智谱发布GLM Coding Plan致歉信：规则透明度不够、GLM-5灰度节奏太慢、老用户升级机制设计粗糙修改标题

大家好，我是专注中国大模型生态与开发者工具的技术博主。今天我们来聊聊智谱AI（Zhipu AI）刚刚发布的GLM Coding Plan 致歉信 。这封公开信直面用户痛点，承认了 GLM-5 灰度开放以来在规则透明度、节奏把控和老用户升级机制上的三大主要失误，并公布了详细的处理与补偿方案。

这不仅是智谱的一次危机公关，更是国内大模型公司在流量爆炸、资源紧张下的真实写照。让我们一条条拆解信中内容，看看智谱是怎么"认错+补救"的。

（上图：智谱 GLM-5 官方发布海报与性能对比图，GLM-5 在开源智能体编程榜单登顶，逼近 Claude Opus 4.5 水平）

规则透明度不够 GLM-5 定位为参数规模是 GLM-4.7 两倍以上 的"大杯"模型，目标是效果逼近 Claude Opus 4.5，适合复杂任务、Agentic Engineering、长上下文推理等重度场景。但为了让更多用户把 GLM-5 用在"真正需要"的地方，智谱设计了分层消耗策略：
- 日常简单任务优先调度 GLM-4.7（消耗正常）
- GLM-5 按高峰期 3 倍、非高峰期 2 倍计算 token 消耗
问题出在：虽然内部提前测算了倍数，但没有提前把账算清楚、透明展示给用户 ，导致老用户突然发现"消耗变快了"，体验崩盘。
GLM-5 灰度节奏太慢 + 看板延迟 发布后流量远超预期，同时叠加灰产号池、黄牛党恶意占用资源，扩容节奏跟不上，不得不分阶段开放：Max → Pro → Lite。早期看板刷新周期长达 1 小时，用户根本看不到实时消耗变化，加剧了不满。
老用户升级机制设计粗糙 部分老用户在 2 月 12-16 日期间误升新套餐，系统没有提供便捷回滚通道，引发集中投诉。

（上图：GLM-5 vs GLM-4.7 vs Claude Opus 4.5 在 SWE-bench、Terminal-Bench 等编程核心榜单的详细对比，GLM-5 在 Agentic 场景大幅领先）

消耗与规则透明化
- 购买页面已全面展示 GLM-5 的详细消耗倍率和分层调度逻辑。
- 看板刷新频率从 1 小时优化到 10 分钟一次 ，用户能实时监控用量。
分阶段开放进度更新
- Max 用户已全面开放。
- Pro 用户已开放，但高峰期可能因集群负载限流。
- Lite 用户将在节后非高峰期逐步灰度开放。智谱还提到，这种"流量爆表+限流"策略在同行也常见（如去年 Claude 3.5 发布时对 Pro 用户加限额）。
用户补偿方案（最硬核部分）
- 受影响的 Lite 和 Pro 用户（不分新老） ：支持自主申请退款 。退款范围：2026 年 1 月 1 日至今日，全部请客（即全额退还对应期间费用）。
- 2 月 12-16 日误升新套餐的老用户 ：支持一键回滚到原套餐。
这两条补偿力度很大，基本覆盖了所有核心痛点用户，体现了智谱"把用户体验放第一"的态度。

（上图：智谱 GLM Coding Plan 官方定价页面截图，Lite/Pro/Max 三档清晰对比，首购享 5 折特惠）

GLM-5 是智谱当前旗舰 MoE 混合专家模型（参数规模显著大于 GLM-4.7），在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等编程/Agent 榜单上达到开源 SOTA，综合性能逼近 Claude Opus 4.5。

但"大模型 = 高算力 = 高成本"是行业铁律：

推理时 KV Cache、上下文长度、复杂 Agent 链路都会成倍放大显存与计算需求。
分层调度（简单任务走小模型、重任务走大模型）是目前最成熟的性价比方案，类似 OpenAI 的 GPT-4o mini + GPT-4o、Claude 的 Haiku + Sonnet + Opus。

智谱的 2-3 倍消耗倍率，其实已经是相对克制的定价策略。但关键在于提前沟通不足，让用户感觉"被偷袭"。

这封致歉信反映出国内大模型公司在 2026 年面临的真实困境：技术迭代快、用户期待高、资源永远不够用。智谱选择公开认错 + 真金白银补偿，是对用户负责任的表现，也给行业树立了一个正面案例。

如果你是 GLM Coding Plan 的 Pro/Lite 用户，建议尽快检查看板、申请退款或回滚；如果你是开发者，不妨继续关注 GLM-5 的后续优化------毕竟，在开源编程领域，它已经是性价比极高的选择之一。

你怎么看这次事件？是觉得智谱处理得当，还是补偿力度还不够？欢迎评论区讨论！我们会持续跟踪智谱后续更新，带来更多 GLM-5 实测与开发者工具解读。