作者| 宋婉心

編輯|張帆

封面來源|視覺中國

GLM-5的發(fā)布直接引爆了智譜的資本市場表現。GLM-5發(fā)布后，智譜連續(xù)兩個交易日暴漲超20%，截至發(fā)稿，市值已突破2000億港元大關。

據悉，GLM-5參數規(guī)模由上一代的355B擴展至744B，激活參數從32B提升至40B，預訓練數據量從23T提升至28.5T，更大規(guī)模的算力投入驅動通用智能能力顯著增強。

智譜方面證實，此前在全球模型服務平臺OpenRouter登頂熱度榜首的神秘模型“Pony Alpha”即為GLM-5。

具體到GLM-5的能力，內部評估顯示，GLM-5能夠以極少人工干預，自主完成Agentic長程規(guī)劃與執(zhí)行、后端重構、深度調試等復雜系統工程任務。按照智譜對GLM-5的定位，該模型重點強化其在復雜系統工程與長程Agent任務中的處理能力。

官方稱，真實編程環(huán)境中的使用體感已逼近Claude Opus 4.5水平。這意味著開源已追上閉源。

有用戶實測顯示，GLM-5在前端表現絲滑、細節(jié)豐富，Agent模式可以生成可運行的手機應用環(huán)境，完成復雜任務。

最重要的是，GLM-5實現了訓練范式創(chuàng)新。GLM-5團隊構建了“slime”異步強化學習基礎設施，大幅提升了訓練吞吐量，使得后訓練從粗顆粒修補變成高頻、細顆粒度迭代。

此外，GLM-5在Agent能力上同樣實現開源SOTA，在多個評測基準中取得開源第一。在BrowseComp（聯網檢索與信息理解）、MCP-Atlas（大規(guī)模端到端工具調用）和τ2-Bench（復雜場景下自動代理的工具規(guī)劃和執(zhí)行）均取得最高表現。

發(fā)布新模型的同時，智譜發(fā)布了GLM Coding Plan價格調整函稱，近期，GLM Coding Plan市場需求持續(xù)強勁增長，用戶規(guī)模與調用量快速提升，基于實際使用情況與資源投入變化，公司決定對GLM Coding Plan套餐價格體系進行結構性調整。

調整內容如下：取消首購優(yōu)惠，保留按季按年訂閱優(yōu)惠；套餐價格進行結構性調整，整體漲幅自30%起；已訂閱用戶價格保持不變。生效時間為2026年2月12日。

智譜官網顯示，漲價后，GLM-5輸入單價最高6元/百萬tokens，輸出單價最高22元/百萬tokens，GLM-5-Code，輸入單價最高8元/百萬tokens，輸出單價最高32元/百萬tokens。

（來源：智譜官網）

而在兩個月前，Anthropic發(fā)布了最新的Claude Opus 4.5模型，API價格大幅降價2/3，至每百萬tokens 5美元/25美元。

盡管如此，智譜GLM-5的價格依舊僅為Claude的1/5，在性能基本持平的背景下，智譜GLM極具性價比。

可以看出，在編程與智能體能力的雙重突破下，GLM-5正從"能寫代碼"邁向"能完成工程"的全新階段。而從智譜整體來看，GLM-5也是公司結構優(yōu)化的關鍵節(jié)點。

此前智譜已明確戰(zhàn)略方向，希望將API業(yè)務收入占比從當前水平提升至50%。而GLM-5在編程與智能體能力上取得開源SOTA表現，將推動智譜API業(yè)務加速增長。

MaaS業(yè)務加速落地

根據2025年H1智譜財報，業(yè)務結構上本地化部署業(yè)務占比達85%，是當前公司的基本盤業(yè)務，主要是對接互聯網企業(yè)的部署需求。由于是To B，毛利率較高，接近60%。另方面，占比只有15%的數據與云端產品毛利率并不高，甚至2025年上半年，毛利率一度接近虧損。

但是，本地化部署業(yè)務雖然毛利率高，同樣由于是To B業(yè)務，也面臨該類業(yè)務的通病。一方面應收賬款高企，面對大客戶，通常會面臨回款難的問題。

其次，To B業(yè)務需要面臨一對一的定制化需求，要有一定數量的項目人員投入，這也導致該業(yè)務天花板較低。

而隨著GLM-5的發(fā)布，智譜的主營業(yè)務有望從本地化部署的業(yè)務加速轉型為MaaS服務商。隨著API的放量，智譜MaaS業(yè)務有望迎來量價齊升。

沖擊AI的大廠信仰？

從當前的大模型體系來看，無論是阿里的千問，騰訊的元寶，還是字節(jié)的豆包，幾乎都是圍繞著大廠的體系運作。作為一個“燒錢”的行業(yè)，大廠普遍被認為在AI上具備先天優(yōu)勢。

但是智譜作為一個獨立于大廠的AI模型，脫離大廠的資源束縛，發(fā)布了領先行業(yè)的模型。除了智譜以外，同樣是獨立AI模型廠，MiniMax官宣上線新一代文本模型MiniMax M2.5。在編程能力方面，M2.5在權威榜單SWE-Bench Verified得分80.2%，Multi-SWE-Bench得分51.3%，較上一代顯著提升；在Multi-SWE-Bench等多語言復雜環(huán)境中超越Opus 4.6，達到了行業(yè)最好的水平。

所以獨立大模型廠商能存在，一個重要的原因就是算力成本的可控性。根據智譜招股書，截至2025年6月30日，智譜算力服務費用支出11.45億元，占研發(fā)開支的比重為71.8%。

10多億的成本看起來不低，但是相比于其他大廠動輒千億的投入，可謂“小巫見大巫”。不同于大廠自己買卡的模式，智譜等獨立大模型廠商通常采用租算力的模式，減少資金的壓力。

比如跟智譜深度綁定的并行科技，作為智譜AI最核心的算力底座，雙方自2022年起建立深度戰(zhàn)略合作關系。并行科技為智譜提供了超1.2萬P的超算架構算力，支撐了GLM系列模型從訓練到推理的全流程。

根據智譜AI的港股招股書，雙方簽訂了總額13.9億元的長期算力服務協議，并行科技是智譜AI第一大算力供應商，貢獻了其AI算力采購的絕大部分。

拋開訓練側，從推理側來看，獨立大模型廠商通常依賴于第三方的云服務。第三方云服務，可能帶來運營成本的額外增加。

此前，《Where’s Your Ed At》作者Ed Zitron根據微軟的財報，倒算出OpenAI在微軟Azure上2025年第三季度的推理成本達36.5億美元，而同期收入只有20.6億美元。

相比之下，全棧大廠可通過“內化”成本，進而容忍推理側的虧損，尤其考慮到當前依舊還是投入搶份額的階段。但是對于獨立大模型廠，推理側的商業(yè)化面臨邊際成本帶來的虧損壓力。

優(yōu)秀模型能否帶來推理側的貨幣化？智譜后續(xù)財報中MaaS業(yè)務表現成為觀察的關鍵。

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