在2026中關(guān)村論壇年會(huì)“人工智能主題日·主題論壇”上，智譜公司首席執(zhí)行官張鵬圍繞“OpenClaw與AI開源”展開深入探討。他重點(diǎn)介紹了公司最新發(fā)布的GLM-5-Turbo基礎(chǔ)大模型，這款被業(yè)內(nèi)稱為“智譜龍蝦基座模型”的新產(chǎn)品，標(biāo)志著大模型應(yīng)用從“簡單對(duì)話”向“真正干活”的實(shí)質(zhì)性跨越。

張鵬指出，GLM-5-Turbo在訓(xùn)練階段就針對(duì)復(fù)雜任務(wù)場景進(jìn)行專項(xiàng)優(yōu)化，顯著提升了工具調(diào)用、指令遵循、持續(xù)性任務(wù)執(zhí)行等核心能力。他以智能體完成實(shí)際工作為例，解釋稱這類應(yīng)用需要自主規(guī)劃任務(wù)流程、動(dòng)態(tài)壓縮上下文信息，并具備強(qiáng)大的錯(cuò)誤修正能力，這對(duì)模型架構(gòu)提出了全新要求?！皞鹘y(tǒng)對(duì)話模型就像通用工具，而‘干活’需要的則是專業(yè)級(jí)裝備?！睆堸i比喻道。

針對(duì)近期API價(jià)格上調(diào)約20%的爭議，張鵬坦言這是成本驅(qū)動(dòng)的必然選擇。他透露，完成一個(gè)復(fù)雜任務(wù)的Token消耗量可達(dá)簡單問答的百倍，例如“龍蝦”系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，其Token用量是回答問題的十倍甚至更多。雖然團(tuán)隊(duì)通過優(yōu)化算法提升了Token使用效率，但模型規(guī)模擴(kuò)大帶來的算力成本激增仍需通過價(jià)格調(diào)整消化?！拔覀冋趯⒎?wù)定價(jià)逐步拉回合理商業(yè)區(qū)間?！睆堸i強(qiáng)調(diào)，長期低價(jià)競爭會(huì)阻礙行業(yè)健康發(fā)展，智譜希望通過建立可持續(xù)的商業(yè)模式，持續(xù)投入模型優(yōu)化。

在算力挑戰(zhàn)方面，張鵬直言這已成為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。他觀察到，盡管模型能力和智能體框架能帶來十倍級(jí)效率提升，但若因算力不足導(dǎo)致響應(yīng)延遲，將嚴(yán)重削弱用戶體驗(yàn)?！艾F(xiàn)在又回到了‘講卡傷感情’的階段，但這次的技術(shù)背景已完全不同?！彼赋?，當(dāng)前行業(yè)需要構(gòu)建更高效的算力分配機(jī)制，確保先進(jìn)模型能夠真正落地應(yīng)用。

無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人夏立雪從產(chǎn)業(yè)視角補(bǔ)充道，以O(shè)penClaw為代表的智能體產(chǎn)品正在引發(fā)Token需求爆炸式增長。這種趨勢對(duì)系統(tǒng)效率提出前所未有的挑戰(zhàn)，價(jià)格調(diào)整本質(zhì)上是市場供需關(guān)系的自然反映?！爱?dāng)需求增速遠(yuǎn)超技術(shù)優(yōu)化速度時(shí)，價(jià)格機(jī)制將成為調(diào)節(jié)資源分配的重要手段?！毕牧⒀┱J(rèn)為，行業(yè)需要共同探索算力利用的最優(yōu)解，避免陷入無序競爭。

據(jù)技術(shù)白皮書披露，GLM-5-Turbo在長鏈路任務(wù)執(zhí)行測試中，工具調(diào)用準(zhǔn)確率較前代提升37%，持續(xù)任務(wù)完成率突破92%。這些改進(jìn)使其在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療診斷等場景展現(xiàn)出商業(yè)潛力，但高昂的推理成本仍讓部分中小企業(yè)望而卻步。智譜方面表示，正在研發(fā)模型壓縮技術(shù)，計(jì)劃在未來半年內(nèi)將推理成本降低40%，同時(shí)保持核心性能指標(biāo)。