摩根大通：智谱GLM-5发布——模型、定价与打包工具协同升级的“全栈”升级

原标题：The Launch of GLM-5 – a “full-stack” upgrade: models, pricing, and packaged tooling move together

摘要

摩根大通发布报告，认为智谱AI于2026年2月推出的GLM-5是一次“全栈”升级，涵盖模型能力、定价策略和打包工具三方面协同提升。模型方面，GLM-5参数规模从355B（32B激活）扩展至744B（40B激活），预训练数据从23T增至28.5T tokens，并引入新强化学习框架“Slime”和DeepSeek稀疏注意力机制，旨在提升编码和长周期任务的工程级交付能力。定价方面，GLM-5编码token价格较上一代翻倍，编码计划价格上调30%以上，反映模型能力增强。打包工具方面，推出Z Code桌面编码代理层和GLM in Excel电子表格集成，降低用户使用摩擦。报告维持对智谱AI（2513.HK）的Overweight评级，目标价400港元（基于30倍2030年预期市盈率，折现至2026年底）。

主要观点

• GLM-5是“全栈”升级，模型、定价和打包工具同步推进，旨在将产品竞争力与商业化及服务交付绑定。
• 模型参数从355B（32B激活）增至744B（40B激活），预训练数据从23T增至28.5T tokens，提升通用能力和鲁棒性。
• 引入新强化学习框架“Slime”，支持更大模型规模和更复杂的RL后训练，提高后训练效率。
• 采用异步智能体RL方法，使模型能从更长、多步交互中持续学习，提升编码和工具使用工作流的可靠性。
• 集成DeepSeek稀疏注意力，在保持长上下文质量的同时降低部署成本，提升token效率。
• 根据Artificial Analysis数据，GLM-5全球模型排名升至第4位（GLM-4.7为第11位），智能水平接近前沿模型。
• 编码计划价格上调30%以上，GLM-5编码token输入价格1.20美元/百万tokens（较GLM-4.7上涨100%），输出价格5.00美元（上涨127%）。
• 推出Z Code桌面编码代理层，降低用户使用摩擦，标准化设置流程，并可通过一致桌面体验抽象供应商切换。
• 推出GLM in Excel，将模型嵌入电子表格工作流，针对数据清洗、公式生成、表格汇总等重复性任务，培养非开发者的使用习惯。
• 报告维持Overweight评级，目标价400港元，基于30倍2030年预期市盈率，折现率15%。

论述逻辑

报告从GLM-5的模型能力升级（参数扩大、训练数据增加、新RL框架、稀疏注意力）出发，认为这些技术改进使模型从“写代码”转向“交付工程级工作”，从而支撑定价上调（编码token价格翻倍、编码计划涨价30%+）。定价上调被视为模型能力增强的最强信号。同时，打包工具（Z Code和GLM in Excel）通过降低用户摩擦和培养使用习惯，将模型能力转化为可扩展、可货币化的业务。三者协同形成“更好模型→可扩展可货币化业务→解锁更广泛应用场景”的正向循环。

关键展望

报告明确列出以下需关注的验证点：

• 开发者对长周期编码任务的反馈：仓库级正确性、工具使用稳定性、端到端完成率。
• 重新定价后的订阅转化：新用户转化和续费行为将揭示价值感知是否跟上更高的入门成本。
• 产品驱动的分发牵引力：Z Code和GLM in Excel的持续日活跃使用将验证通过工作流表面而非基准测试竞争的策略。

推荐标的

• Knowledge Atlas (智谱AI, 2513.HK)：评级Overweight，2026年2月12日收盘价402.00港元，目标价400.00港元（2026年12月31日到期）。投资逻辑：公司处于全球模型能力第一梯队，GLM-5发布标志重要拐点，全球API业务有望加速；本地部署在受监管行业形成结构性需求，云API为增长引擎。风险包括出口管制、地缘政治、竞争加剧、高研发投入、商业化不确定性、计算基础设施依赖。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。