我可以本地运行GLM-5V-Turbo吗？

Z.ai | 202,752 令牌上下文 | 输入 $1.20/千，输出 $4.00/千。GLM-5V-Turbo 是 Z.ai 首个原生多模态代理基础模型，专为基于视觉的编码和代理驱动任务构建。它原生支持图像、视频和文本输入，擅长长远规划、复杂编码和任务执行，并能与代理无缝协作，完成“感知 → 计划 → 执行”的完整循环。

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船长笔记

由 Captain 撰写，本站编辑

2026-10-13 的笔记

GLM-5V-Turbo 是Z.ai首款原生多模态智能体基础模型，支持图像、视频和文本输入，完成完整的感知-规划-执行闭环，而不仅仅是回答问题。其20.2万字令的上下文窗口和对长远规划的强调，使其非常适合需要视觉反馈的智能体流程。如果你在构建基于视觉的自动化工作流，这是首选测试模型。

以……著称

单一模型原生支持图像、视频和文本输入
端到端设计用于智能体流程，而非仅限聊天
长远规划和多步骤任务执行
视觉驱动的编码任务，模型能“看见”并行动
20.2万字令上下文窗口，支持长时间智能体会话

注意

权重封闭，仅API可用，无法本地运行或查看模型。
输出价格为每百万字令4.00美元，智能体循环中生成大量文本时成本迅速增加。
Z.ai为较新供应商，可靠性和正常运行历史尚不充分。

最适合

与……比较

GLM 5.3 Flash
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.72/M 输出
GLM 5.3
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.08/M 输入，$4.80/M 输出
GLM 5.2
开源权重模型
1,048,576 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$9.00/M 输出
GLM 4.6
开源权重模型
204,800 令牌上下文 · $0.50/M 输入，$2.00/M 输出

来自 z-ai 的更多文本模型

常见问题

我可以本地运行GLM-5V-Turbo吗？: 不可以。Z.ai尚未发布该模型的开放权重，仅提供API服务，无法在本地运行。
费用是多少，支持多长的上下文？: 输入费用为每百万字令1.20美元，输出费用为每百万字令4.00美元，上下文窗口为202,752字令。
GLM-5V-Turbo与普通视觉语言模型有何不同？: 大多数视觉语言模型仅回答图像相关问题；GLM-5V-Turbo设计用于基于感知进行行动，完成智能体工作流所需的感知-规划-执行闭环，支持原生视频输入和图像。

船长评语
适合需要视觉感知、规划和执行的智能体流程的严肃选择——但请注意输出费用。

船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。

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Updated Oct 22, 2026

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这个评分是怎么计算的

这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。

术语表：这里用到的术语

热度得分: 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
基准线: 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
下载等价量: 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
对数刻度: 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
点赞: 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
采用率: 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
测量与估算: 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
做种者: 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
AI Horde: 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
生成网站: 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
OpenRouter 令牌: 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（检查点）: 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
LoRA和嵌入: 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
家族与权重: 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
年龄: 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
家族加成: 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
替代分数: 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
新模型！（宽限期）: 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
趋势: 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。