与评测设置，这对复现尤为关键（否则会出现“因为环境 bug 丢分”的问题）。
与主要竞品对比：τ²-bench 上 GLM-5（89.7）低于 Claude Opus 4.5（91.6）与 Gemini 3 Pro（90.7），高于 DeepSeek-V3.2（85.3）与 Kimi K2.5（80.2）。Tool-Decathlon 上 GLM-5（38.0）高于 Kimi K2.5（27.8）与 GLM-4.7（23.8），略高于 DeepSeek-V3.2（35.2），低于 Claude Opus 4.5（43.5）。
适用：需要“计划—执行—自检”闭环的研发/运营/数据流程，尤其是能把验收标准落到脚本/查询语句/可核验产物的团队。
不适用：目标高度开放且缺乏验收信号（例如纯创意写作）的“长程规划”场景，这类任务的高分不一定意味着高可控交付。
任务五：长文档与长代码上下文理解（200K 级别）
任务定义：在超长输入（合同、技术文档、日志、代码库片段）中做定位、总结、字段提取、跨段推理与一致性检查。
评测标准/可复现指标：
- 检索定位准确率（问题对应证据段落命中率）；
- 一致性（跨章节引用不矛盾）；
- 信息抽取 F1（字段/关系）；
- 长上下文“遗忘/幻觉率”；
- 成本（token 预算下的截断策略效果）。
GLM-5 的公开表现与证据：官方文档给出 200K 上下文与上下文缓存；官方模型卡披露 BrowseComp 在“with context manage”口径下 75.9，并在脚注解释了“上下文管理策略”（保留最近 5 轮 vs discard-all 等）。这类披露对长上下文评测很关键，因为它把“记忆策略”显式化。
与主要竞品对比：在 BrowseComp（with context manage）口径下，GLM-5（75.9）高于 DeepSeek-V3.2（67.6）与 Kimi K2.5（74.9），也高于 Claude Opus 4.5（67.8）与 Gemini 3 Pro（59.2）。
与同窗期“百万上下文”路线相比：DeepSeek 被报道灰度测试 1M token 上下文，MiniCPM-SALA 则被报道支持 1M 词元推理与长序列速度优势；但这些报道并未在同一脚手架下给出“长文档理解准确率 vs 成本”的可核验对比，因此写作上应避免直接下结论，把它们作为“候选路线”纳入评测计划。
适用/不适用场景：适用：能用 200K 覆盖的“中长文档/中大型代码库片段”，并愿意配合上下文缓存/上下文裁剪策略的系统。
不适用：希望把“超大规模代码库/书籍全集”一次性塞进上下文且不做检索/分段工程的场景；这类需求更应测试 1M 路线或端侧长序列架构。
任务六：多轮指令遵循与约束合规（含格式、流程、权限）
任务定义：在多轮对话里保持约束（格式、语气、字段、流程、权限），并对冲突约束做澄清或拒绝，避免“答非所问/越权调用/格式漂移”。
评测标准/可复现指标：
- 约束满足率（可验证规则，如 IFEval 的字数/关键词/格式等）；
- schema 合规率（JSON 可解析、字段齐全）；
- 越权/幻觉工具调用率；
- 多轮一致性（角色与规则不漂移）；
- 拒绝与澄清质量。
GLM-5 的公开表现与证据：官方文档把“结构化输出（JSON）”“Function Call”“上下文缓存”列为能力支持，属于提升多轮一致性与系统集成的工程要素；同时 MCP-Atlas 等工具评测本身也包含对工具调用与流程执行的考察。
与主要竞品对比：同一官方表格里，MCP-Atlas、Tool-Decathlon 等结果可间接反映“流程/工具合规”的综合能力，但它们并不能替代 IFEval/BFCL 这类“细粒度格式约束”评测；因此本文建议把竞品对比拆成两条线：一条比“能完成”，一条比“是否合规”。
适用/不适用场景：适用：对外部工具调用、数据抽取、工单流转等对格式敏感的系统；只要系统层有校验与重试机制，模型可在“合规框架”内发挥。
不适用：把合规完全交给模型、系统层不做校验的高风险场景（财务/合规/权限敏感系统）。
结语
从公开证据看，GLM-5 的“强”主要体现在三件事的组合：一是在软件工程修复与终端任务上给出了较强的公开分数（SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0），且披露评测脚注；二是把工具与 Agent 评测（MCP-Atlas、τ²-bench、Tool-Decathlon、BrowseComp、Vending Bench 2）纳入同一张表，覆盖“能干活”的多个维度；三是提供开源权重与本地部署路径，使“复现评测—小规模试点—生产集成”链路更短。
