《科創(chuàng)板日報》2月24日訊（記者 李明明）2026年開年，本土大模型企業(yè)智譜在資本市場和技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域雙雙實現(xiàn)突破。

今日，港股AI應(yīng)用板塊走強，智譜股價漲超15%，市值突破3000億港元。而在春節(jié)后港股首個交易日（2月20日），智譜股價市值一度攀升至3232億港元，超越京東、快手等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，躍居港股TMT板塊市值第一梯隊。消息面上，OpenRouter最新周度數(shù)據(jù)顯示，平臺前十模型總token量約8.7萬億，中國模型獨占5.3萬億，占比61%。當(dāng)周token調(diào)用量前三模型均為國產(chǎn)大模型，分別為Minimax M2.5、Kimi K2.5、GLM-5。

技術(shù)層面，智譜近期發(fā)布的GLM-5大模型正被廣泛應(yīng)用，并引發(fā)全球關(guān)注。智譜最新發(fā)布的技術(shù)報告詳細(xì)解讀了GLM-5的核心架構(gòu)與突破，指出該模型在真實世界編程任務(wù)中展現(xiàn)出前所未有的能力，在處理端到端軟件工程挑戰(zhàn)方面，全面超越此前所有開源基線模型。

GLM-5的發(fā)布亦在全球AI行業(yè)和資本市場引起反響。硅谷頂級風(fēng)投機構(gòu)a16z將其與閉源模型Claude Opus系列對標(biāo)；多項公開基準(zhǔn)測試中，GLM-5均位列全球開源模型第一，成為中國大模型躋身全球第一梯隊的案例。

在智能體工程（Agentic Engineering）領(lǐng)域，以智譜為代表的國內(nèi)創(chuàng)業(yè)企業(yè)已在核心技術(shù)與開源生態(tài)上形成局部突破，在垂直場景落地方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

為進(jìn)一步驗證GLM-5的真實技術(shù)實力，《科創(chuàng)板日報》記者對該模型進(jìn)行了專項實測，覆蓋工業(yè)級后端開發(fā)、長步驟復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃等多個核心場景。從輔助編程的“副駕駛”角色，到可獨立執(zhí)行的“總工程師”能力，實測結(jié)果最終印證了GLM-5作為開源模型SOTA（State-of-the-Art）的水平。

從Vibe Coding到Agentic Engineering，重新定義AI編程的未來

智譜方面告訴《科創(chuàng)板日報》記者，GLM-5的核心定位，是推動全球AI編程范式從”Vibe Coding“（氛圍編程）全面轉(zhuǎn)向”Agentic Engineering“（智能體工程），這也是其區(qū)別于行業(yè)內(nèi)其他模型的核心差異化價值。

由前特斯拉AI負(fù)責(zé)人、OpenAI創(chuàng)始成員Andrej Karpathy提出的”Agentic Engineering“（智能體工程），正成為全球AI產(chǎn)業(yè)的核心競爭賽道。作為AI工程范式的高階迭代形態(tài)，該技術(shù)通過標(biāo)準(zhǔn)化工程體系，將具備自主規(guī)劃、執(zhí)行、糾錯能力的AI智能體轉(zhuǎn)化為可穩(wěn)定落地的企業(yè)級生產(chǎn)力工具，重構(gòu)了傳統(tǒng)AI應(yīng)用的開發(fā)邏輯。

目前，Agentic Engineering領(lǐng)域全球產(chǎn)業(yè)格局已初步成型，微軟、OpenAI、谷歌DeepMind憑借全棧技術(shù)布局與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)定義權(quán)穩(wěn)居頭部，Anthropic、英偉達(dá)等企業(yè)在細(xì)分領(lǐng)域領(lǐng)跑。

一位大模型領(lǐng)域工程師對《科創(chuàng)板日報》記者分析，中國企業(yè)正成為該領(lǐng)域全球第二大創(chuàng)新極。國內(nèi)頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠已完成全棧技術(shù)布局，以智譜為首的多家創(chuàng)業(yè)公司在核心技術(shù)、開源生態(tài)上實現(xiàn)局部突破，垂直場景落地優(yōu)勢顯著。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，”Agentic Engineering“將成為未來數(shù)年AI產(chǎn)業(yè)競爭的核心戰(zhàn)場。

在GLM-5之前，行業(yè)主流的AI編程仍處于”Vibe Coding“時代：AI本質(zhì)上是程序員主導(dǎo)的輔助工具，開發(fā)者需要憑借經(jīng)驗與直覺，通過提示詞引導(dǎo)AI完成代碼補全、片段生成等碎片化任務(wù)，AI始終是‘副駕駛’，不僅高度依賴人力介入，更難以處理長周期、多步驟的系統(tǒng)性工程任務(wù)。

“而GLM-5則打破了這一格局，將AI推向了”Agentic Engineering“的全新時代：AI不再只是代碼生成工具，而是能夠自主承擔(dān)端到端軟件工程的‘虛擬工程師’，可以7×24小時不間斷運行，自主完成需求拆解、架構(gòu)設(shè)計、代碼編寫、調(diào)試迭代、項目維護(hù)等全流程開發(fā)任務(wù)，徹底釋放AI在復(fù)雜開發(fā)場景中的生產(chǎn)力?！?/p>

這一范式躍遷并非概念炒作，而是有實打?qū)嵉哪芰εc案例支撐。

在正式發(fā)布前，GLM-5的匿名測試版本Pony Alpha便已在海外開發(fā)者社區(qū)OpenRouter登頂熱度榜，開發(fā)者們震驚地發(fā)現(xiàn)，這個神秘模型能在完全無人干預(yù)的情況下，自主讀取復(fù)雜錯誤日志、跨文件修復(fù)底層代碼漏洞，甚至耗時數(shù)天從零構(gòu)建出可用的C語言編譯器，還有開發(fā)者用它完成了從前后端架構(gòu)設(shè)計到打包簽名的全流程應(yīng)用開發(fā)，直接將APP送上應(yīng)用商店。

在全球權(quán)威的真實編程任務(wù)評測SWE-bench Verified中，GLM-5取得了77.8%的高分，位列開源模型第一，多項指標(biāo)直接對標(biāo)閉源天花板Claude Opus系列，在處理端到端軟件工程挑戰(zhàn)方面超越了此前所有開源基線。

GLM-5的出現(xiàn)，也改變了全球大模型市場的格局——此前只有閉源頭部模型敢觸碰的Agentic Engineering領(lǐng)域，如今被開源的中國模型率先突破，也讓全球市場看到了開源大模型的全新上限。

硅谷頂級風(fēng)投機構(gòu)a16z近期發(fā)布的行業(yè)報告指出，開源大模型與頂級閉源模型之間的能力差距，正在以肉眼可見的速度快速收窄，而報告中被拿來與閉源天花板Claude Opus 4.6正面對標(biāo)的，正是來自智譜的開源模型GLM-5。

春節(jié)期間，GLM-5受到海外開發(fā)者社區(qū)關(guān)注。

記者實測GLM-5：自主執(zhí)行的“總工程師”

為驗證智譜GLM-5大模型的真實技術(shù)實力，《科創(chuàng)板日報》記者對其開展專項實測：全棧開發(fā)方面，以‘資深全棧工程師+視覺設(shè)計師’的雙重身份設(shè)定，要求其從0到1創(chuàng)建可直接部署、名為「MonoGlass Gallery」的個人攝影作品集網(wǎng)站，明確要求采用奶油白+玻璃擬態(tài)+柔和暖灰的淺色體系，風(fēng)格高級簡約、拒絕模板化。

僅數(shù)分鐘，GLM-5便完整生成了適配建筑、自然與人像攝影的專業(yè)作品集網(wǎng)站，同步輸出了符合要求的全頁面設(shè)計與可部署前后端代碼。

緊接著，記者還聚焦企業(yè)級MLOps架構(gòu)規(guī)劃與Excel交付的核心需求，驗證其在專業(yè)技術(shù)場景下的落地能力。

實測任務(wù)為要求GLM-5以資深MLOps架構(gòu)師身份，完成云原生編排與傳統(tǒng)容器化方案的對比分析，輸出包含工具評估、部署路線、風(fēng)險評估的Excel工作簿。

從結(jié)果來看，GLM-5對復(fù)雜技術(shù)需求的拆解能力表現(xiàn)突出：不僅精準(zhǔn)區(qū)分了Cloud Native Buildpacks、Tekton與傳統(tǒng)Dockerfile的技術(shù)差異，還圍繞模型版本管理、自動化訓(xùn)練觸發(fā)、持續(xù)部署標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建了完整的戰(zhàn)略規(guī)劃。

智譜方面對《科創(chuàng)板日報》記者總結(jié)，智譜GLM-5實現(xiàn)了四大突破：

1. Slime異步強化學(xué)習(xí)基建：解耦推理生成與模型訓(xùn)練，實現(xiàn)異步并行與高并發(fā)軌跡生成，極致提升GPU利用率與后訓(xùn)練效率，為智能體訓(xùn)練筑牢底層支撐；

2. AgentRL異步智能體強化學(xué)習(xí)算法：中國原創(chuàng)核心算法，適配復(fù)雜長程交互學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型動態(tài)環(huán)境下的規(guī)劃執(zhí)行能力，是GLM-5超越開源基線的關(guān)鍵，為全球智能體訓(xùn)練提供中國方案。

3. DSA稀疏注意力機制：結(jié)合MoE架構(gòu)，在保留200K超長上下文能力的同時，大幅降低長序列計算與推理成本，支撐智能體全天候規(guī)模化落地；

4. 全棧國產(chǎn)芯片適配： GLM-5完成了與華為昇騰、摩爾線程等七大國產(chǎn)算力平臺的全棧深度優(yōu)化，單節(jié)點性能媲美雙GPU集群，長序列處理成本降低50%，實現(xiàn)了旗艦級大模型在國產(chǎn)算力生態(tài)上的高效落地。這一突破，不僅打破了海外算力生態(tài)對大模型發(fā)展的壟斷，更讓中國企業(yè)能夠基于完全自主可控的技術(shù)棧，構(gòu)建屬于自己的AI智能體應(yīng)用，為中國AI產(chǎn)業(yè)的長期安全發(fā)展筑牢了根基。