作者| 宋婉心

编辑|张帆

封面来源|视觉中国

GLM-5的发布直接引爆了智谱的资本市场表现。GLM-5发布后，智谱连续两个交易日暴涨超20%，截至发稿，市值已突破2000亿港元大关。

据悉，GLM-5参数规模由上一代的355B扩展至744B，激活参数从32B提升至40B，预训练数据量从23T提升至28.5T，更大规模的算力投入驱动通用智能能力显著增强。

智谱方面证实，此前在全球模型服务平台OpenRouter登顶热度榜首的神秘模型“Pony Alpha”即为GLM-5。

具体到GLM-5的能力，内部评估显示，GLM-5能够以极少人工干预，自主完成Agentic长程规划与执行、后端重构、深度调试等复杂系统工程任务。按照智谱对GLM-5的定位，该模型重点强化其在复杂系统工程与长程Agent任务中的处理能力。

官方称，真实编程环境中的使用体感已逼近Claude Opus 4.5水平。这意味着开源已追上闭源。

有用户实测显示，GLM-5在前端表现丝滑、细节丰富，Agent模式可以生成可运行的手机应用环境，完成复杂任务。

最重要的是，GLM-5实现了训练范式创新。GLM-5团队构建了“slime”异步强化学习基础设施，大幅提升了训练吞吐量，使得后训练从粗颗粒修补变成高频、细颗粒度迭代。

此外，GLM-5在Agent能力上同样实现开源SOTA，在多个评测基准中取得开源第一。在BrowseComp（联网检索与信息理解）、MCP-Atlas（大规模端到端工具调用）和τ²-Bench（复杂场景下自动代理的工具规划和执行）均取得最高表现。

发布新模型的同时，智谱发布了GLM Coding Plan价格调整函称，近期，GLM Coding Plan市场需求持续强劲增长，用户规模与调用量快速提升，基于实际使用情况与资源投入变化，公司决定对GLM Coding Plan套餐价格体系进行结构性调整。

调整内容如下：取消首购优惠，保留按季按年订阅优惠；套餐价格进行结构性调整，整体涨幅自30%起；已订阅用户价格保持不变。生效时间为2026年2月12日。

智谱官网显示，涨价后，GLM-5输入单价最高6元/百万tokens，输出单价最高22元/百万tokens，GLM-5-Code，输入单价最高8元/百万tokens，输出单价最高32元/百万tokens。

（来源：智谱官网）

而在两个月前，Anthropic发布了最新的Claude Opus 4.5模型，API价格大幅降价2/3，至每百万tokens 5美元/25美元。

尽管如此，智谱GLM-5的价格依旧仅为Claude的1/5，在性能基本持平的背景下，智谱GLM极具性价比。

可以看出，在编程与智能体能力的双重突破下，GLM-5正从"能写代码"迈向"能完成工程"的全新阶段。而从智谱整体来看，GLM-5也是公司结构优化的关键节点。

此前智谱已明确战略方向，希望将API业务收入占比从当前水平提升至50%。而GLM-5在编程与智能体能力上取得开源SOTA表现，将推动智谱API业务加速增长。

MaaS业务加速落地

根据2025年H1智谱财报，业务结构上本地化部署业务占比达85%，是当前公司的基本盘业务，主要是对接互联网企业的部署需求。由于是To B，毛利率较高，接近60%。另方面，占比只有15%的数据与云端产品毛利率并不高，甚至2025年上半年，毛利率一度接近亏损。

但是，本地化部署业务虽然毛利率高，同样由于是To B业务，也面临该类业务的通病。一方面应收账款高企，面对大客户，通常会面临回款难的问题。

其次，To B业务需要面临一对一的定制化需求，要有一定数量的项目人员投入，这也导致该业务天花板较低。

而随着GLM-5的发布，智谱的主营业务有望从本地化部署的业务加速转型为MaaS服务商。随着API的放量，智谱MaaS业务有望迎来量价齐升。

冲击AI的大厂信仰？

从当前的大模型体系来看，无论是阿里的千问，腾讯的元宝，还是字节的豆包，几乎都是围绕着大厂的体系运作。作为一个“烧钱”的行业，大厂普遍被认为在AI上具备先天优势。

但是智谱作为一个独立于大厂的AI模型，脱离大厂的资源束缚，发布了领先行业的模型。除了智谱以外，同样是独立AI模型厂，MiniMax官宣上线新一代文本模型MiniMax M2.5。在编程能力方面，M2.5在权威榜单SWE-Bench Verified得分80.2%，Multi-SWE-Bench得分51.3%，较上一代显著提升；在Multi-SWE-Bench等多语言复杂环境中超越Opus 4.6，达到了行业最好的水平。

所以独立大模型厂商能存在，一个重要的原因就是算力成本的可控性。根据智谱招股书，截至2025年6月30日，智谱算力服务费用支出11.45亿元，占研发开支的比重为71.8%。

10多亿的成本看起来不低，但是相比于其他大厂动辄千亿的投入，可谓“小巫见大巫”。不同于大厂自己买卡的模式，智谱等独立大模型厂商通常采用租算力的模式，减少资金的压力。

比如跟智谱深度绑定的并行科技，作为智谱AI最核心的算力底座，双方自2022年起建立深度战略合作关系。并行科技为智谱提供了超1.2万P的超算架构算力，支撑了GLM系列模型从训练到推理的全流程。

根据智谱AI的港股招股书，双方签订了总额13.9亿元的长期算力服务协议，并行科技是智谱AI第一大算力供应商，贡献了其AI算力采购的绝大部分。

抛开训练侧，从推理侧来看，独立大模型厂商通常依赖于第三方的云服务。第三方云服务，可能带来运营成本的额外增加。

此前，《Where’s Your Ed At》作者Ed Zitron根据微软的财报，倒算出OpenAI在微软Azure上2025年第三季度的推理成本达36.5亿美元，而同期收入只有20.6亿美元。

相比之下，全栈大厂可通过“内化”成本，进而容忍推理侧的亏损，尤其考虑到当前依旧还是投入抢份额的阶段。但是对于独立大模型厂，推理侧的商业化面临边际成本带来的亏损压力。

优秀模型能否带来推理侧的货币化？智谱后续财报中MaaS业务表现成为观察的关键。

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