AutoClaw 让 GLM 模型进入真实工作流，理解你的目标，拆解复杂任务，调用可用工具，交付可继续使用的成果。
GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，面向高效编程与长程 Agent 任务。采用稀疏注意力与线性注意力混合架构，在保持精准长上下文能力的同时显著降低计算开销，并在多项基准与实际任务中超越 GLM-5.2。在 AutoClaw 中，GLM-5.3-Flash 适合处理高频、轻量且需要及时反馈的日常工作，让用户以更流畅的节奏完成从理解到交付的全过程。
图片、截图和视觉文档理解；图表、文件和信息快速整理；文档、报告与内容处理；高频、多步骤的日常工作流；需要快速反馈和持续迭代的任务
GLM-5.3 是面向复杂工程与长程 Agent 任务的最新旗舰模型。它不仅擅长生成代码，更能在大型项目中持续理解目标、处理多步骤依赖、使用工具并根据执行结果不断调整。在 AutoClaw 中，GLM-5.3 更适合承担需要较少人工拆解、持续时间更长、最终结果要求更高的任务。从分析问题到执行、验证和交付，它可以更完整地推进整个工作过程。
复杂软件工程与大型代码库；从需求到实现的端到端开发；深度调试、代码重构与问题排查；多工具、多步骤工作流；长时间运行的研究和技术任务
GLM-5.2 面向项目级上下文和长程交付。它能够处理大型代码库、长文档以及包含大量背景信息和限制条件的复杂任务，在较长的执行过程中保留更多关键上下文。在 AutoClaw 中，GLM-5.2 可以结合工作文件和任务历史，持续推进多阶段工作。用户无需在每一轮重新解释背景，更适合需要反复分析、修改和验证的项目。
大型项目和长文档处理；跨多个文件的代码开发；深度研究与复杂信息整理；多阶段内容和工程任务；需要持续保持上下文的工作流
GLM-5-Turbo 面向需要持续执行的复杂 Agent 任务，擅长理解任务目标、处理步骤之间的依赖，并在工作过程中配合工具完成下一步操作。在 AutoClaw 中，它适合承担流程明确但步骤较多的日常工作：从收集信息、处理文件到执行操作和整理结果，让用户减少重复指挥，把更多工作交给 Agent 连续完成。
日常自动化工作流；多工具协同任务；批量信息整理与处理；包含多个连续步骤的任务；需要反复执行的标准化流程
GLM-5V-Turbo 是面向视觉理解与视觉编程的多模态模型。它能够理解截图、界面、图片、视频、文本和文件，让 AutoClaw 不再局限于处理文字输入。在 AutoClaw 中，你可以让它分析产品界面、理解设计稿、识别图表和文档内容，再结合工具继续修改代码、整理信息或推进后续任务。
网页和应用界面分析；根据截图或设计稿生成、修改代码；图表、文档和视觉内容理解；UI 问题定位与视觉调试；需要视觉输入的 Agent 工作流
围绕复杂问题查找、筛选和整理信息，对不同来源和方案进行比较，形成具有明确结论和依据的研究成果。
行业与竞品研究；公司和产品分析；市场进入策略；政策与公开资料整理；决策简报和建议。
基于已有文件、会议记录和项目资料，完成信息整理、结构设计、内容撰写与表达优化。
商业报告与项目方案；Word 和 PDF 文档；演示文稿与汇报材料；会议纪要与行动清单；多语言内容与本地化材料。
读取表格和业务数据，完成整理、计算、比较与归纳，将数据转化为清晰的业务结论。
Excel 和 CSV 分析；用户与产品行为分析；运营指标复盘；销售与市场数据总结；周报、月报和可视化图表。
连续处理包含多个步骤的日常工作，减少信息搬运、重复整理和反复指挥。
周期性业务报告；批量内容整理；项目进度汇总；网站与内容更新；标准化流程执行结果。
理解截图、图表、扫描件、界面、演示文稿、图片和视频，并将视觉信息用于后续分析与处理。
图表与 Dashboard 解读；PDF 和扫描件摘要；产品界面检查；视觉内容提取与整理；UI 问题分析和优化建议。
理解产品需求和项目文件，持续推进实现、调试、测试、修复和技术整理。
产品需求拆解；网站和应用开发；代码调试与重构；测试与问题修复；技术方案和工程文档。
