GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能： GLM-5.3-Flash 总参数量 320B、激活参数量 18B，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。在保持精准长上下文能力的同时，显著降低计算与服务成本。相比 GLM-5.3，其注意力计算量和 KV 缓存大小分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。 视觉能力被原生融入 Coding 循环，使模型能够主动观察界面、渲染结果与交互反馈，并据此持续测试和改进。无论是前端开发、游戏构建、Blender 3D 场景，还是 BUA、CUA 驱动的真实环境操作，模型都能在代码、浏览器和图形界面之间协同完成任务。 GLM-5.3-Flash 进一步拓展至 Office、金融研究和专业文档等工作场景。它能够自主拆解复杂目标、调用合适工具、检查并优化输出，完成从研究分析、模型构建到 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 成品交付的完整工作流。
GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型，复杂软件工程与 Agent 任务能力全面进阶。它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比，它在复杂编程和长程任务方面表现更加出色。 GLM-5.3 目前仅支持处理文本模态信息，支持 1M 上下文窗口，最大输出 Tokens 为 128K。 GLM-5.3 会始终启用思考功能，支持三个思考强度级别：low、high 和 max，并不再支持禁用思考功能。
GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型，代码能力大大增强，长程任务显著提升，能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时，完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环，交付工程级成果。 在综合能力与 Coding 能力上，GLM-5.1 整体表现对齐 Claude Opus 4.6，并在长程自主执行、复杂工程优化与真实开发场景中展现出更强的持续工作能力，是构建 Autonomous Agent 与长程 Coding Agent 的理想基座。
GLM-5V-Turbo 是智谱首个多模态 Agent 基座模型，面向视觉编程与复杂任务场景深度优化，支持图像、视频、文本与文件等多模态输入，强化视觉理解、长程规划与动作执行能力。相比通用多模态模型，它更适合融入 Agent 工作流，完成「环境感知 → 任务规划 → 执行落地」的完整闭环，让多模态能力从“能看懂”走向“能行动”。
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GLM-5-Turbo 是面向真实 Agent 长链路任务深度优化的模型，重点提升了复杂指令拆解、工具调用、定时持续执行与长任务稳定性。相比通用对话模型，它更适合进入真实业务流程，让龙虾从“能聊”走向“能做”。
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GLM-5 是面向 Coding 与 Agent 场景的新一代大模型，在复杂系统工程与长程任务中达到开源 SOTA，真实编程体验逼近 Claude Opus 级别；基于 744B 新基座、异步强化学习与稀疏注意力，实现从“写代码”到“写工程”的全面升级。
GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。
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GLM-4.6V 是 GLM 系列在多模态方向上的一次重要迭代，它将训练时上下文窗口提升到128k tokens，在视觉理解精度上达到同参数规模 SOTA，并首次在模型架构中将 Function Call（工具调用）能力原生融入视觉模型，打通从「视觉感知」到「可执行行动（Action）」的链路，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供统一的技术底座。
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GLM-4.5V 是智谱新一代基于 MOE 架构的视觉推理模型，以 106B 的总参数量和 12B 激活参数量，在各类基准测试中达到全球同级别开源多模态模型 SOTA，涵盖图像、视频、文档理解及 GUI 任务等常见任务。
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GLM-4.5 是一款专为智能体应用打造的基础模型，使用了混合专家（Mixture-of-Experts）架构。在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程领域进行了深度优化，支持无缝接入 Claude
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