龙虾专属模型来了，给你的虾换个好脑子吧
最近🦞养虾成了全国潮流。
各家大厂都在推波助澜，线下活动场场爆满。
当我们去线下交流的时候，就发现了真正的问题。
除了国产大模型御三家之外，大部分云厂商所提供的模型，都还是上一代的模型，DeepSeek V3.2 或者同级别。
以这样的模型当大脑，显然是无法支撑 Agent 的，只能养出一只只笨笨虾。
都不说复杂的，非常简单安装一个 TTS skill，模型都有幻觉。
模型说我装好了，用户说那你来一段，模型说我给你了，用户说你给我放哪儿了，模型说你给我邮箱，我发邮件给你…
这辛辛苦苦养了半天，连实习生都不如，更别提什么数字员工了。
究其原因，是这些龙虾的脑子出了问题，都是聊天脑，不是干活脑
大模型强化学习的基本原理就是在真实的环境中强化学习。
在龙虾之前训练的模型，都没有龙虾的环境，大概率也做不好龙虾的事情。
现在龙虾这么火，微信指数过亿，安装量少说也有百万台了，模型厂商也开始为龙虾训练单独的龙虾模型。
全球第一个为龙虾训练的模型
智谱今天发了全球第一个专门为龙虾打造的模型 GLM-5-Turbo。
这个模型在龙虾任务里进行了高强度的强化学习，有效提升了模型的工具调用能力、复杂指令遵循能力、定时与持续任务能力。
在智谱构建的 ZClawBench 中，GLM-5-Turbo 的跑分是国产模型综合第一，同时还超越了 Gemini 3.1 Pro。
我体验下来，这个模型不仅完成任务的成功率高，速度也飞快，让龙虾有一种终于睡醒，脑袋清明的感觉。
就像武侠小说里英雄找到一把趁手的兵器。
真实的任务测试
我的龙虾养了有七八只，活着的不多了。
智谱的澳龙内置了 GLM-5-Turbo，不用配置开箱即用，我就用它真实地养了一只入门虾，给新手小白朋友们做个参考。
浏览器
养龙虾最重要的事，就要先把 Skills 技能包安装好。
一般我都是先给龙虾装上它的专用浏览器：Browserwing（https://github.com/browserwing/browserwing）
这个插件就是龙虾自己的 Chrome，有些朋友说龙虾访问不了内网啊，只能搜索不能看全文啊，有了这个浏览器就都解决了。
我让龙虾打开 Hackernews，找几篇我可能喜欢的文章，给我总结一下。
于是它就打开了这个网站进去，把每篇文章的 HN 评论都抓了一遍，并整理出 4 篇深度总结：
Coding after coders — AI 写代码后程序员何去何从 Can I Run AI Locally — 本地跑 AI 模型实操指南 Emacs & Vim in the Age of AI — 老编辑器在 AI 时代还能打吗 Negative Light — 负光源，很有意思的概念
如果你经常需要上网查资料、读文章、做总结，这个插件是必备的。
多媒体技能包
如果想让龙虾能听，会说，会画图，就需要装上多媒体技能包。
我一般用 ListenHub 的，ASR 免费，其他统一消耗会员积分
安装命令：npx skills add marswaveai/skills
一分钟之后，6 个技能包就装好了：ASR、TTS、AI播客、AI生图、内容提取、解说视频。
有了这些，可以组合出非常多的自动化工作流。
定时任务
下午，龙虾最大的特点就是可以完成定时任务。
比如我让龙虾帮我做一个港股 AI 日报，每个交易日收盘后自动生成信息图，发到飞书群。
龙虾就开始做了：
1.确定标的：MiniMax（00100.HK）和智谱AI（2513.HK） 2.数据源：接了东方财富的港股 API，实时拉股价数据 3.生图：用 ListenHub Skill 生成 3:4 小红书风格的收盘信息图，红涨绿跌 4.定时：创建了 macOS launchd 定时服务，每个交易日 16:15 自动执行
生成的示例是这样的：
再比如现在刚入春，温差很大不知道穿什么衣服，可以让 AI 做一个每日穿搭版的天气预报：
“来个天气信息的每日穿搭，每天早上发。”
龙虾就会每天 07:30 查北京天气，生成穿搭建议图，发到飞书里。
除了做图片，还可以每天为自己整理信息做播客，人人都有自己的生动早咖啡。
而且定时任务的方式也变得很简单，就是说需求就行了。
Coding 能力
很多逮虾户都忽略了一点重要的事情，就是龙虾虽然最擅长的是 Skills 技能使用，但大脑的 Coding 能力也非常重要。
现在流行自己 DIY 软件，比如我平时用的翻译插件，就是自己写的。
平时遇到什么bug，就交给龙虾随手修一下，非常方便。
不过要注意，GLM-5-Turbo 在龙虾综合任务上超过了 GLM-5，不过 Coding 能力并不如 GLM-5好。
你的虾，值得一个好脑子
回到文章开头说的那个问题。
中国几百万只龙虾，大多数都是鸡肋龙虾。
不是他们不会养虾，是虾的脑子配不上他们的期待。
聊天脑和干活脑，真的不太一样。
在龙虾的环境里训练模型，应该是接下来各家模型厂的一个必然趋势。
为你的虾，配一个好脑子吧。
模型选型依据很简单：先看模型是否在真实 Agent 环境里做过强化学习（工具调用、复杂指令遵循、定时任务），再看 Coding 与 Skills 的能力平衡——GLM-5-Turbo 强在龙虾综合任务，GLM-5 强在 Coding，按你的主力用途选。
原文信息
- 作者：橘子（@oran_ge），ListenHub 创始人
- 原文标题：龙虾专属模型来了，给你的虾换个好脑子吧
- 原文发布日期：2026-03-16 原文地址：
有没有更详细的教程，期待后续。
看标题就点进来了，内容果然没让人失望。
有没有更详细的教程，期待后续。
支持作者，持续关注中。
写得挺用心的，支持一下。
赞同，实践出真知。
看完了，收获满满，期待更多更新。
赞同，实践出真知。
讲解得很细致，新手也能看懂。