2026年3月21日，针对国外用户对中国AI大模型可能转向闭源的担忧，智谱全球负责人李子玄在推特回应称‘别慌，GLM-5.1将会开源’。此前，智谱推出的GLM-5-Turbo为闭源模型，引发业界关注。中国科技公司如阿里、智谱等长期支持开源生态，推动全球AI发展，甚至美国部分企业也基于国产模型构建业务。GLM-5.1预计很快发布，表明国产AI大模型仍在快速迭代升级，从半年一更新缩短至一两个月。

2026年3月16日，智谱发布全球首个‘龙虾特供’模型GLM-5-Turbo，专为复杂任务优化，支持工具调用与多智能体协同。模型在内测中表现出色，尤其在长路径任务中表现稳定，并斩获国产模型综合成绩第一。用户可通过AutoClaw应用零门槛调用，或选择个人版和Team版套餐，39元可获4000万Token。实测显示，GLM-5-Turbo能高效完成小红书文案策划、全栈应用开发及数据清洗等复杂任务，精准调用外部工具并实现多环节无缝衔接。此外，智谱推出面向企业的‘龙虾套餐’，将付费模式从‘买Token’转为‘雇佣数字员工’，目前已正式开售。API及下载地址已公开，适合处理复杂Agent场景的用户使用。

3月16日，智谱发布全球首个专为龙虾场景优化的大模型GLM-5-Turbo，并同步上调API价格20%。据ZClawBench评测，GLM-5-Turbo在OpenClaw场景中表现显著优于GLM-5，领先多家主流模型。智谱还推出面向个人和企业用户的龙虾套餐。（记者 李明明）

2026年2月26日，一篇教程详细介绍了如何在安卓手机上部署AI助手，无需Root权限。用户只需准备一部Android 10以上的手机，安装AutoGLM For Android、Shizuku两款应用，并注册智谱BigModel平台账号获取API Key。教程涵盖开启开发者模式、配置无线调试、设置模型参数等具体步骤。通过该方法，用户可实现跨应用自动化操作，如点外卖、发消息等。作者提醒避免常见问题，如选错模型或错误填写Base URL。尽管操作偶有卡顿，但此方式展现了新颖的交互体验，并为个性化AI助手开发提供了可能性。

正文：2026年2月，智谱AI公开GLM-5技术论文，全面解析其架构、训练方法及芯片适配能力。GLM-5引入DeepSeek同款稀疏注意力机制（DSA），大幅降低计算成本并提升长上下文处理能力，同时通过异步强化学习基础设施优化训练效率。此外，GLM-5完成与华为昇腾等国产芯片的全栈适配，引发国内外广泛关注。在多项评测中，GLM-5表现优异，尤其在SWE-bench Verified榜单上得分77.8%，成为开源模型中的新标杆。论文发布后，海外用户甚至将其作为教程学习，进一步验证中国AI技术实力。

2月21日，智谱就GLM Coding Plan改版问题发布致歉信并公布补偿方案。公司承认存在规则透明度不足、GLM-5灰度开放节奏缓慢及老用户升级机制设计不当等问题。GLM-5发布后因流量超预期，扩容未能及时跟进，目前Max用户已全面开放，Pro用户虽开放但高峰期可能限流，Lite用户将在节后逐步开放。针对受影响的Lite和Pro用户，智谱提供自主申请退款的支持服务。

2026年2月，GLM-5正式发布，这款开源AI模型将AI带入长任务时代。它连续运行超24小时，完成700次工具调用和800次上下文切换，从零构建了一个Game Boy Advance模拟器，涉及500多条CPU指令集等复杂任务。其稳定性和能力令人惊叹，评测结果显示其性能与闭源模型Claude Opus 4.5相当，在编程、经营能力等多个权威榜单中表现出色。此外，GLM-5还能生成3D版大富翁游戏、学术版抖音APP等复杂项目，甚至手搓3D版《我的世界》。这一突破引发行业震动，被认为可能重塑SaaS行业格局。目前，GLM-5已在GitHub、Hugging Face等平台上线，成为全球开发者关注焦点。

2026年2月12日凌晨，智谱发布新一代旗舰模型GLM-5，并率先在海外上线。此次发布中，Coding plan订阅价格提升30%-60%，API调用价格涨幅达67%-100%，成为国产大模型近期首次大幅提价案例。这一调整显示出智谱在技术能力和市场竞争力上的快速提升，进一步巩固其在行业中的地位。（记者 李明明）

2026年2月12日，智谱宣布对GLM Coding Plan套餐价格进行结构性调整，整体涨幅30%起。此次调整因市场需求强劲、用户规模与调用量快速提升，公司加大算力与模型优化投入以保障服务质量。调整内容包括取消首购优惠，保留按季按年订阅优惠，已订阅用户价格保持不变。新价格体系将于2026年2月12日正式生效。

2月11日，智谱AI正式上线并开源GLM-5模型，海光信息同步完成对其的首发适配与联合精调。海光DCU团队通过自研软件栈DTK优化底层算子和硬件加速，使GLM-5在海光DCU上实现高吞吐、低延迟的稳定运行，凸显“国产算力+国产大模型”价值。此次合作中，双方深度协同，进一步推动国产AI生态发展。