GLM-5V-Turbo – 智谱AI推出的原生多模态Coding基座模型

Al项目 2026-04-02 19:05:51 AI导航网

GLM-5V-Turbo是什么

GLM-5V-Turbo是智谱AI推出的原生多模态Coding基座模型,专为视觉编程和AI Agent设计。模型从预训练阶段深度融合视觉与文本能力,支持理解图片、视频、设计稿等多模态输入,上下文窗口达200k。模型能看懂界面截图并生成完整可运行代码,在Design2Code、GUI Agent等基准测试中表现领先。同时与Claude Code、AutoClaw等Agent深度协同,提供”看图写代码”和自主任务执行能力,实现从纯文本到视觉交互的编程范式升级。

GLM-5V-Turbo的主要功能

  • 设计稿转代码:根据草图、UI设计稿或网站截图自动生成完整可运行的前端工程代码,精准还原版式、配色与交互逻辑。

  • GUI自主复刻:模型能自主浏览目标网站并采集页面结构、跳转关系与视觉素材,最终生成代码实现整站复刻。

  • 交互式迭代编辑:支持对生成代码进行可视化迭代,按需增删页面模块、调整样式布局并补充按钮反馈、表单联动等交互功能。

  • 多模态原生理解:原生支持理解图片、视频、设计稿、文档版面等多模态输入,集成画框、截图、读网页等工具调用能力,上下文窗口达200k。

  • Agent视觉增强:深度适配Claude Code与AutoClaw等框架,实现”看懂环境→规划动作→执行任务”的完整闭环,赋予Agent真正的视觉感知能力。

  • GUI自主操控:具备在Android、Web等真实图形界面环境中自主操作的能力,可完成元素定位、页面导航与任务执行。

  • 金融图表解析:模型能直接看懂K线走势、估值区间图与券商研报中的复杂图表,自动生成图文并茂的专业分析报告或PPT。

  • 多模态深度研究:支持多模态搜索与数据并行采集,可整合多路信息源完成深度研究并输出结构化内容。

  • 开箱即用Skills:提供官方技能库,集成OCR文字识别、表格识别、手写体识别、公式识别、文生图、简历筛选等功能,一键安装可使用。

如何使用GLM-5V-Turbo

  • 产品端直接体验
    • AutoClaw(澳龙):访问AutoClaw官网,可体验Agent视觉能力与”股票分析师”等Skill。

    • Z.ai:访问Z.ai官网,直接进行多模态对话与编程任务。

  • API开发接入
    • BigModel开放平台:通过 https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/vlm/glm-5v-turbo 获取API文档与接口。

    • Z.ai开发者平台:访问 https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5v-turbo 查看接入指南。

  • Coding Plan申请(优先体验)
    • 现面向Coding Plan用户开放申请,后续将正式纳入GLM Coding Plan。

    • 申请方式:填写飞书问卷 https://zhipu-ai.feishu.cn/share/base/form/shrcndgpmRlJoD5rMmIavUrPwzg。

GLM-5V-Turbo的关键信息和使用要求

  • 模型定位:原生多模态Coding基座模型,面向视觉编程与AI Agent场景设计。
  • 上下文窗口:支持200k tokens。
  • 核心架构:采用新一代CogViT视觉编码器,配合兼容多模态输入且推理友好的MTP结构。
  • 性能基准:Design2Code 94.8分、AndroidWorld 75.7分、WebVoyager 88.5分,在CC-Bench-V2纯文本编程基准上保持与视觉能力同等水准。
  • 训练方法:30+任务协同强化学习,覆盖STEM、grounding、video、GUI Agent等子领域,确保多能力协同提升而非相互退化。
  • 工具链:原生支持画框、截图、读网页、多模态搜索等多模态工具调用。
  • 生态集成:深度适配Claude Code、AutoClaw等Agent框架,提供开箱即用的官方Skills库。

GLM-5V-Turbo的核心优势

  • 原生多模态深度融合:从预训练阶段即进行视觉与文本能力的原生融合,而非后期拼接,实现真正的”看懂画面、写得出代码”。
  • 视觉编程能力领先:在Design2Code(94.8分)、Flame-VLM-Code(93.8分)等核心基准测试中表现优于同类模型,支持从草图到完整前端工程的精准还原。
  • 纯文本能力零退化:通过多任务协同强化学习技术,确保视觉能力增强的同时,纯文本编程、推理和工具调用能力保持原有水准,在CC-Bench-V2测试中表现稳定。
  • Agent视觉感知增强:深度适配Claude Code、AutoClaw等Agent框架,赋予其”看懂屏幕”的能力,在AndroidWorld(75.7分)、WebVoyager(88.5分)等GUI操控基准上表现突出。
  • 多模态工具链完备:原生支持画框、截图、读网页、多模态搜索等工具调用,将编程与任务执行的感知-行动链路从纯文本扩展到视觉交互。
  • 30+任务协同优化:通过覆盖STEM、grounding、video、GUI Agent等领域的协同强化学习,实现感知、推理、Agentic执行等能力的均衡提升,避免单领域训练导致的能力偏废。

GLM-5V-Turbo的同类竞品对比

对比维度GLM-5V-TurboClaude Opus 4.6
模型定位原生多模态Coding基座模型,专注视觉编程与Agent通用多模态大模型,侧重复杂推理与长程任务
上下文窗口200k tokens200k tokens
视觉编码器新一代CogViT(自研)未公开架构细节
设计稿还原
(Design2Code)
94.8分77.3分
视觉代码生成
(Flame-VLM-Code)
93.8分98.8分
多模态搜索
(MMSearch)
72.9分63.8分
安卓操控
(AndroidWorld)
75.7分62.0分
网页导航
(WebVoyager)
88.5分88.0分
后端代码
(CC-Backend)
22.8分26.9分
前端代码
(CC-Frontend)
68.4分75.9分
仓库探索
(CC-Repo-Exploration)
72.2分74.4分
Agent任务执行
(ClawEval Pass^3)
57.7分66.3分
训练方法30+任务协同强化学习Constitutional AI + RLHF
工具链支持画框、截图、读网页、多模态搜索计算机使用工具、高级工具调用
Agent生态深度适配Claude Code、AutoClawClaude Code原生支持

GLM-5V-Turbo的应用场景

  • 前端智能开发:根据草图、UI设计稿或网站截图自动生成完整前端工程,支持网站克隆与交互功能迭代。

  • Agent视觉增强:为Claude Code和AutoClaw等框架提供视觉感知能力,使其能浏览网页、操作界面并执行复杂任务。

  • 金融数据分析:直接解读K线图、估值区间图和券商研报图表,并行采集多路数据源生成图文并茂的专业分析报告或PPT。

  • 多模态深度研究:支持结合图片、视频、文档进行深度信息检索与问答,实现视觉Grounding、图像Captioning及OCR识别等功能。

  • 企业自动化工作流:模型能直接看懂设计稿进行D2C开发,处理包含复杂图表的商业文档,基于视觉信息完成自动化测试与界面验证。

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