GLM-5V-Turbo发布：推动多模态Coding基座模型新未来

在当前人工智能快速发展的新时代，模型的能力早已不再局限于单一的文本处理。今天，智谱正式发布了GLM-5V-Turbo，这是一种全新的多模态Coding基座模型，为实现视觉编程开辟了全新的路径。

核心要点：

1. 原生多模态Coding基座能力

GLM-5V-Turbo从设计之初就注重原生处理图片、视频、文本等多模态输入的能力。相比传统的单模态方法，该模型支持通过画框、截图、网页读取等动态方式感知环境，同时将上下文窗口扩展至200k，这使得AI的感知和行动链路从文本延伸到视觉交互场景。无论是用户提供的设计稿、复杂网页，还是截屏，模型都能够正确理解并生成相应的代码。

2. 兼顾视觉与编程性能

GLM-5V-Turbo保证了在多模态Coding中的高效表现，同时在复杂编程、推理以及工具调用的纯文本场景能力上没有退步。在多任务协同和强化学习技术的加持下，模型能够在视觉编程和传统编程场景中进行自如切换。

值得注意的是，GLM-5V-Turbo在多模态Coding和Agent任务上的评测表现均处于领先。例如，在视觉代码生成与问答上，模型展现了深厚的技术能力，其在AndroidWorld和WebVoyager等复杂的真实GUI环境任务中也有突出表现。

3. 深度适配Claude Code及龙虾场景

模型与Agent生态深度融合是GLM-5V-Turbo的一大亮点。通过与Claude Code、OpenClaw/AutoClaw等系统无缝协同，模型能够顺利完成从“看懂环境”到“规划任务”再到“执行动作”的完整闭环。

其中，在AutoClaw等龙虾Agent接入后，GLM-5V-Turbo赋予其视觉理解能力，让其不仅能够处理屏幕上的信息，还能够基于其构建和执行复杂动作计划。在PinchBench、ClawEval和ZClawBench等多项基准测试中，模型均表现优异。

4. 技术优势：保障稳定纯文本Coding能力

在引入视觉能力后，GLM-5V-Turbo仍旧维持了与传统纯文本Coding模型相当的编程与推理能力。在CC-Bench-V2的多个核心基准测试中，该模型在Backend、Frontend和Repo Exploration维度保持了稳定的高水平表现，确保其视觉融合不会以牺牲其他能力为代价。

结语

GLM-5V-Turbo的发布标志着多模态Coding基座模型进入了一个全新阶段。作为人工智能领域的前沿技术，该模型既实现了视觉和文本的深度融合，又推动了编程智能与多模态环境交互的发展。未来，GLM-5V-Turbo无疑将在更多复杂场景下大放异彩，为AI原生应用提供更加智能和广阔的选择。