如何免費使用 GLM-5：智譜 AI 最新旗艦模型完整指南

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如何免費使用 GLM-5：智譜 AI 最新旗艦模型完整指南

GLM-5 是智譜 AI 於 2026 年 2 月 11 日發布的最新旗艦模型，在 AI 社群引發了巨大迴響。憑藉著前所未有的 7450 億個參數，以及在實際場景中可媲美 Claude Opus 4.5 的革命性性能，GLM-5 代表了開源 AI 的新里程碑。這份完整指南將向您展示如何透過正規管道免費存取和使用 GLM-5。

為什麼 GLM-5 是遊戲規則改變者

GLM-5 標誌著開源 AI 發展的重大飛躍：

大規模架構：745B 參數（約為 GLM-4.7 的 2 倍）
SOTA 性能：在編程和 Agent 能力方面實現了開源模型的 State-of-the-Art 表現
編程卓越性：在實際編程場景中達到 Claude Opus 4.5 級別的性能
先進架構：採用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，擁有 256 個專家，同時激活 8 個
尖端技術：整合了 DeepSeek 風格的稀疏注意力機制（DSA）
多 Token 預測：增強了 MTP (Multi-Token Prediction) 技術以提升效率

GLM-5 在 Agent 工程和複雜系統編程任務方面表現特別出色，使其成為開發者和 AI 愛好者的理想選擇。

方法一：官方 Z.ai 平台（免費額度）

您可以獲得什麼

智譜 AI 為新用戶提供免費試用額度，讓他們體驗包括 GLM-5 在內的 AI 模型。

存取步驟：

訪問 zhipuai.cn 或 z.ai
建立免費帳戶
新用戶註冊後自動獲得免費試用額度
透過網頁介面或 API 存取 GLM-5

免費層級優點：

透過 chat.zai 直接網頁存取 GLM-5
用於測試和開發的免費 API 額度
初始試用無需信用卡
試用期間可使用完整的模型功能

專業提示：

在儀表板中監控您的額度使用情況
使用免費額度測試 GLM-5 的編程能力
平台經常舉行促銷活動，提供額外的免費 tokens

方法二：BigModel 開放平台

尒業 API 存取

BigModel 平台提供對所有 GLM 模型的完整 API 存取，包括 GLM-5。

設定流程：

前往 open.bigmodel.cn
註冊新帳戶
進入個人中心以產生 API 金鑰
查看官方文件了解 GLM-5 的可用性
使用提供的 SDK 輕鬆整合

官方資源：

快速入門指南：docs.bigmodel.cn/cn/guide/start/quick-start
Python SDK：docs.bigmodel.cn/cn/guide/develop/python/introduction
API 參考：docs.bigmodel.cn/cn/api/introduction

API 使用範例：

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="your_api_key")

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "編寫一個 Python 函數來實現快速排序"}
    ],
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

新用戶優惠：

註冊後獲得免費試用額度
推薦計畫：透過推薦每月可獲得高達 2 億個免費 tokens
新用戶和現有用戶均可參與
每個用戶每月可邀請最多 10 位新用戶

方法三：GLM Coding 方案

專為開發者設計的方案

對於專注於編程任務的開發者，智譜 AI 提供了 GLM Coding 方案。

功能特色：

方案每月從 20 元人民幣起
專門針對編程和開發任務進行優化
包含網頁搜尋、網頁閱讀和開源倉庫 MCP 存取（Lite 方案每月 100 次）
可存取所有 GLM 模型，包括 GLM-5

開始使用：

訪問 bigmodel.cn/glm-coding
選擇適合您需求的方案
開始使用 GLM-5 的增強功能進行編程

GLM-5 性能亮點

基準測試卓越表現

GLM-5 在關鍵基準測試中實現了卓越的性能：

SWE-bench Verified：開源 SOTA 性能
Terminal Bench 2.0：Agent 編程任務的頂級性能
實際編程：接近 Claude Opus 4.5 級別的能力

與前代產品比較

功能	GLM-4.7	GLM-5
參數量	355B	745B
架構	密集	MoE (256 專家，8 個激活)
注意力機制	標準	DeepSeek Sparse Attention (DSA)
Token 預測	單一 Token	Multi-Token Prediction (MTP)
編程性能	73.8% SWE-bench	SOTA (已改進)