智谱发布 GLM-5-Turbo 模型，据介绍是面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型。 其从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力，使其在复杂、动态、长链路的任务中也真正具备可执行性。
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 openclaw skills 教程 从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力。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。
- GLM-5-Turbo 模型增强了工具调用、命令跟踪、持久性任务以及长链执行等关键能力，最大输出 Token 可达 128K、上下文长度 200K。
- 具备思考模式、流输出、函数调用、上下文缓存和 MCP 等特性，确保多步任务能够获得更高稳定性和可靠性，让 OpenClaw 能够快速从对话过渡到执行。
- 能够更好地处理高数据吞吐量和长逻辑链 Lobster 任务，进一步提升执行效率和响应稳定性，适合集成到现实工作流。
- GLM-5-Turbo：访问
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