作者 | 宋婉心
編輯 | 張帆
GLM-5的發佈直接引爆了智譜的資本市場表現。GLM-5發佈後，智譜連續兩個交易日暴漲超20%，截至發稿，市值已突破2000億港元大關。
據悉，GLM-5參數規模由上一代的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登頂熱度榜首的神祕模型“Pony Alpha”即爲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長程規劃與執行、後端重構、深度調試等複雜系統工程任務。按照智譜對GLM-5的定位，該模型重點強化其在複雜系統工程與長程Agent任務中的處理能力。
官方稱，真實編程環境中的使用體感已逼近Claude Opus 4.5水平。這意味着開源已追上閉源。
有用戶實測顯示，GLM-5在前端表現絲滑、細節豐富，Agent模式可以生成可運行的手機應用環境，完成複雜任務。
最重要的是，GLM-5實現了訓練範式創新。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，使得後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（大規模端到端工具調用）和τ²-Bench（複雜場景下自動代理的工具規劃和執行）均取得最高表現。
發佈新模型的同時，智譜發佈了GLM Coding Plan價格調整函稱，近期，GLM Coding Plan市場需求持續強勁增長，用戶規模與調用量快速提升，基於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：取消首購優惠，保留按季按年訂閱優惠；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。生效時間爲2026年2月12日。
智譜官網顯示，漲價後，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發佈了最新的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。
儘管如此，智譜GLM-5的價格依舊僅爲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也是公司結構優化的關鍵節點。
此前智譜已明確戰略方向，希望將API業務收入佔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業務加速增長。
MaaS業務加速落地
根據2025年H1智譜財報，業務結構上本地化部署業務佔比達85%，是當前公司的基本盤業務，主要是對接互聯網企業的部署需求。由於是To B，毛利率較高，接近60%。另方面，佔比只有15%的數據與雲端產品毛利率並不高，甚至2025年上半年，毛利率一度接近虧損。
但是，本地化部署業務雖然毛利率高，同樣由於是To B業務，也面臨該類業務的通病。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業務需要面臨一對一的定製化需求，要有一定數量的項目人員投入，這也導致該業務天花板較低。
而隨着GLM-5的發佈，智譜的主營業務有望從本地化部署的業務加速轉型爲MaaS服務商。隨着API的放量，智譜MaaS業務有望迎來量價齊升。
衝擊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，還是字節的豆包，幾乎都是圍繞着大廠的體系運作。作爲一個“燒錢”的行業，大廠普遍被認爲在AI上具備先天優勢。
但是智譜作爲一個獨立於大廠的AI模型，脫離大廠的資源束縛，發佈了領先行業的模型。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等多語言複雜環境中超越Opus 4.6，達到了行業最好的水平。
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，佔研發開支的比重爲71.8%。
10多億的成本看起來不低，但是相比於其他大廠動輒千億的投入，可謂“小巫見大巫”。不同於大廠自己買卡的模式，智譜等獨立大模型廠商通常採用租算力的模式，減少資金的壓力。
比如跟智譜深度綁定的並行科技，作爲智譜AI最核心的算力底座，雙方自2022年起建立深度戰略合作關係。並行科技爲智譜提供了超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，並行科技是智譜AI第一大算力供應商，貢獻了其AI算力採購的絕大部分。
拋開訓練側，從推理側來看，獨立大模型廠商通常依賴於第三方的雲服務。第三方雲服務，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。但是對於獨立大模型廠，推理側的商業化面臨邊際成本帶來的虧損壓力。
優秀模型能否帶來推理側的貨幣化？智譜後續財報中MaaS業務表現成爲觀察的關鍵。
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