从代码生成到智能体工程：GLM-5发布、AutoGLM-OpenClaw一键部署与Coding套餐涨价的产业变革全景

序言：2026，大模型的“完成时代”降临

当一句自然语言指令就可以生成一段能够运行的代码时，AI编程这件事似乎已经触及了普通开发者所能感受到的“天花板”。不过在真实的工程世界里面，这段代码仅仅是万里长征所迈出的第一步——复杂的业务上下文理解、异构环境方面的依赖管理、百万行代码库的精准调试、生产环境的稳健运维，这些因素才是软件研发真正的核心壁垒。到了2026年，大模型行业的竞争焦点正式从“会写代码”转向了“能完成任务”这个方向，从碎片化的Web Coding迈入了端到端解决复杂问题的Agentic Engineering时代，也就是智能体工程时代。

在这个关键的历史节点上面，智谱AI借助“三位一体”的重磅动作，重新定义了开源大模型的能力边界、AI智能体的部署门槛以及商业化服务的价值标杆：2026年2月11日深夜，面向复杂系统工程与长程Agent任务的开源基座模型GLM-5正式发布，此前在OpenRouter匿名爆火的“Pony Alpha”终于揭开了它的神秘面纱；紧随其后，AutoGLM云平台上面线了OpenClaw一键部署方案，让普通人也可以拥有7×24小时不间断的智能体助手；与此同时，GLM Coding套餐迎来了结构性的涨价，在争议与期待当中，开启了AI编程服务“价值定价”的新篇章。

本文会以万字篇幅，全景式地拆解这三大事件的技术内核、产品逻辑以及产业影响，梳理从模型研发到应用落地的完整链路，分析开发者生态的痛点与机遇，预判2026年大模型智能体的发展趋势。无论是深耕行业的工程师、布局AI的企业决策者，还是关注技术变革的普通用户，都可以从这份深度解析当中，读懂大模型“完成时代”的核心密码。

第一章 技术跃迁：GLM-5，开源大模型的“系统工程革命”

1.1 从Pony Alpha到GLM-5：一场匿名测试引发的全球狂欢

2026年2月初，全球知名的模型服务平台OpenRouter上面线了一款代号是“Pony Alpha”的匿名大模型，迅速引爆了全球开发者社区。上线第一天，该模型就处理了40亿Token，接收了20.6万次请求，在编程、智能体任务等多个维度上面的实测表现，让无数开发者发出了“国产模型的天花板被刷新了”这样的感叹。

那个时候，业内对“Pony Alpha”的真实身份可以说是众说纷纭，直到2月11日深夜，智谱AI正式发布了旗舰模型GLM-5，谜底才最终得到揭晓——这款匿名爆款，正是GLM-5的测试版本。这场“先匿名实测，再正式发布”的策略，不单单是智谱对自身技术实力所展现出的自信，更折射出了2026年大模型行业的竞争逻辑：脱离真实场景的参数竞赛已经成为了过去式，能够解决实际问题的能力才是真正的核心竞争力。

作为智谱新一代的旗舰基座模型，GLM-5的发布时间节点可以说极具战略意义。2026年1月8日，智谱创立发起人兼首席科学家唐杰就已经在内部信当中披露了GLM-5的研发计划，经过一个多月的打磨，这款模型在春节档完成了“压轴登场”，成为了2026年大模型赛道的首个重磅里程碑。更重要的是，GLM-5是以MIT协议在Hugging Face、ModelScope双平台全面开源的，成为了全球首个定位于复杂系统工程与长程Agent任务的千亿级开源大模型，彻底打破了“顶尖大模型必闭源”这个行业魔咒。

1.2 架构革新：MoE+DSA，平衡性能与成本的终极解

GLM-5的核心竞争力，源于它从底层架构开始的彻底重构。面对复杂系统工程方面的高要求，智谱摒弃了传统的稠密模型架构，选用了深度稀疏MoE架构也就是混合专家架构，这样激进的设计，让GLM-5在性能与成本之间实现了极致的平衡。

1.2.1 核心架构参数：规模与效率的双重突破

GLM-5的总参数量达到了7440亿也就是744B，相较于上一代GLM-4.7的355B实现了翻倍式的增长；不过每次推理仅激活大约40到44B参数，稀疏度只有5.9%。具体来看，该架构包含78层隐藏层、256个专家模块，每次仅激活8个专家来参与计算——这种“大模型规模、小激活成本”的设计，让GLM-5既可以承载复杂的长程任务推理，又可以大幅降低部署与推理方面的成本。

在上下文处理能力方面，GLM-5延续并且升级了长文本处理方面的优势，支持202K Token的超大上下文窗口，能够在单个会话里面处理并且推理大量文档、研究论文、完整代码库乃至视频转录之类的内容。与此同时，它的预训练数据量从GLM-4.7的23T提升到了28.5T Token，为智能涌现奠定了坚实的数据基础。

1.2.2 关键技术创新：让推理更快、成本更低

为了进一步优化模型在工程方面的实用性，智谱在GLM-5当中深度集成了DeepSeek稀疏注意力机制也就是DSA，这一技术创新带来了显著的性能提升：推理时延降低了50%以上，部署成本降低了30%以上，处理相同任务所花费的成本不足Claude Opus 4.6的四十分之一。

除此之外，GLM-5还运用了全新的训练框架Slime，来支撑超大规模的分布式训练；通过异步智能体强化学习算法，解决了长程交互当中的上下文遗忘与逻辑衰减问题，赋予模型持续学习与纠偏方面的能力。这些技术创新，让GLM-5不单单是“能力强”，更是“用得起、部署易”，为其大规模商业化落地扫清了成本方面的障碍。

1.3 能力实测：从“写代码片段”到“端到端系统交付”

GLM-5的发布，标志着开源大模型从“代码生成工具”升级为了“系统架构师”。在权威评测与真实场景当中，它的编程与Agent能力均达到了开源领域的SOTA也就是最优水平，使用体感逼近闭源顶级模型Claude Opus 4.5。

1.3.1 权威榜单：开源模型的“屠榜”表现

在智能体核心编程榜单当中，GLM-5交出了一份无可挑剔的答卷：

• SWE-bench Verified 2.0：得分77.8分，位列开源模型第一，逼近Claude Opus 4.5
• Terminal Bench 2.0：得分56.2分，同样拿下了开源模型榜首的位置
• Agent能力评测：在BrowseComp也就是联网检索、MCP-Atlas也就是工具调用以及τ²-Bench也就是复杂规划这些核心榜单当中，均取得了开源第一的成绩

为了更贴近真实的工程场景，智谱还搭建了CCBench评测体系，邀请了几十位资深工程师参与实测。结果显示，GLM-5在复杂系统开发、长程任务执行这类场景当中的使用体感，与Claude Opus 4.5的差距可以说是微乎其微，彻底打破了“开源模型不如闭源模型”这种固有的认知。

1.3.2 真实场景：开发者用它做出“可上线产品”

匿名测试阶段的“Pony Alpha”，已经让全球开发者见证到了它端到端的工程能力，这些真实的案例，成为了GLM-5“能完成任务”的最佳佐证：

• 学术版TikTok：有开发者基于GLM-5，独立完成了开源项目的改造工作，涵盖API批处理、后端取数、前端渲染等全流程，打造出了可以部署的学术内容分享APP，目前这个应用已经提交App Store申请，即将正式上线
• Agent联机对战大富翁：开发者借助GLM-5，实现了3D网页交互、联机对战、AI Agent接入等核心功能，直接产出了可以上线的游戏系统
• 企业级系统开发：在2000到3000行多文件改动的复杂场景当中，GLM-5能够把严重错误控制在2个之内，展现出了出色的工程可靠性

这些案例充分证明了，GLM-5已经摆脱了“代码生成器”这样的局限，能够理解复杂的业务逻辑，自主完成需求拆解、代码编写、调试优化、部署上线这样的全流程，真正实现了“从想法到产品”这种端到端的交付。

1.4 生态适配：打通国产芯片与开发工具的“最后一公里”

开源的终极价值，在于生态方面的共建与共享。GLM-5在发布之初，就完成了与华为昇腾、寒武纪等7家国产芯片平台的深度适配工作，打破了国外芯片对大模型部署所形成的垄断，为国内企业提供了“自主可控加上高性能”这样的解决方案。

在开发工具生态方面，GLM-5全面兼容主流的编程工具链，支持Claude Code、Cline等20多种大编程工具的无缝对接。与此同时，智谱基于GLM-5的长程任务能力，打造了全新的智能体开发环境也就是Zcode，这一工具的诞生，标志着编程工具从“以代码为核心”向“以Agent为核心”进行了重构。

Zcode的核心优势体现在“多智能体协同”方面：开发者只需要清晰地把需求描述出来，GLM-5就会自动拆解任务，调度多个智能体并发完成代码编写、命令执行、调试预览、提交上线这样的全流程工作。更具里程碑意义的是，Zcode本身就是由GLM系列模型自主开发完成的，这是“智能体开发智能体工具”的一次完美实践。

此外，Zcode还支持跨设备协同方面的功能，开发者可以用手机远程指挥桌面端的Agent，去解决以往需要耗费大量时间的工程任务，真正实现了生产力的“随时随地延伸”。

第二章 产品革新：AutoGLM-OpenClaw，让AI智能体“零门槛落地”

当GLM-5为智能体工程奠定了坚实的模型基础之后，如何让普通用户快速用上这一强大能力，就成为了智谱需要解决的下一个核心问题。OpenClaw作为一款成熟的AI Agent执行工具，能够把大模型接入飞书这类社交平台，自动完成多步骤的复杂任务，不过传统的部署流程需要10多个步骤的手动配置，对非技术用户来说门槛可以说是相当高。

在这样的背景下，智谱推出了AutoGLM版本的OpenClaw，通过“一键部署”这样的产品设计，彻底降低了AI智能体的使用门槛。这款产品的上线，让“人人都有智能实习生”变成了现实，也标志着智谱从“模型提供商”向“全栈AI解决方案服务商”完成了转型。

2.1 产品定位：云端运行的“个人AI全能助手”

AutoGLM-OpenClaw是一款运行在AutoGLM云电脑上面的个人AI助手与自动化执行代理，它的核心定位是“以大模型为大脑，以自动化为手脚，以飞书为入口，来完成端到端的复杂任务”。相较于传统的AI工具，它具备了四大核心特性：

2.1.1 全场景任务覆盖

根据官方用户手册的描述，AutoGLM-OpenClaw可以完成五大类核心任务，覆盖个人办公与日常使用的全场景：

1. 个人信息简报：自动汇总用户所关注的邮件、日历安排以及新闻动态，生成每日或者每周的简报
2. 研究与内容撰写：快速完成资料调研、内容摘要，以及邮件、文档、报告的初稿撰写工作
3. 提醒与任务跟进：支持定时任务或者周期提醒，帮助用户管理待办事项，跟进任务的进度
4. 浏览器自动化：自动填写表单、采集数据，重复执行网页操作流程，把双手解放出来
5. 跨设备协同：通过手机来下发任务，由服务器端的网关负责执行，并在飞书聊天当中实时返回结果

2.1.2 深度集成GLM生态

AutoGLM-OpenClaw与智谱GLM生态实现了“无缝衔接”，其核心能力的发挥，高度依赖GLM模型所提供的支持。根据官方要求，用户必须配置GLM Coding Plan的Max或者Pro套餐的API Key，才能够激活AutoGLM-OpenClaw的核心功能。

在模型选择方面，AutoGLM-OpenClaw原生支持GLM-5，用户只需要在配置当中把模型编码选为“zai/glm-5”，就可以借助GLM-5的长程任务能力与工具调用能力，来完成更复杂的自动化流程。这种“模型加上工具再加上平台”的深度绑定，让智谱的生态壁垒得到了进一步的加固。

2.1.3 高权限与高安全性的平衡

作为一款具备自动化执行能力的AI工具，AutoGLM-OpenClaw拥有比较高的系统访问权限，同时还支持开放的插件生态，这意味着它在带来高效生产力的同时，也存在着潜在的安全风险。

为了保障用户的安全，智谱在产品设计当中设置了多重防护机制：首先，要求用户必须使用官方渠道的API Key，确保模型调用的合法性；其次，提供详细的安全指引，提醒用户在安装和配置的时候谨慎操作，确保使用环境的安全可靠；最后，通过AutoGLM云平台的托管服务，实现对执行环境的统一管控，降低本地部署所带来的安全风险。

2.2 一键部署：两种方案，覆盖全类型用户

AutoGLM-OpenClaw的核心亮点，在于“极致简化的部署流程”这个方面。智谱针对不同用户的技术水平，设计了托管配置也就是懒人模式与手动配置也就是进阶模式这两种方案，让新手与专家都可以快速上手。

2.2.1 托管配置：10分钟完成，全程无代码

这是智谱官方所推荐的部署方案，专为非技术用户设计，把原本需要10多个步骤的配置流程，简化成了“三步走”：

1. 环境初始化：前往AutoGLM官网官网链接AutoGLM，点击【一键配置】，在右侧云机界面当中，扫码登录飞书开放平台的账号
2. 填写模型信息：在左侧配置表单里面，填写GLM模型的四项核心配置，也就是API Key、模型编码这些内容
3. 系统自动配置与启动：填写完成之后，系统会自动完成所有后续操作——创建飞书应用、开启机器人能力、自动填写飞书的App ID与Secret。等到页面提示“🎉 配置已就绪”的时候，部署工作就算是完成了，用户可以直接前往飞书去体验

整个过程不需要编写一行代码，不需要了解复杂的技术细节，10分钟之内就可以完成，真正实现了“零门槛部署”这个目标。

2.2.2 手动配置：自定义程度高，适合进阶用户

对于具备一定技术基础的开发者或者企业用户来说，手动配置方案可以提供更高的自定义空间，具体流程可以分为三部分：

1. 获取飞书凭证：在电脑端访问飞书开放平台，登录账号之后创建“企业自建应用”，添加“机器人”能力；进入“凭据与基础信息”页面，获取App ID也就是对应AutoGLM配置的飞书ID与App Secret也就是对应AutoGLM配置的飞书KEY，并且妥善保存起来
2. 配置AutoGLM云机：登录AutoGLM云平台，进入OpenClaw配置页面，手动填入飞书ID、飞书KEY以及GLM API Key，把模型选为GLM-5
3. 测试与上线：完成配置之后，在飞书当中@机器人发送测试指令，验证功能正常之后，就可以正式投入使用了

智谱还为手动配置方案提供了视频教程，降低了操作方面的学习成本。这种“新手友好加上专家可控”的产品设计，最大程度地覆盖了不同用户群体的需求。

2.3 核心价值：重新定义“生产力边界”

AutoGLM-OpenClaw的上线，不单单是产品层面的创新，更从根本上重新定义了AI时代的生产力边界。它的价值主要体现在三个维度：

2.3.1 降低智能体的使用门槛

在此之前，AI智能体的部署需要具备一定的编程能力、服务器运维能力，普通用户可以说是难以企及的。AutoGLM-OpenClaw通过“云托管加上一键部署”这样的模式，让用户不需要购买昂贵的硬件，不需要掌握复杂的技术，只需要拥有一个GLM Coding Plan的API Key，就可以拥有7×24小时不间断的智能体助手。

2.3.2 打通“模型能力”与“实际应用”的链路

GLM-5的强大能力，需要通过具体的工具才能够转化为生产力。AutoGLM-OpenClaw作为连接GLM-5与用户的一座“桥梁”，把模型的长程任务能力、工具调用能力，转化成了用户能够感知到的“自动写报告、自动爬数据、自动发推文”这类实际功能，让技术真正落了地。

2.3.3 构建“飞书生态+AI智能体”的协同模式

飞书作为国内主流的企业协作平台，拥有庞大的用户基础。AutoGLM-OpenClaw把AI智能体深度融入到了飞书生态当中，用户可以在日常的聊天、会议、文档协作过程当中，直接调用智能体来完成任务，实现了“协作场景与AI能力的无缝融合”，极大程度上提升了工作的效率。

2.4 生态拓展：从个人助手到企业级解决方案

虽然AutoGLM-OpenClaw目前主打的是个人用户，不过智谱的长远目标，是要把它打造成企业级的AI自动化解决方案。从产品设计来看，它已经具备了向企业级延伸的基础：

1. 多用户支持：企业可以通过飞书的团队架构，为不同的员工分配不同的智能体权限，实现“团队级的智能体管理”
2. 插件生态：开放的插件生态允许企业开发定制化的插件，去适配自身的业务场景，比如财务报销自动化、客户服务自动化这类场景
3. 数据隔离：AutoGLM云平台支持企业级的数据隔离，确保不同企业的任务数据、配置信息互不干扰，满足企业的合规要求

展望未来，随着产品的不断迭代，AutoGLM-OpenClaw有望从“个人AI助手”升级为“企业数字化转型的核心工具”，为智谱开辟出新的商业化增长点。

第三章 商业变局：GLM Coding套餐涨价，从“性价比内卷”到“价值定价”

在GLM-5发布与AutoGLM-OpenClaw上线的同时，智谱于2026年2月12日宣布，对GLM Coding Plan套餐进行结构性的价格调整，整体涨幅从30%起步，海外版套餐的涨幅更是达到了60%到100%这个区间。这一决定，在开发者社区引发了巨大的争议：有人认为“涨价是技术自信的一种体现”，也有人吐槽“套餐卡顿、性价比出现了下降”。

这场涨价，并不是智谱的“临时起意”，而是其商业化战略的必然选择，背后既有技术升级所带来的底气，也有市场需求的驱动，更折射出了AI编程服务行业的发展逻辑正在发生变革。

3.1 涨价核心信息：谁在涨？涨多少？谁受影响？

根据智谱官方发布的价格调整函，本次涨价的核心细节可以说是清晰明确，兼顾了新老用户的利益，体现了“价值导向加上用户留存”这样的双重考量：

3.1.1 涨价时间与幅度

• 生效时间：2026年2月12日，与GLM-5的开源发布时间保持了同步
• 国内套餐：整体涨幅从30%起步，取消了首购优惠，不过保留了按季、按年订阅方面的优惠政策
• 海外套餐：价格上涨幅度在60%到100%之间，API调用价格的涨幅达到了67%到100%

3.1.2 受影响用户范围

本次涨价采用的是“新老划断”政策：已经订阅的老用户价格保持不变，锁定了现有的270万付费用户这个基本盘；涨价仅仅适用于2026年2月12日之后新订阅的用户。这一政策，有效避免了老用户的流失，同时通过价格对新用户进行了筛选，把焦点聚集在了高价值群体上面。

3.1.3 套餐核心权益变化

在涨价的同时，智谱也同步升级了GLM Coding Plan的核心权益：

1. 模型升级：新套餐默认支持GLM-5，用户可以直接调用这款开源SOTA模型的编程与Agent能力
2. 权限提升：Max套餐和Pro套餐解锁了AutoGLM-OpenClaw的核心功能，支持更复杂的智能体任务
3. 生态兼容：支持20多种大编程工具的无缝对接，把使用场景扩大了不少

此外，智谱还推出了拼团优惠活动，用户通过邀请码来下单，可以立减10%的金额，在涨价的同时，降低了新用户的入门成本。

3.2 涨价的底层逻辑：技术、需求与成本的“三重驱动”

智谱敢于在AI编程服务市场进行“逆势涨价”，并不是盲目做出的决策，而是基于技术突破、市场需求与成本效率这三重支撑，背后有着清晰的商业化逻辑。

3.2.1 技术突破：价值提升支撑价格上涨

正如智谱官方所表述的那样，“产品能力持续升级，是价格调整的核心依据”。GLM-5的发布，让GLM Coding Plan的“智能密度”实现了质的飞跃：

• 从“代码片段生成”升级为了“端到端系统工程”，能力对标的是Claude Opus 4.5这个级别
• 从“单一编程工具”升级为了“智能体开发平台”，支持多智能体协同完成复杂的任务
• 推理成本得到了大幅降低，单位价格所对应的“算力价值”显著提升了

这种“能力翻倍，成本下降”的技术优势，让GLM Coding Plan的价值远远超过了此前的定价。对企业用户来说，即使价格上涨了30%，不过可以借助GLM-5完成原本需要好几名工程师才能完成的任务，从长期来看性价比反而是更高的。

3.2.2 市场需求：算力紧张倒逼价格调整

进入2026年以来，GLM Coding Plan的市场需求呈现出了“爆炸式增长”的态势：付费用户数已经达到了270万，调用量可以说是指数级地攀升。今年1月的时候，智谱曾经因为用户激增、算力告急，被迫把每日可销售量削减到了原来的20%。

在这样的背景下，涨价就成为了“算力资源优化配置”的一种杠杆：一方面，通过价格筛选出高价值的用户，也就是企业团队、专业开发者这类群体，保障核心用户的服务稳定性；另一方面，适度抑制低价值的高频调用，把算力压力缓解一下。从市场反馈来看，涨价之后的GLM Coding Plan依然是“上线即售罄”的状态，充分证明了市场对它的价值是认可的。

3.2.3 成本效率：规模效应下的定价重构

虽然GLM-5的研发投入可以说是巨大的，不过随着模型架构的优化与用户规模的扩大，智谱的单位算力成本一直在持续下降：

• 运用MoE架构与DSA稀疏注意力机制，部署成本降低了30%以上
• 国内芯片的适配工作，进一步降低了硬件采购方面的成本
• 270万付费用户所形成的规模效应，摊薄了研发与运维方面的成本

成本效率的提升，让智谱拥有了“涨价加上让利”这样的双重空间：既可以通过涨价来提升营收，又可以通过拼团优惠、老用户保价这类方式，维持用户生态的稳定。这种“价值定价加上成本控制”的模式，是企业实现可持续发展的核心所在。

3.3 争议与挑战：卡顿、周限与性价比的“用户痛点”

尽管涨价有着充分的逻辑作为支撑，不过在开发者社区里面，关于GLM Coding Plan的争议依然是存在的。根据大量用户所反馈的情况，当前套餐存在三大核心痛点，这也是本次涨价引发争议的主要原因：

3.3.1 服务稳定性不足：“套餐很卡”成为高频吐槽

随着用户量的激增，智谱在算力调度方面的能力面临着严峻的考验。许多用户反映，在高峰时段使用GLM Coding Plan的时候，会出现响应缓慢、卡顿、调用失败这类问题，严重影响了使用的体验。

这种“卡顿”现象，并不是技术能力方面的不足，而是“算力供给与需求增长不匹配”所带来的短期问题。智谱在价格调整函当中也明确表示，“会同步加大算力与模型优化方面的投入”，以保障高负载下的服务稳定性。

3.3.2 使用限制严格：“周限”降低灵活性

目前，GLM Coding Plan设置了每周调用限额，不同档位的套餐对应着不同的周限额度。对于高频使用的专业开发者和企业团队来说，周限的存在大幅降低了工具的灵活性，甚至需要额外购买套餐才能满足需求。

使用限制的设置，本质上可以说是智谱在算力紧张情况下的“无奈之举”。随着算力投入的增加与模型推理效率的提升，这种限制有望逐步得到放宽。

3.3.3 性价比感知偏差：“涨价后更不划算”的用户心理

对于个人开发者来说，他们的使用场景大多是基础的代码补全、简单的脚本编写，GLM-5那种复杂的系统工程能力其实是“用不上”的。在这种情况下，30%的涨价幅度，让许多个人用户产生了“性价比下降”的感觉，甚至开始考虑转向其他性价比更高的编程模型，比如minimax、kimi、claude-sonnet这些。

这种“性价比感知偏差”，反映出智谱的定价策略与部分用户的需求并没有完全匹配。展望未来，智谱或许需要推出更加细分的套餐，来满足不同用户群体的需求。

3.4 未来预判：一个月内的优化方向与行业影响

结合智谱的技术实力与商业化规划，再加上当前用户所反映的痛点，本文做出了核心预判：智谱会在一个月之内，也就是2026年3月20日之前，针对GLM Coding Plan的卡顿、周限、性价比这些问题，推出一系列的优化措施。

3.4.1 短期优化：聚焦服务稳定性与灵活性

结合智谱的技术实力与商业化规划，再加上当前用户所反映的痛点，可以预判智谱会在一个月之内推出一系列的优化措施，这些措施主要聚焦在服务稳定性与灵活性这两个方面。

首先是在算力扩容方面的工作。智谱会加大对国产芯片的采购与部署力度，把算力供给方面的能力提升上来，这样就有望解决高峰时段经常出现的卡顿问题。

其次是在限额调整方面的安排。智谱会放宽高档位套餐的周限额度，或者推出“超限之后按次计费”这种比较灵活的方案，以此来满足高频用户的使用需求。

最后是在性能优化方面的举措。智谱会基于GLM-5的架构优势，进一步优化推理方面的效率，把响应时延降低一些，从而提升用户的使用体验。

3.4.2 中长期调整：构建“分层定价+生态协同”的商业模式

从中长期来看，智谱会针对商业模式进行一系列的调整工作，主要方向是构建“分层定价加上生态协同”这样的模式。

首先是细分套餐方面的规划。智谱会推出面向个人开发者的“基础版”套餐，把核心编程能力保留下来，同时把定价适当降低一些；面向企业用户则会推出“旗舰版”套餐，把GLM-5的全部Agent能力都解锁开，以此来匹配高端方面的需求。

其次是生态联动方面的安排。智谱会把GLM Coding Plan与AutoGLM-OpenClaw深度绑定起来，推出“模型加上工具”的组合套餐，通过这种方式来提升用户的粘性。

最后是开发者激励方面的举措。智谱会为开源社区贡献者、高校学生提供免费或者折扣套餐，把年轻用户群体培育起来，从而构建生态方面的护城河。
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另外还有个拼团优惠，用邀请码（智谱拼团）下单立减10%，算是给新用户留了个口子。

3.4.3 对行业的影响：开启AI编程服务的“价值竞争”时代

智谱的这次涨价，会打破AI编程服务行业长期存在的“性价比内卷”局面，推动整个行业从“价格竞争”转向“价值竞争”这个方向。展望未来，越来越多的企业会把焦点聚集在技术创新与能力提升上面，而不是单纯地打价格战。

对于开发者来说，这意味着“免费午餐”会越来越少，优质的AI编程服务需要付费才能享受，不过与此同时，也能体验到更强大、更稳定、更贴合需求的产品能力。对于行业来说，这会加速洗牌的进程，缺乏技术实力、仅仅依靠低价竞争的企业会被淘汰出局，而具备核心技术与生态能力的头部企业则会占据主导地位。

第四章 产业融合：三大事件的协同效应与2026年大模型趋势

GLM-5的发布、AutoGLM-OpenClaw的上线以及GLM Coding套餐的涨价，并不是三个孤立的事件，而是智谱AI“模型加上工具再加上商业化”全栈战略的集中落地。这三大事件所形成的协同效应，正在重塑大模型行业的竞争格局，也为2026年大模型智能体的发展，指明了清晰的方向。

4.1 协同效应：构建“开源模型+低代码工具+付费服务”的闭环生态

智谱的三大动作，形成了一个相互赋能、相互支撑的生态闭环，这也是其核心竞争力的关键所在：

1. GLM-5开源：吸引全球的开发者参与到生态共建当中，丰富模型的应用场景，为AutoGLM-OpenClaw提供强大的“大脑”
2. AutoGLM-OpenClaw一键部署：降低GLM-5的使用门槛，把用户群体扩大一些，为GLM Coding Plan带来更多的付费用户
3. GLM Coding Plan涨价与升级：为模型研发与工具迭代提供资金方面的支持，同时通过API Key进行绑定，实现“开源模型加上付费服务”的商业化变现

这个闭环生态，既解决了开源模型的商业化难题，又解决了付费服务的用户增长难题，还解决了AI工具的技术支撑难题。相较于其他企业那种“单一环节发力”的模式，智谱的全栈战略具备更强的抗风险能力与生态壁垒。

4.2 对开发者的影响：从“工具使用者”到“智能体创造者”

三大事件的落地，会彻底改变开发者的工作方式以及角色定位。

具体来看，对于个人开发者而言，可以借助GLM-5的开源能力与AutoGLM-OpenClaw的零门槛部署方案，不需要专门组建团队，就可以完成端到端的产品开发工作，从而成为“独立创业者”这样的角色。

对于企业工程师来说，能够从重复的代码编写、调试工作当中解放出来，把精力聚焦在业务逻辑设计、系统架构优化这些核心工作上面，逐渐转变为“智能体指挥官”的定位。

对于开源贡献者来讲，可以基于GLM-5的MIT协议，开展二次开发与定制化的改造工作，为整个生态贡献插件、模型微调方案，最终成为“生态共建者”。

展望未来，开发者的核心竞争力，将不再是“写代码的速度”，而是“指挥智能体完成任务的能力”，是“理解复杂业务、设计高效流程的能力”。

4.3 对企业的影响：AI智能体成为“数字化转型的标配”

对于企业来说，智谱的三大动作，把AI智能体的部署成本与使用门槛都降低了下来，让AI智能体从“高端奢侈品”逐渐转变成了“数字化转型的标配”。

具体来看，中小企业在这方面受益是比较明显的。它们不需要投入巨额资金去搞AI系统的自主研发工作，只需要订阅GLM Coding Plan套餐，再通过AutoGLM-OpenClaw完成一键部署，就可以拥有定制化的AI智能体，把办公效率和业务能力都提升上去。

大型企业则有另外一套玩法。它们可以基于GLM-5的开源权重，进行私有化的部署与定制化的训练工作，再结合AutoGLM-OpenClaw的插件生态，打造出符合自身业务场景的企业级AI解决方案，最终实现“自主可控”这个目标。

至于金融、制造、零售这些传统行业，同样可以借助AI智能体，去完成客户服务自动化、生产流程优化、市场数据分析这类任务，把数字化转型的进程加速往前推一推。

4.4 2026年大模型智能体的四大发展趋势

基于智谱的三大动作，再结合当前行业的发展动态，本文预判2026年大模型智能体会呈现出四大发展趋势。

首先，开源模型会向“Agentic Ready”这个方向进行转型。展望未来，开源大模型的研发工作将不再把“参数规模”作为核心考量，而是会以“Agentic Engineering能力”作为主要导向。像GLM-5这样，具备长程任务规划、工具调用、多智能体协同这类能力的“Agentic Ready”模型，会成为开源领域的主流选择。

其次，智能体的部署工作会向“零门槛、云原生”这个方向发展。AutoGLM-OpenClaw所推出的一键部署方案，会成为行业当中的一个标杆。展望未来，越来越多的AI工具厂商会推出“云托管加上一键部署”这类产品，把智能体的使用门槛降低下来，让“人人都有智能助手”这个愿景变成现实。#### 4.4.3 商业化服务向“分层定价、价值导向”转变

智谱的这次涨价，会推动整个行业的商业化模式进行升级。展望未来，AI编程服务与智能体服务，会采用“分层定价”的模式，针对不同的用户群体推出不同档位的套餐，实现“价值与价格的匹配”。

4.4.4 生态融合向“跨平台、跨领域”深化

AI智能体将不再局限于单一平台或者单一领域，而是会实现“跨平台协同、跨领域融合”这样的效果。比如说，在飞书、钉钉、企业微信这些协作平台上面无缝运行，在办公、生产、销售这些不同的业务领域实现落地，形成“全场景、全链路”的AI自动化生态。

第五章 结语：智能体工程，开启AI生产力的新纪元

2026年2月，智谱AI所推出的三大重磅动作，为大模型行业的“完成时代”写下了浓墨重彩的一笔。GLM-5的发布，让开源大模型具备了端到端完成复杂系统工程的能力；AutoGLM-OpenClaw的上线，让AI智能体的零门槛部署变成了现实；GLM Coding套餐的涨价，标志着AI商业化服务进入了“价值定价”的新阶段。

这场变革，不单单是技术层面的跃迁，更是生产力方面的一场革命。它让大模型从“实验室里的技术”，真正走进了开发者的工作台、企业的办公室，成为了推动数字经济发展的核心动力。

当然，当前的大模型智能体仍然存在着不少不足之处：服务稳定性有待提升，使用限制有待放宽，场景适配性有待加强。不过正如本文所预判的那样，智谱会在一个月之内推出优化措施，而整个行业也会在持续的技术创新与产品迭代当中，不断完善自身。

站在2026年的春天这个时间节点，我们可以预见到，在不久的将来，AI智能体会成为每个人的“私人助手”，每个企业的“核心员工”。它会解放人类的双手，释放人类的创造力，让我们从重复的劳动当中解脱出来，把精力聚焦在更有价值、更有意义的事情上面。

GLM-5的开源，是智谱向世界发出的一份邀请；AutoGLM-OpenClaw的上线，是智谱为普通人打开的一扇大门；GLM Coding套餐的涨价，是智谱对自身价值的一份坚守。在这场智能体工程的革命当中，每一位开发者、每一家企业，都会成为参与者、建设者，同时也是受益者。

2026年，大模型的“完成时代”已经来临，智能体工程的新纪元，正在开启。