适合均衡工作
研究、普通编程、结构化回答、少量工具调用和需要模型分流的任务。
Z.AI · Hermes 模型指南
GLM-5 是 Hermes Agent 的均衡起点。它可以处理研究、编程、结构化回答和工具调用;当任务变成视觉处理、大型仓库或长时间运行时,再把工作交给更专门的模型。

Hermes 使用时要知道的技术信息
下面这些信息说明 GLM-5 在 Hermes 中适合放在哪一层,以及哪些参数会影响成本和检查方式。
使用边界
让 Agent 开始前先检查
按任务选择模型。
研究、普通编程、结构化回答、少量工具调用和需要模型分流的任务。
视觉编程、持续运行的 OpenClaw 工作和大型仓库,更适合使用对应的专用模型。
范围明确的任务先用 GLM-5;需要看屏幕时转给 GLM-5V-Turbo;需要持续工具链时转给 GLM-5-Turbo;需要大型项目上下文时转给 GLM-5.2 或 GLM-5.3。
适合 Hermes 的任务
同一个 GLM 系列可以承担不同角色。先看任务,再决定由哪个模型执行。
搜索允许的资料、比较不同结果,并返回带依据的清晰答案。
完成范围明确的修改,运行检查,并说明改了什么。
分类请求、调用工具,并返回下一步可以直接使用的 JSON。
先读懂任务,再决定下一步交给视觉、长上下文或更强的模型。
它可以研究、解释并返回结构化结果。
工具少,Agent 更容易逐个检查结果。
专门模型能看到更多必要状态。
Hermes 工作流
Hermes 可以先用 GLM-5 开始,观察任务需要什么,再把视觉、长上下文或持续运行的工作交给专门模型。
读取请求,找出目标、资料、工具和风险。
用当前允许的工具完成范围明确的任务。
返回结构化结果、测试、来源或不确定项。
如果下一步需要特殊能力,就交给更合适的模型。


实际案例
Hermes 从多个渠道收到客户问题。GLM-5 先识别产品、紧急程度、语言和缺失信息,再调用已批准的帮助中心和账户工具,返回结构化记录。需要看截图的问题转给 GLM-5V-Turbo,需要修改大型代码库的问题转给 GLM-5.2。团队只为真正需要额外能力的请求支付更高成本。
Hermes 收到客服请求和客户记录。
GLM-5 提取产品、紧急程度、语言和缺失信息。
Hermes 调用已批准的帮助中心和账户工具。
视觉问题转给 GLM-5V-Turbo,代码仓库修改转给 GLM-5.2。
团队把 GLM-5 作为低门槛的第一步,只有真的需要时才付费使用专门模型。
人工检查退款、账户修改、政策例外,以及可能产生法律或财务承诺的回复,都需要人工检查。
成本判断
当还不知道任务会变得多复杂时,通用模型可以先帮助 Hermes 判断。等任务模式稳定后,再把重复工作转给更便宜的模型,把不确定的部分留给 GLM-5。
短客服请求保持提示词简短,调用一次 GLM-5 即可。如果同类请求大量重复,可以让低价模型负责抽取,只把不确定的请求交给 GLM-5。
在 Hermes 中使用 GLM-5
在 Hermes API 中选择 glm-5,先写清输出格式,再说明什么情况下应该把下一步交给其他模型。
curl https://api.hermes-ai.net/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HERMES_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5",
"messages": [{"role":"user","content":"Run the approved task and return a short verification report."}]
}'FAQ
适合做研究、编程、结构化输出和工具调用的起点。重复性任务或专业任务,应转给更便宜或更匹配的模型。
可以,但 Hermes 只能开放当前请求需要的工具,并在产生外部影响前要求返回检查结果。
GLM-5 是通用起点;GLM-5.1 更适合长时间执行循环,GLM-5.2 更适合需要同时理解大量文件和项目决定的任务。
可以处理范围明确的任务。更长的工程任务更适合 GLM-5.1 或 GLM-5.2,并且要设置检查点、测试和停止条件。
简单抽取、分类和短问题可以用小模型。需要推理或工具选择会影响结果时,再使用 GLM-5。
HERMES API · GLM-5
在 Hermes API 中选择 glm-5,先写清输出格式,再说明什么情况下应该把下一步交给其他模型。