GLM 5 Turbo：廉價猛獸模型

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💡全新廉價 LLM 猛獸媲美頂級模型—適合預算有限的本地運行 (28字)

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

GLM 5 Turbo 推出為高性能模型

為什麼重要

這可能讓先進 LLM 的本地部署更普及，吸引注重預算的從業人員在消費級硬體上運行推理。

下一步行動

在 Hugging Face 搜尋 GLM 5 Turbo GGUF 檔案並測試本地推理。

誰應關注：Developers & AI Engineers

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 8 個來源。

•GLM-5 Turbo 由 Z.ai 開發，專為 OpenClaw 代理環境優化，支持工具調用、指令遵循及長鏈執行任務[4][5][6]。
•模型具備 128K 最大輸出 token，支持即時串流、思考模式及 JSON 結構化輸出，提升代理工作流程效率[6]。
•GLM-5 Turbo 強調高速推理，適用於高吞吐量長邏輯鏈任務，並在訓練階段即針對 OpenClaw 情境進行系統優化[6]。
•相關 GLM-5 系列於 2026 年 2 月 11 日發布，具 202.8K 輸入上下文窗，輸入成本 $0.72/百萬 token，輸出 $2.30/百萬 token[3]。

📊 競品分析▸ Show

•GLM-5 Turbo 為基礎模型，專為 OpenClaw 任務優化，包括工具調用、指令分解、定時持久任務及高吞吐長鏈執行[6]。
•支持最大 128K 輸出 token、即時串流回應、多種思考模式及 JSON 結構化輸出[6]。
•相關 GLM-5 架構為 MoE Transformer，80 層、256 專家（激活 8 個）、總專家參數 40B，使用 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 及 Multi-Head Latent Attention (MLA) 優化長上下文[1]。
•後訓練採用 'slime' 非同步強化學習基礎設施，解耦生成與訓練，提升迭代吞吐量[1]。