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學(xué)界與業(yè)界正逐漸形成一種共識(shí)，大模型從寫(xiě)代碼、寫(xiě)前端，進(jìn)化到寫(xiě)工程、完成大任務(wù)，即從“Vibe Coding”變革為“Agentic Engineering”。

GLM-5 在 Coding 與 Agent 能力上，取得開(kāi)源 SOTA 表現(xiàn)，在真實(shí)編程場(chǎng)景的使用體感逼近 Claude Opus 4.5，擅長(zhǎng)復(fù)雜系統(tǒng)工程與長(zhǎng)程 Agent 任務(wù)。在全球權(quán)威的 Artificial Analysis 榜單中，GLM-5 位居全球第四、開(kāi)源第一，并發(fā)布在了始智AI wisemodel開(kāi)源社區(qū)，歡迎前往了解詳情！

模型地址：

https://wisemodel.cn/models/ZhipuAI/GLM-5

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更大基座，更強(qiáng)智能

得益于自研CogViT視覺(jué)編碼器與深度場(chǎng)景優(yōu)化，GLM-OCR實(shí)現(xiàn)了“小尺寸，高精度”。

GLM-5 全新基座為從“寫(xiě)代碼”到“寫(xiě)工程”的能力演進(jìn)提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)：

• 參數(shù)規(guī)模擴(kuò)展：從 355B（激活 32B）擴(kuò)展至 744B（激活 40B），預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)從 23T 提升至 28.5T，更大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練算力顯著提升了模型的通用智能水平。

• 異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)：構(gòu)建全新的“Slime”框架，支持更大模型規(guī)模及更復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)，提升強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練流程效率；提出異步智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使模型能夠持續(xù)從長(zhǎng)程交互中學(xué)習(xí)，充分激發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型的潛力。

• 稀疏注意力機(jī)制：首次集成 DeepSeek Sparse Attention，在維持長(zhǎng)文本效果無(wú)損的同時(shí)，大幅降低模型部署成本，提升 Token Efficiency。

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Coding 能力：對(duì)齊 Claude Opus 4.5

GLM-5 在編程能力上實(shí)現(xiàn)了對(duì) Claude Opus 4.5 的對(duì)齊，在業(yè)內(nèi)公認(rèn)的主流基準(zhǔn)測(cè)試中取得開(kāi)源模型 SOTA 分?jǐn)?shù)。在SWE-bench-Verified 和 Terminal Bench 2.0中分別獲得77.8 和 56.2的開(kāi)源模型SOTA分?jǐn)?shù)，性能超過(guò) Gemini 3 Pro。

2026 年，大模型需要從“會(huì)寫(xiě)”走到“會(huì)完成”，尤其是端到端完成大型任務(wù)。GLM-5 是一個(gè)“系統(tǒng)架構(gòu)師”，它不僅為開(kāi)發(fā)精美的 Demo 而生，更為穩(wěn)定交付生產(chǎn)結(jié)果而生。

在內(nèi)部 Claude Code 評(píng)估集合中，GLM-5 在前端、后端、長(zhǎng)程任務(wù)等編程開(kāi)發(fā)任務(wù)上顯著超越 GLM-4.7（平均增幅超過(guò) 20%），能夠以極少的人工干預(yù)自主完成 Agentic 長(zhǎng)程規(guī)劃與執(zhí)行、后端重構(gòu)和深度調(diào)試等系統(tǒng)工程任務(wù)，使用體感逼近 Opus 4.5。

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Agent 能力：SOTA 級(jí)長(zhǎng)程任務(wù)執(zhí)行

GLM-5 在 Agent 能力上實(shí)現(xiàn)開(kāi)源 SOTA，在多個(gè)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)中取得開(kāi)源第一：在 BrowseComp（聯(lián)網(wǎng)檢索與信息理解）、MCP-Atlas（工具調(diào)用和多步驟任務(wù)執(zhí)行）和 τ2-Bench（復(fù)雜多工具場(chǎng)景下的規(guī)劃和執(zhí)行）均取得最佳表現(xiàn)。

在衡量模型經(jīng)營(yíng)能力的Vending Bench 2中，GLM-5 獲得開(kāi)源模型第一的表現(xiàn)。Vending Bench 2 要求模型在一年期內(nèi)經(jīng)營(yíng)一個(gè)模擬的自動(dòng)售貨機(jī)業(yè)務(wù)，GLM-5 最終賬戶(hù)余額達(dá)到 4432 美元，經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)接近 Claude Opus 4.5，展現(xiàn)了出色的長(zhǎng)期規(guī)劃和資源管理能力。

這些能力是 Agentic Engineering 的核心：模型不僅要能寫(xiě)代碼、完成工程，還要能在長(zhǎng)程任務(wù)中保持目標(biāo)一致性、進(jìn)行資源管理、處理多步驟依賴(lài)關(guān)系，成為真正的 Agentic Ready 基座模型。

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國(guó)產(chǎn)芯片支持線上推理集群

GLM 系列模型受到全球開(kāi)發(fā)者喜愛(ài)，在 GLM Coding Plan 全球爆量后，我們不得不啟動(dòng)限售活動(dòng)。本次 GLM-5 的上線依托眾多國(guó)產(chǎn)芯片有力保障了線上服務(wù)的穩(wěn)定和高效。

目前，GLM-5 已完成與華為昇騰、摩爾線程、寒武紀(jì)、昆侖芯、沐曦、燧原、海光等國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)的深度推理適配。通過(guò)底層算子優(yōu)化與硬件加速，GLM-5 在國(guó)產(chǎn)芯片集群上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)高吞吐、低延遲的穩(wěn)定運(yùn)行。

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