刚刚，智谱上了个「龙虾模型」

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刚刚我的小龙虾给我发了一个舆情监控。

智谱发了个新的模型叫做 GLM-5-Turbo，并且说是专门为小龙虾（OpenClaw）准备的。

前几天都还在给大家分享 AutoClaw（澳龙）的快速部署小龙虾的方案的时候我注意到里面多了一个新模型，名字叫 Pony-Alpha-2。

当时其实并不知道它是谁，只是觉得有点不一样，最直观的感觉就是执行过程特别顺。

无论是跑自动化任务，还是一键把龙虾配置到飞书的自动化工作流，它的响应速度都明显更快，而且工具调用也很稳定。

直到今天看到正式发布的消息才知道，原来这个 Pony-Alpha-2 的真实身份，就是智谱刚刚发布的新模型「GLM-5-Turbo」。

官方给它的定位其实挺直白：这是一个专门为「龙虾任务」增强的模型。

刚开始看到的整个监控看板就是 GLM-5-Turbo 这个模型给我做的，我直接之前在手机端需要去监控一些情报数据，我就让我的 AutoClaw 帮我去制作这个监控看板，没想到这个生成出来的效果这么不错。

一开始我以为是 AutoClaw 最近做了什么优化，后来才注意到一个细节：模型换了。

我甚至给让它去搜索一些股票数据，让它帮我做一个简单的分析 Word 报告，任务其实很直接：搜索相关股票数据、分析走势、计算几个常见指标，然后生成一份结构化报告。

整个过程基本不需要我干预，它会自己读取数据、调用分析工具，再把结果整理成一份可读性还不错的分析说明，速度比我预想的要快，而且逻辑也比较完整。

如果想让他更美化，直接使用了个 PPT 美化 Skill，它在整体执行上效率高了不少，并且在内容信息呈现的美观度和指令遵循上更为准确。

在我之前我还用这个模型直接给我自己搭建了一整套活动监测看板。

我也是直接在飞书里面直接仅仅输入这么一句话：给我的小龙虾做一个活动监测看板。

于是就有了下面的这个监测看板。

这类任务其实涉及各种工具的调用，以及对于整个OpenClaw的文件夹模块的数据，很多模型在这种跨工具任务里容易出问题，但这次整体执行过程还是比较顺的，从生成到编辑基本是一条流程跑下来。

以前很多模型在这种多步骤流程里经常会掉链子，任务跑到第三步就开始混乱，但这次用了这个「GLM-5-Turbo」专为龙虾准备的模型之后，发现整个流程执行得比较顺，基本可以一口气跑完。

还有包括在开头提到的定向新闻数据监控的看板，也是直接用一段话直接就能生成。

我跟我的 AutoClaw 说了这段话之后，它就会自动去执行各种信息收集和分类，然后整理成一个可视化的信息页面。

上面是大家看到的最终呈现页面，这里背后实际上是 AutoClaw 在背后默默调用了一系列的工具，是一个非常复杂的流程，并且还涉及到代码的生成和数据整合。

咱们今天说的龙虾，其实就是现在越来越多人在玩的 Agent 工作方式。

和普通聊天不同，龙虾更像一个自动执行任务的流程，比如抓数据、做分析、生成报告，再同步到飞书或者多维表格，一个任务往往要走完整条工作链路，而不是简单的一次问答。

问题也恰恰出在这里。

很多通用模型在聊天时表现很好，但一旦任务变成多步骤流程，就很容易掉链子。

常见情况是任务刚开始正常，但跑到第三步就开始混乱，要么工具调用失败，要么忘记之前的上下文，要么直接卡住。

这也是很多人玩 Agent 一段时间后会遇到的体验瓶颈，GLM-5-Turbo 这次的优化其实很集中，主要就是围绕执行能力。

从目前公开的信息来看，它强化了几个关键能力，比如工具调用的稳定性、复杂指令的理解能力、长任务持续执行能力，以及在长链路任务中的速度表现。

简单说，它更强调的是把事情完整跑完，而不是单次回答的聪明程度

这次 GLM-5-Turbo 很多任务是可以一口气跑完的。

另外一个比较有意思的地方，是这次智谱的模型发布同时推出了一个龙虾套餐。

体验版 39 元，进阶版 99 元，用这个龙虾套餐喂饱咱们的AI同事。

甚至智谱还为小龙虾的运行单独设计了一个盒子。

从使用逻辑上看，其实更像是给 Agent 场景设计的。

因为龙虾任务往往涉及多轮调用和工具执行，token 消耗会比普通对话高很多，用套餐的方式反而更容易控制成本。

这几天用下来，我自己的感觉其实很简单。

如果只是聊天，其实很多模型差别不会特别大，但如果咱们真的在用龙虾跑任务，比如自动化流程、数据分析或者内容生产，换一个稳定一点的模型，体验差别会比较明显。

当然，现在的龙虾包括我自己训练已久的也没有到完全自动化的程度。

很多复杂流程还是需要人工设计和干预。

不过像定时抓信息、整理数据、生成基础报告这种重复性的事情，其实已经可以交给它来做。

如果你最近也在折腾 Agent 或者龙虾，可以自己跑几个任务试试。

有些能力看榜单不一定看得出来，但真正用起来，体感会更直接。