智谱发布GLM-5V-Turbo，给“龙虾”装上眼睛会怎样？
智谱发布GLM-5V-Turbo
模型的重大突破
4月2日，智谱发布了首个原生多模态Coding基座模型GLM-5V-Turbo。其最大的亮点是深度融合了视觉与编程能力，能够原生处理文本、图片、视频等多种模态的信息。这一特性使其在面对复杂任务时表现出色，无论是编程、长程规划还是操作执行，都能高效完成。
多模态Coding能力的关键作用
多模态Coding能力是AIAgent走向实用化的关键步骤。智谱表示，GLM-5V-Turbo能深度适配Agent工作流，与多种Agent深度协同，赋予Agent真正的视觉能力。这样一来，Agent就能看懂屏幕上的信息，进而完成从看懂环境到规划动作，再到执行任务的完整闭环。
“龙虾”任务边界的拓宽
网页浏览与文档处理
“龙虾”等智能体的任务边界因GLM-5V-Turbo得到大幅拓宽。它可以轻松浏览网页和文档，从中提取关键信息。这使得“龙虾”在获取知识和信息方面更加便捷高效，能够快速为用户提供所需的资料。
生成图文报告与PPT
该模型还能生成图文并茂的报告和PPT。通过整合文本与视觉信息，它能够以生动直观的方式呈现内容。无论是工作汇报还是学习总结，都能帮助用户快速制作出高质量的文档。
复杂图表的查询与解读
对于复杂的K线图等图表，“龙虾”也能进行查询并解读。它利用GLM-5V-Turbo的原生视觉能力，准确分析图表中的数据和趋势，为用户提供专业的解读和建议。
多场景性能提升
视觉编程与“龙虾”任务的优势
在视觉编程与“龙虾”任务方面，GLM-5V-Turbo展现出强大的性能。它能够精准理解屏幕上的信息，从而更好地执行相关任务。例如在“股票分析师”Skill中，能快速采集四路数据源，输出图文交错的研报。
多模态搜索等场景的提升
除了上述场景，GLM-5V-Turbo在多模态搜索、深度研究、GUIAgent、感知Grounding等更广泛的Agentic场景中也有显著的性能提升。智谱提供的官方Skills，助力用户在更多场景释放模型的多模态潜力。
智谱发布的GLM-5V-Turbo为智能体带来了新的能力，拓宽了“龙虾”等智能体的任务边界，在多个场景提升了性能，为AI的发展注入了新的活力，推动其在更多领域发挥作用。
相关问答
GLM-5V-Turbo最大的突破是什么？
最大突破是深度融合视觉与编程能力，能原生处理文本、图片、视频等多模态信息，擅长复杂任务。
多模态Coding能力对AIAgent有什么作用？
是AIAgent走向实用化的关键，能让Agent具备视觉能力，完成“看懂环境→规划动作→执行任务”闭环。
“龙虾”借助GLM-5V-Turbo能做什么？
能浏览网页和文档，生成图文报告、PPT，还能查询解读K线图等复杂图表，拓宽了任务边界。
AutoClaw上线了什么Skill？
上线了“股票分析师”Skill，利用GLM-5V-Turbo原生视觉能力，“龙虾”能采集数据输出图文交错研报。
GLM-5V-Turbo在其他场景有什么提升？
在多模态搜索、深度研究、GUIAgent、感知Grounding等更广泛场景有显著性能提升。
智谱提供了什么帮助用户释放模型潜力？
智谱提供了一组官方Skills，帮助用户在更多场景中释放GLM-5V-Turbo的多模态潜力。
