进入2026以来，一个明显的感觉是：AI 感知的边界正在越来越从文本切换到“感官”。

尤其在 Agent 时代，业界衡量一个模型强弱的标准也在正发生截然不同的变化：大家的聚焦点已经不再只是“脑力”，反而在“感官”和“体力”（也就是多模态和长时程、Context容量）方面加大了角力。

总之，纯文本的 LLM 时代已然过去了！

今天，智谱正式发布 GLM-5V-Turbo。 看名字就知道，这次智谱新模型，视觉能力大大加强了！

它是一款面向视觉编程深度进化的原生多模态 Coding 基座模型。

拥有多模态的感官之后，大模型的能力提升简直升维到了新的空间！

一切模态信息的输入都能成为可展示、可运行的 Code！

发送一张草图或参考站点的录屏，GLM-5V-Turbo 就能直接拆解布局、配色与交互逻辑。

话不多说，这次小编直接开测，边测边为大家说一下对 GLM-5V-Turbo 的使用感受。

一切模态皆能理解，一张 X 头像，生成 3D Q版马斯克手办

首先，V5-Turbo 支持图像、视频、设计稿等多模态输入，可直接生成完整可运行代码，尤其适用于 GUI 代理场景。

首先，小编的灵感来自马斯克，的X头像！

几分钟后，代码预览就出来了，第一眼给到的惊艳的点很多。

首先能够识别图片的整体色调背景，视觉呈现非常到位，光影氛围感拉满了，向上漂浮的例子效果也清晰可见。

而且GLM-5V-Turbo也理解到我的真实意图：其实是要一个可拖拽旋转的3D手办展现页面。

我会用 Three.js 构建一个完整的 3D Q版手办展示场景，包含角色建模、耳机、麦克风、烟雾粒子、舞台幕布背景，并支持交互旋转和主题切换。

还有一个细节非常打动小编，马斯克T恤上的英文单词识别的也很准确：occupy mars！占领火星！

我还是不甘心，直接输入指令：帮我把手办改成Q版马斯克。最后，好像有一丢丢那么接近了。评论区如果有大佬做得更成功的，可以call小编。

体验入口地址：https://chat.z.ai/

据智谱放出的测评来看，模型在设计稿重建、视觉代码生成和AndroidWorld/WebVoyager等基准中领先。

同时，因为模型是通过原生多模态融合、协同RL训练及代理数据构建实现，所以结果显示，并没有牺牲纯文本编码的性能。

一张截图复刻 ClaudeCode，还能对话

现在Claude Code 已经开源了，不少手快的网友都神速的推出各种魔改版本，Rust 版本的、Python 版本的，小编心想，我是不是也可以喂给 5V-Turbo 代码库，来魔改一个网页版呢？

说干就干！

这次小编给了模型一个录屏mp4文件！

这是 GLM-5V-Turo给出来的结果，逼真度还是可以的，也能输入，但问题是毕竟不是真的大模型，它回复不了我。。。

所以，小编认为，复刻 CC 这样级别的产品，交给 Codex、Cursor 或者 CC 自己才是正解！

总结下来，5V 版本的 GLM 在多模态视觉理解方面，较一代有了看得见的突破，尤其在转换成可运行的 Code 方面有了较大的提升。

特别是 3D 类前端页面的生成，的确惊艳！另外，还有一个不错的体验点：动效还原也不错！小编测试了一个苹果首页的动效效果。

但小编在实测过程中发现一个明显的问题，5V-Turbo 对于视频理解，表现并不稳定，会存在读取失败或者理解不到位的情况。

但对于静态图片方面，转换成 Code 是完全可以的。

对于不懂开发的设计师、IP形象创作者们，绝对值得一试！

第二大场景：给龙虾装上眼睛

有一个小规律：既然名字中带 Turbo 字眼，基本就是为龙虾而生了！

这也是这款新模型的第二个王炸场景。

据官网介绍，接入 GLM-5V-Turbo 后，AutoClaw（龙虾） 的任务边界被无限拓宽。

主要有两个不错的应用场景！

1、金融分析师模式： 60 秒内并行采集 4 路数据，直接“看懂”K 线走势与券商研报，生成图文并茂的深度报告。

2、办公全能王： 简历筛选、公式识别、甚至基于文档的深度写作，一键释放多模态潜力。

这里小编就不一一展示了。

三大核心亮点：视觉编程、超长上下文、适配龙虾

回过头来，扒一扒这款模型在技术上的创新点。

GLM-5V-Turbo 在预训练阶段就将视觉与文本深度融合，让 AI 拥有了真正的“开发者视角”：

• 原生多模态 Coding： 告别纯文本输入，它能直接读懂你的 UI 设计稿、手机截图、甚至复杂的网页版面，并瞬间吐出完整可运行的代码。
• 200k 超长窗口： 无论是长达几百页的技术文档，还是多层级的 Repo 架构，统统在它的感知范围内。
• 深度适配“龙虾”生态： 完美协同 Claude Code 与 OpenClaw/AutoClaw。感知-行动链路不再断层，实现“看图→规划→搬砖”的全自动化闭环。

而且，要注意的是，在多模态 Coding、GUI Agent 等硬核基准测试中，GLM-5V-Turbo 是以更精简的尺寸，跑出了跨级别的领先表现。

字节跳动 TRAE 模型测评团队甚至给出了这样的评价：

“GLM-5V-Turbo实现了从设计稿到代码的完整还原，作为一款视觉理解模型，能够很好地满足开发者的前端开发场景。”

参考链接：
https://x.com/Zai_org/status/2039371144340357509