不是哥們，我剛充的會員，你就漲價了？？？

這幾天國產 AI 又開始軍備競賽了，

Kimi 的 K2.5，字節多模態的 Seedance2.5，MiniMax出了M2.5，

DeepSeek也更新了一個小模型。

但我這幾天最痛苦的，

就是十點定鬧鐘去搶智譜的 Coding Plan，晚一分鐘都搶不到。。。

因爲就在前天凌晨，智譜也發佈了最新模型GLM-5。

好傢伙真就人間一天，AI 界一年啊。

GLM-5其實就是之前在 OpenRouter中的神祕模型——Pony Alpha

當時在 X 上圍觀的可有意思了，一堆大 V 在猜測，

我自己也以爲是 Claude5，結果是智譜。。。

至於這玩意有多強呢，我這麼說吧，

GLM-5 發佈第二天早上，套餐就特麼漲價了。。。

我前幾天剛買了 60元三個月的包月會員，現在從 60 漲到了132元。

每天十點準時開搶，幾乎是秒沒的。

當你看到這篇文章的時候，應該已經售罄了。。。

好了迴歸正題。

我看GLM-5 宣傳的主要能力有以下三個：

1. Agentic 長程規劃與執行：GLM-5 專爲多階段、長步驟的複雜任務設計。它能像資深架構師一樣自主拆解系統級需求，在長達數小時的自動化任務中，保持上下文連貫與目標一致性。
2. 後端重構與深度調試： 摒棄“重前端審美、輕底層邏輯”的路徑，GLM-5 在後端架構設計、複雜算法實現及頑固 Bug 修復上展現出卓越的深度推理能力。它具備極強的自我反思與糾錯機制，能在編譯失敗或運行報錯時，自主分析日誌、定位根因並迭代修復，直到系統跑通。
3. Opus 級智能的開源替代：在代碼邏輯密度和系統工程能力上直接對標 Claude Opus 4.5，同時提供開源部署自由與極致性價比。

咱直接登入智譜官網：Z.ai

GLM-5可以直接使用

最近爆火的 Openclaw，說實話門檻還挺高的，

一堆小白不會部署，沒關係，GLM-5 和 Openclaw的適配特別好，

如圖這麼一小段話，直接讓 GLM 幫我部署一個 openclaw到雲服務器上。

我又讓它幫我寫一個競品監控腳本，它左側是 to-do list，右側上方是代碼，會顯示消耗 Token 數，下方直接開了一個終端。

出來效果如圖：

裏面的網站也是可以打開的。

咱有一說一，審美其實不如 KimiK2.5。。。

但 GLM-5這次宣傳的是超強的後端和架構能力，

但是kimi的 K2.5，每人只有 3 次額度，這也太摳了。

智譜 GLM-5 人人都能用！

我又做了一個實時手勢交互的互動系統，看圖可以知道跑了 3 小時，花了 70w 的Token。。。

因爲是一個實時交互的，這裏放上體驗鏈接：

https://v19ch1u9wca1-d.space.z.ai

（蚌埠住了放這個鏈接顯示引流…）

這時候我反而感覺，GLM-5 是在刻意遠離設計好玩的網頁的這種功能，

而將更多的注意力和 token放在Agentic能力、解決複雜問題的能力，這些複雜問題都不是frontend development，更偏向“系統開發”。

外行看熱鬧，覺得 AI 能寫個前端網頁就是神了。

但只有咱們自己知道，真正的工程，不是畫皮，是畫骨。是高併發下的鑑權，是屎山代碼裏的重構，是牽一髮而動全身的系統架構。

GLM-5 這次把活幹得很好。

這就好比，別的 AI 還在比誰畫的妝好看，GLM-5 已經把樓的地基給打好了。

這裏搬一下卡帕西大佬的觀點：

我使用 Twitter 已經 17 年了（天啊），但我依然完全無法預測我的推文互動量。這只是一條我在洗澡時靈光一現、沒過腦子就發出去的隨意推文，但不知怎麼的，它在一個正確的時刻，爲很多人當時的共同感受起了一個恰當的名字。所以就到了今天：“氛圍編碼”（vibe coding）現在作爲主要的模因（memetic）“貢獻”被寫進了我的維基百科，甚至相關的詞條篇幅還挺長。lol
我想補充的一點是，在當時（一年前），LLM（大語言模型）的能力還比較低，你主要會在有趣的、用完即棄的項目、演示和探索中使用“氛圍編碼”。那時候很好玩，而且勉強能跑通。而今天（一年後），通過 LLM 智能體（Agents） 進行編程正日益成爲專業人士的默認工作流，只是現在有了更多的監督和審查。我們的目標是利用智能體帶來的槓桿效應，但絕不在軟件質量上妥協。很多人試圖想出一個更好的名字來將其與“氛圍編碼”區分開來，就我個人而言，我目前最喜歡的是 “代理工程”（Agentic Engineering）：
“代理（Agentic）”：因爲新的默認狀態是，你在 99% 的時間裏並不直接編寫代碼，而是在編排那些幹活的智能體，並充當監督者的角色。
“工程（Engineering）”：是爲了強調這其中包含藝術、科學和專業知識。這是一種你可以通過學習變得更擅長的技能，有着不同以往的深度。
進入 2026 年，我們很可能會看到模型層和新的智能體層（Agent Layer）持續改進。我對這兩者的產物以及未來一年的進步感到興奮。

以前咱們用 AI，那是單次買賣。問它一句，它回你一段。

但 GLM-5 這次走的是“Agentic Coding”的路子。

什麼意思呢？就是它不只是個打字機，它是個包工頭。面對一個複雜的系統級任務，它能自己拆解需求，自己規劃步驟，自己寫代碼，它也能自己 Debug。

這一套流程下來，那是幾百次的工具調用，是持續幾天的記憶接力。它不需要你時刻盯着，它能像個真正的老員工一樣，把你交代的任務這一坨大山，一點點啃下來。

以前，這種級別的活兒，只有國外的 Claude Opus 能幹。

Opus 是好，但也貴啊。

我朋友 Openclaw 接的 Claude Opus，一天燒了 2000 美刀。。。

在那些複雜的邏輯推理、多文件協同、系統構建的任務裏

GLM-5表現已逼近目前公認的頂級閉源模型Claude Opus 4.5。

這意味着什麼？

意味着以後咱們搞後端重構，搞複雜系統的 SaaS 後端，

終於不用再把數據提心吊膽地發給老外，也不用看着昂貴的 Token 費用肉疼了。