全球首个龙虾模型GLM-5-Turbo，手把手安装配置使用教程，哪里找？

OpenClaw自2026年初火遍全球，已从极客圈破圈至大众用户，催生了"养龙虾"全民热潮，然而用户在实际使用中面临两个核心痛点： 环境配置还是复杂，买服务器、配环境、装依赖、调API，普通人搞一天不一定能跑通。“折腾三小时，报错二十次，连命令行都没跑起来”，这是不少尝试自行部署用户的真实吐槽。 通用大模型跑龙虾任务频繁"掉链子"——多步任务中途崩溃、工具调用不稳定、长任务无法持续执行。龙虾能不能真正干活，归根结底取决于驱动它的模型"大脑"够不够强。 在全民养虾热情高涨下，今天，国产智谱AI带着它的龙虾模型：GLM-5-Turbo 强势来了！ 我一直是国产智谱AI的忠实用户，去年很早就订阅了GLM Coding年度套餐会员，这不，GLM-5-Turbo龙虾模型一经发布，第一时间赶紧体验一下。顺便给大家分享一下，我的一点体验感受。 一、GLM-5-Turbo 有啥不同？ GLM-5-Turbo，被称为是「全球首个龙虾模型」，顾名思义，它是对龙虾工作流深度定制优化的，专为AI Agent任务设计的大模型，与现在爆火的OpenClaw完全适配兼容。 可能你会想，为Agent设计的模型有什么不一样呢？简单说，普通大模型在对话中表现虽好，但一旦需要连续规划任务、调用工具、处理复杂链路时就容易掉链子。 而GLM-5-Turbo 解决的就是这类问题，它提供更快的响应速度、更强的多步推理、更稳定的工具调用成功率。 在 ZClawBench 的评测结果显示，GLM-5-Turbo在OpenClaw场景中的表现相比GLM-5提升显著，在多项关键任务上整体领先于多家主流模型。 二、GLM-5-Turbo提供了五大核心能力 1、tool calling（工具调用精准） 在新发布的GLM-5-Turbo模型中，它能精准、稳定地调用各类外部工具和各种skill，让龙虾任务从对话变成真正的执行。 2、instruction following（支持复杂指令拆解+多智能体协作） 支持更强的指令遵循，能够高效理解并拆解复杂指令，以及精准指挥多个智能体分工协作。 3、长任务不中断 能够理解时间维度上的指令，处理定时任务；在处理耗时极长的复杂任务时，能够持续执行不中断。 4、在AI编码中，从Vibe Coding到Agentic Engineering 在编程上具备强大优势，能够以极少的人工干预自主完成 Agentic 长程规划与执行等系统工程任务，从氛围编程（Vibe Coding）迈向智能体工程（Agentic Engineering）。 5、速度提升 针对高吞吐长链条任务大幅提速，在处理数据吞吐量大、逻辑链条长的龙虾任务时，大幅提升推理速度和响应稳定性。 一句话总结： GLM-5-Turbo 是一个真正能干活的模型，工具调用更稳。任务推进更强，响应速度更快，更适合Skill调用、定时任务、持续执行等真实工作流。 并且经大量真实任务中实测，能够更出色地应对OpenClaw中的典型乃至高级应用场景。 当然，光听说的还不行，具体靠不靠谱，一定还得要亲自体验过后才能下结论，好，接下来，跟着我们一起来体验一下吧。 为了方便对比实测效果，我们借助不同的AI工具，分两轮验证： 第一轮，用AutoClaw + GLM-5-Turbo 第二轮，用Claude Code + GLM-5-Turbo 三、AutoClaw + GLM-5-Turbo配置使用 3.1 AutoClaw是什么？ 这是个啥？简单介绍一下，AutoClaw，是智谱推出的首个一键安装本地 OpenClaw 应用。1 分钟，把你的电脑变成一台能自己干活的 Agent 机器。 在官网下载安装后，直接输入指令就能让龙虾干活，还能接入飞书等即时通讯工具。 你不用租云电脑、不配环境、不降智，60+ 预制Skills开箱即用。 值得一提的是，AutoClaw 预置了智谱最新上线的龙虾模型“GLM-5-Turbo”，因此，我们先用AutoClaw内置的龙虾模型，验证一下效果。 3.2 安装AutoClaw 如果你还没有安装AutoClaw, 先访问它的下载地址: https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw 下载安装包后，双击傻瓜式安装 安装成功后，点击运行AutoClaw，输入手机号、验证码登录即可 3.3 配置迁移OpenClaw 启动后，如果你本地之前已经安装过OpenClaw，可以支持将OpenClaw一键迁移配置到AutoClaw，点击下一步 勾选需要迁移的功能 点击开始迁移，很快就迁移完成了 迁移完成后，进入到AutoClaw对话框页面，我们先新建一个分身 点击对话框中快速配置按钮，先给分身设置好名字，角色，如下图 配置完成后，接下来，我们先来测试一下，它的基本功能表现如何。 重点提醒： 此处模型名咱们一定要选择：GLM-5-Turbo! 这点非常重要，直接会影响到输出效果！ 3.4 验证AutoClaw+GLM-5-Turbo组合效果 第一项：验证工具调用能力 让我们依次验证一下，首先是工具调用能力，看一下它能否根据需求自主调用相关工具，比如： 第1个问题 ：openclaw项目最新的fork和star数量是多少？ 问题发送之后，很快就返回了结果。 为了验证它的返回数据准确性，我们打开GitHub，访问OpenClaw项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw 确认一下数据（截止2026.3.16），和AutoClaw返回的一样。（很好，验证通过） 第二项：验证内容检索与上下文关联 接着，第二个问题，验证它的上下文检索以及网页读取的能力，比如中我接连问了它两个问题 狂师是谁 介绍一下这个网站：testfather.cn 它除了返回了狂师介绍外，还会和我接下来的问题进行关联，告诉我testfather.cn这个网站，创始人就是狂师。 到目前为止，大模型输出的效果和响应速度都还不错。 第三项：验证多Agent协同开发 如果觉得上述的问题太过于简单了，我们可以用一个实际项目验证一下它的多Agent协同开发能力。 先简单整理一下提示词，比如 多Agent协同开发提示词： # 任务目标 你需要调度三只「龙虾」协同完成一个任务管理系统（FocusTodo）的开发。 # 角色与分工 1. **龙虾 A (架构师)**： - 设计数据库Schema（SQLite）。 - 编写 OpenAPI 3.0 格式的接口文档（包含 Task 的增删改查）。 - 输出「架构设计文档」，明确前后端协作规范。 2. **龙虾 B (前端开发)**： - 技术栈：React + Ant Design。 - 基于龙虾A的API文档，用React开发单页面应用，包含： - 任务列表展示（含优先级、截止日期）； - 新增/编辑/删除任务的表单； - 高优先级任务筛选按钮； - 输出「前端代码包」（含HTML/CSS/JS，可直接运行），无需复杂打包，保证基础交互可用。。 3. **龙虾 C (后端开发)**： - 技术栈：Python (FastAPI) + SQLite。 - 基于龙虾A的Schema和API文档，用Python（FastAPI）开发后端服务。 - 实现所有任务CRUD接口 - 对接SQLite数据库，实现数据持久化； - 输出「后端代码包」（含启动脚本），保证接口可调用。 # 协作要求 - 三只龙虾需基于统一的设计规范开发，避免接口不兼容； - 最终输出：架构设计文档 + 前端代码 + 后端代码，且三者可协同运行（前端能调用后端接口，数据能存入数据库）； - 项目难度：极简版，无需鉴权、分页、样式美化，保证核心功能可用即可。 将上述提示词发送给AutoClaw， 差不多等了4~5分钟左右，三只龙虾（架构师、前端、后端）很顺利地完成了交待给它们的任务。 开发完成后，它并没有将项目帮我自动启动起来，但AutoClaw还是很体贴的问我是否需要它帮忙把项目跑起来，偷懒的我，肯定不想自己亲自动手，直接回复：需要！ AutoClaw接收到指令后，会自动安装前后端项目启动依赖，并且还会运行端到端（E2E）测试，自行创建任务进行功能验证。 验证完成后，打开浏览器访问：http://localhost:5173/ ，就能看到前端界面了（界面上还能看到它帮我们添加的测试任务哦） 由于这个工具功能并不是此次我们的重点，我们主要为了验证GLM-5-Turbo龙虾模型在多Agent协同开发的能力，对于工具本身的功能，大家如果感兴趣的话，可以自行完善。 由于我们在最初始的提示中有要求它输出对应的产出物，比如接口文档、架构设计文档，但在执行过程中，它并没有主动输出我们产出物的位置，因此可以直接问它 从输出结果可知， 它的工作产出物，统一放在了用户目录下的.openclaw-autoclaw\workspace这个目录下了，这个目录和OpenClaw(.openclaw)工作输出目录位置基本是一样的。 本地打开这个目录，可以看到帮我们自动生成好的接口文档、架构设计文档、数据库文件等。 访问http://localhost:8000/docs，查看Swagger UI接口文档 也可以访问：http://localhost:8000/redoc，查看ReDoc在线文档 没有问题，所有的产物输出都能满足我们最初的要求~ 到此，我们要求的都已经全部完成，并且整个过程，是一次性通过的，中间没有任何的返工修改。 它也体现出了GLM-5-Turbo龙虾模型在编程上具备强大的优势，能够以极少的人工干预自主完成 Agentic 长程规划与执行等系统工程任务，从氛围编程（Vibe Coding）迈向智能体工程（Agentic Engineering）。 第四项：验证浏览器操控与数据汇总 看到这里，你可能会说，这个和其它的通用模型，好像并没有什么区别啊，其他模型也可以做到。 但GLM-5-Turbo作为「全球首个龙虾模型」为龙虾工作流进行了深度优化，因此我们来看一下它在其它工作方面的表现。 比如，我们先来验证一下，它能否帮我们自动打开浏览器并汇总我们需要的信息, 我们先新开一个AutoClaw分身（Browser Agent），输入提示词 到小红书搜索关于龙虾的最热门的笔记，选五个整理一下笔记的内容、点赞数和前三条评论到Excel里，放在桌面就行，名字叫“笔记整理”。 收到指令后，龙虾分身会在开始任务之前，找我们确认用哪个浏览器，以及是否开启信任模式？ 此处我选择Chrome浏览器、关闭信任模式。 AutoClaw 收到确认后的指令，接下来就会像人一样，帮我们自动打开浏览器，并安装AutoGLM插件，打开小红书、搜索龙虾关键字、将信息汇总整理成excel等。（所有操作全不需要人工介入，人只需要动动嘴巴下发指令就行了） 第五项：验证定时任务 OpenClaw 之所以能迅速走红，定时任务功能功不可没。它精准解决了日常办公的痛点 —— 让 AI 主动接管那些重复繁琐的工作，按设定的时间或周期自动运行，无需人工干预。 而GLM-5-Turbo作为龙虾模型，定时任务这个功能，肯定少不了，接下来，我们来验证一下它在定时任务方面的表现如何。 输入提示词： 设置一个定时任务，五分钟后告诉我最新股市收盘价格，并做简单分析 收到提示词后，很快就帮我创建了一个后台任务。并且，根据要求收集整合信息，等待定时任务到达指定时间，自动发送（为了不宣传股市，这里我就只截取了一部分效果） 定时器指定要求时间到达后，立马收到了一份股市收盘快报，并且还根据股市大盘数据进行了简单分析。 这里延展一点，目前有很多股民，就在利用小龙虾自动盯盘，前两天看到一个新闻，有个家伙，靠着小龙虾自动操盘，2天盈利了30W。（说这个只是为了告诉大家，利用这类龙虾模型，可以演变出很多种玩法，但是股市有风险，不要瞎尝试哦） 第六项：移动端IM 由于之前我们已经将OpenClaw配置迁移到了AutoClaw，在AutoClaw中会自动获取到原先在OpenClaw的配置信息，比如飞书配置，进入到IM频道，可以看到飞书已经自动配置好了。 如果此前你并没有在本地安装OpenClaw或配置过飞书，也可以直接在AutoClaw添加频道配置即可。 为了验证移动IM消息同步与控制功能，我们这里，就直接打开飞书App，发送指令，比如打开百度浏览器、查询今天武汉的天气预报，如下图所示： 收到指令后，本地电脑上就会打开浏览器、并且输出返回今天的天气预报信息，并且整个过程，AutoClaw（GLM-5-Turbo）与飞书App（OpenClaw）工作群信息都是实时互通的。 到此，整体GLM-5-Turbo功能，体验下来，还是非常不错的。 但你可能会想，GLM-5-Turbo龙虾模型，一定要配合AutoClaw使用吗? 当然不时，用Claude Code、OpenCode都可以轻松接入的。（和之前接入智谱GLM-5、GLM-4.7是一样的） 四、Claude Code+GLM-5-Turbo配置使用 4.1 大模型配置常见痛点 使用AI编程工具时，你是不是也经常遇到这些痛点： 想同时用官方Claude系列模型、或者某个中转或国产的便宜模型 → 得手动改配置文件 多个API Key、多个代理地址来回切 → 改错一次就全乱套 不同工具的MCP服务器、Skills、Prompts各自管理 → 维护成本爆炸 换模型测试效果 → 重启终端、重新认证，效率极低 如果你也存在这些问题，今天给大家推荐一款开源实用的大模型配置管理工具：cc-switch，它几乎完美解决了以上所有问题！ 简单来说： cc-switch 不是简单的“改个API地址”的小工具，而是一个全家桶式的管理中心。 如果你每天都在用AI写代码，且不止用一个模型/一个渠道，讨厌每次切换模型都要手动改配置文件，需要管理大量自定义 Skills 和 Prompt 模板，那么装上 cc-switch 基本不会后悔。 项目地址： https://github.com/farion1231/cc-switch 4.2 利用CC配置GLM-5-Turbo 这一步操作就简单了，打开CC，供应商选择ZhiPu，按下述要求输出即可，主要是填入自己的API KEY和模型名，此处将模型名改为GLM-5-Turbo即可。 4.3 用Claude Code测试 切换到项目目录，打开命令行终端，输入：claude，可以看到当前在用的模型名为GLM-5-Turbo。 这里，我就不像上面一个个来验证了，主要验证一下GLM-5-Turbo龙虾模型在多Agent协同开发能力吧 将上述的提示词复制过来： # 任务目标 你需要调度三只「龙虾」协同完成一个任务管理系统（FocusTodo）的开发，并在当前项目创建项目目录。 # 角色与分工 1. **龙虾 A (架构师)**： - 设计数据库Schema（SQLite）。 - 编写 OpenAPI 3.0 格式的接口文档（包含 Task 的增删改查）。 - 输出「架构设计文档」，明确前后端协作规范。 2. **龙虾 B (前端开发)**： - 技术栈：React + Ant Design。 - 基于龙虾A的API文档，用React开发单页面应用，包含： - 任务列表展示（含优先级、截止日期）； - 新增/编辑/删除任务的表单； - 高优先级任务筛选按钮； - 输出「前端代码包」（含HTML/CSS/JS，可直接运行），无需复杂打包，保证基础交互可用。。 3. **龙虾 C (后端开发)**： - 技术栈：Python (FastAPI) + SQLite。 - 基于龙虾A的Schema和API文档，用Python（FastAPI）开发后端服务。 - 实现所有任务CRUD接口 - 对接SQLite数据库，实现数据持久化； - 输出「后端代码包」（含启动脚本），保证接口可调用。 # 协作要求 - 三只龙虾需基于统一的设计规范开发，避免接口不兼容； - 最终输出：架构设计文档 + 前端代码 + 后端代码，且三者可协同运行（前端能调用后端接口，数据能存入数据库）； - 项目难度：极简版，无需鉴权、分页、样式美化，保证核心功能可用即可。 将提示词发送给Claude Code, 大模型会调用三只龙虾协同开发 FocusTodo 任务管理系统。先创建项目目录，然后按依赖顺序调度：龙虾A先出架构设计，B和C并行开发 龙虾A架构设计完成后，会再并行派遣龙虾B和龙虾C，并基于统一规范同时开发！ 稍等几分钟后（约4~5分钟左右），三只龙虾基于统一的 OpenAPI 文档开发，前后端同时并行协同开发，整个项目顺利完成。 项目开发完成后，按照惯例，我们还是要来验证一下各项功能能不能用。 打开浏览器，访问：http://localhost:5173/，查看前端页面效果 从上图可知，页面可以正常打开显示，但操作栏按钮有些样式显示问题，但此处问题不大，属于细节问题。 再继续访问后端接口文档地址：http://localhost:8000/docs 整个过程，很丝滑，基本都是一次性全部通过，输出速度和代码质量都很不错！ 五、如何使用 GLM-5-Turbo作为对标Claude Opus的高阶模型，该如何使用呢？ 如果你之前，订阅过GLM Coding Plan 编码套餐的，Max套餐现已支持GLM-5-Turbo了，Pro套餐将在本月尽快支持，Lite套餐将在4月支持接入。 虽然Coding Plan也可用于OpenClaw接入体验；如需长期稳定运行、后台持续执行或更高负载的Agent场景，建议优先使用龙虾套餐。 偷偷说一句，之前如果没有抢不到 Coding Plan 套餐的小伙伴，可以试试龙虾套餐，也是完美适配 Claude Code 的 😄 并且为了让企业和个人实现龙虾“token 自由”，智谱这次还贴心地推出了基于 GLM-5-Turbo 的龙虾套餐。 订阅地址：https://bigmodel.cn/claw-plan-team 写在最后 智谱GLM-5-Turbo号称"全球首个龙虾模型"，要问GLM-5-Turbo到底行不行？ 在我的实际体验当中，GLM-5-Turbo 的“一次跑通”能力非常强，基本上一次命令就可以满足我的预期，甚至超出我的预期。 且无论是响应速度、代码质量、亦或是多工具串联、长指令拆解等方面，表现非常不错。 之前用通用模型跑龙虾任务时，很多时候第二个任务就开始胡说八道。换GLM-5-Turbo之后最大的感受就是一个字，稳。一天跑下来没崩过一次。 这意味着什么？ 意味着你不用反复调试、不用中途干预、不用盯着屏幕等它崩溃。 给一个指令，它就能一口气跑完。 当然，这里也不是说其它的通用模型不能跑龙虾，但GLM-5-Turbo确实更稳更快。如果你天天用龙虾干活，换这个模型省的是时间和心态。 这也让我，非常期待GLM-5-Turbo，接下来给我的工作带来的提效表现了！