OpenClaw 龍蝦在全球掀起熱潮，Claude、Google 等 AI 公司因 Tokens 用量太大甚至開始封禁繞路使用龍蝦的用戶，而在這波狂燒 tokens 的狂潮下獲利最多的可能就是中國 AI 企業的 Coding Plan 方案也開始供不應求。近日剛推出 GLM-5 開源模型大受歡迎的中國智譜科技（Zhipu AI）也打鐵趁熱發布最新的 GLM-5-Turbo 模型，這也是全球首個專為 OpenClaw「龍蝦」場景深度優化的通用大模型。從訓練數據建構到最佳化目標設計，基於真實的代理工作流程，構建了多種 OpenClaw 任務場景，確保模型能夠真正執行複雜、動態、長鏈路的任務。
GLM-5-Turbo 技術規格與核心能力
GLM-5-Turbo 在架構上針對 OpenClaw 的核心需求進行了專項強化，根據智譜官方文檔，該模型的主要技術規格如下：
| 項目 | 規格描述 |
|---|---|
| 定位 | ClawBench 增強型 Agent 原生模型 |
| 上下文長度 | 200K Tokens (支援超長對話歷史與文件) |
| 最大輸出 Tokens | 128K (適用於產出長篇程式碼或報告) |
| 核心特性 | 原生 MCP 支援、上下文快取 (Context Caching)、結構化 JSON 輸出 |
| 思考模式 | 支援多步推理與自我修正機制 |
GLM-5-Turbo 四大核心能力強化
1. 工具呼叫：精準調用，穩定可靠
GLM-5-Turbo 強化了調用外部工具與各種技能的能力，確保多步任務具有更高的穩定性和可靠性。這意味著 OpenClaw 任務能夠更順暢地從對話過渡到執行階段。另外 GLM-5-Turbo 對 MCP 的原生支援，使 OpenClaw 能夠連接超過 10,000 個社群 MCP 伺服器，與 GitHub、Slack、Postgres、Google Drive 等外部服務進行深度互動。以官方釋出的評比主打的是專門針對龍蝦的使用場景、複雜指令與長鏈路等特殊應用進行優化。
2. 指令遵循：複雜指令的強化分解
模型對於複雜、多層次、長鏈路指令展現出更強的理解與分解能力。它能夠準確識別目標、規劃步驟，並支援多個代理之間的協作任務分工。這對於需要處理複雜工作流程的 OpenClaw 使用者而言，是一項關鍵提升。
3. 定時與持久性任務：時間維度的深度理解
針對定時觸發、持續執行、長時間運行等場景，GLM-5-Turbo 進行了顯著優化。模型能夠更好地理解時間相關需求，並在複雜的長任務執行過程中保持連續性。這對於需要跨時區操作、定期報告生成等場景的企業用戶尤其重要。
4. 高吞吐量長鏈路：更快更穩定的執行
對於涉及高數據吞吐量和長邏輯鏈的「龍蝦」（Lobster）任務，GLM-5-Turbo 進一步提升了執行效率和回應穩定性，使其更適合整合到現實業務工作流程中。
「龍蝦」架構的戰略意義
「龍蝦」（Lobster）是 OpenClaw 的類型化工作流運行時（typed workflow runtime），用於將多步驟的工具呼叫組合成單個可確定性的操作。GLM-5-Turbo 的發布，與 Lobster 工作流引擎形成了完美的技術協同。
Lobster 的核心價值在於：
- 一次呼叫代替多次： 傳統上，複雜工作流需要 LLM 不斷來回呼叫工具，每次呼叫都消耗 Token；而 Lobster 只需一次呼叫就能執行整個工作流程。
- 內建審批機制： 針對發送郵件或修改資料等副作用操作，Lobster 會在執行前暫停並等待人工批准。
- 可恢復性： 提供恢復令牌（resumeToken），批准後即可繼續執行，大幅提升效率。
定價策略與市場布局
伴隨 GLM-5-Turbo 發布，智譜同步推出了基於該模型的「龍蝦套餐」，試圖從傳統模型廠商向數位勞動力提供商轉型。目前已推出 39 元人民幣（3,500 萬 Tokens）與 99 元人民幣（1 億 Tokens）兩種進階方案，根據對岸網友表示現在處於每天開賣就立刻售罄的情況，比周董演唱會門票難搶（目前智譜尚未開源該模型）。GLM-5-Turbo 的問世，相信也會讓更多擁有自家 AI 模型的公司推出針對 OpenClaw 特別優化的的模型方案，希望 Google、Claude 與 OpenAI（它到現在沒有推專屬方案比較讓我意外，畢竟創始人都被挖角到他們公司了）也能推出便宜實惠的方案給全球「蝦友」使用。