我们推出GLM-5-Turbo——一个面向OpenClaw龙虾场景深度优化的基座模型。

体验过OpenClaw的用户都有一个共同感受：模型能聊好天，但未必能干好活。问题的根源不在框架，而在底层模型本身。通用大模型在进入真实复杂的Agent场景后，容易在长链路任务中失速。

Harness再多，不如模型自身变强。GLM-5-Turbo从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强了以下能力：
🌟Tool Calling——调用不掉链子。强化对外部工具与各类Skills的调用能力。
🌟Instruction Following——复杂指令拆解更强。对复杂多层、长链路指令理解和拆解更准确，支持识别目标、规划步骤、多智能体协同。
🌟定时与持续性任务——更懂时间维度，长任务不中断。针对定时触发、长时间运行等场景进行重点优化，能够更好理解时间维度上的要求。
🌟高吞吐长链路——执行更稳。针对数据吞吐量大、链条长的任务进一步提升执行效率与稳定性，适合长程业务流程。

GLM-5-Turbo在自研基准测试ZClawBench中取得国产模型第一的成绩；多家互联网大厂在龙虾场景内测中给予高度评价。

我们也推出Claw龙虾套餐，及面向企业级场景的Claw安全管理体系。欢迎大家通过智谱开放平台、AutoClaw 体验！

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