這項(xiàng)由智譜AI公司與清華大學(xué)聯(lián)合開展的研究發(fā)表于2026年2月的arXiv預(yù)印本平臺，論文編號為arXiv:2602.15763v1。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者可以通過該編號在arXiv平臺查詢完整論文。

在人工智能編程的發(fā)展歷程中，我們正經(jīng)歷著一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。過去，程序員與AI協(xié)作編程往往依靠的是一種"感覺流"的方式——人類提出需求，AI根據(jù)理解生成代碼，這個過程充滿了不確定性和反復(fù)調(diào)整。而現(xiàn)在，智譜AI推出的GLM-5模型標(biāo)志著我們正式進(jìn)入"工程智能"時代，AI開始具備獨(dú)立規(guī)劃、實(shí)施和迭代的完整工程能力。

GLM-5是一個參數(shù)規(guī)模達(dá)到7440億的超大型語言模型，其中激活參數(shù)為400億。這個模型的突破性在于它不再是被動的代碼生成工具，而是具備了真正的工程思維能力。就像從手工作坊升級到現(xiàn)代化工廠一樣，GLM-5能夠自主進(jìn)行項(xiàng)目規(guī)劃，分解復(fù)雜任務(wù)，并在整個開發(fā)過程中持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整策略。

模型的訓(xùn)練過程就像培養(yǎng)一位全能工程師。研究團(tuán)隊(duì)首先讓它學(xué)習(xí)了28.5萬億個token的基礎(chǔ)知識，這相當(dāng)于讓它閱讀了人類歷史上幾乎所有的代碼庫和技術(shù)文檔。接著，他們特別加強(qiáng)了模型在長文本理解方面的能力，將其上下文理解長度擴(kuò)展到20萬token，這意味著它能夠完整理解和處理大型軟件項(xiàng)目的全部代碼結(jié)構(gòu)。

最令人印象深刻的是GLM-5的"思考"能力。在處理復(fù)雜編程任務(wù)時，它會在每次生成代碼前進(jìn)行深入思考，分析問題的本質(zhì)，制定解決方案，甚至預(yù)測可能出現(xiàn)的問題。這種能力被稱為"交錯思考"，就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師在動手前總是先在腦海中構(gòu)思整個實(shí)現(xiàn)方案一樣。

更有趣的是，GLM-5還具備"保持思考"的能力，特別是在處理多輪對話的編程任務(wù)時。傳統(tǒng)的AI模型往往在新的對話輪次中"忘記"之前的思考過程，需要重新分析問題。而GLM-5就像擁有了持久記憶的工程師，能夠在整個項(xiàng)目開發(fā)過程中保持思路的連貫性，避免重復(fù)性的分析工作。

在實(shí)際應(yīng)用效果方面，GLM-5的表現(xiàn)確實(shí)令人矚目。在多個國際權(quán)威編程測試中，它都取得了開源模型中的最高分?jǐn)?shù)。特別是在SWE-bench這個被譽(yù)為"編程界的高考"的測試中，GLM-5獲得了77.8分的成績，這個分?jǐn)?shù)已經(jīng)接近一些頂級商業(yè)模型的表現(xiàn)。

更重要的是，GLM-5在真實(shí)世界的軟件開發(fā)任務(wù)中展現(xiàn)出了前所未有的能力。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套全新的評測體系CC-Bench-V2，專門測試AI模型在真實(shí)軟件開發(fā)環(huán)境中的表現(xiàn)。這套測試不是簡單的代碼片段生成，而是要求模型完成完整的前端開發(fā)、后端工程和長期項(xiàng)目維護(hù)任務(wù)。在這些更接近真實(shí)工作場景的測試中，GLM-5展現(xiàn)了接近人類軟件工程師的工作能力。

一、從"感覺流編程"到"工程智能"的技術(shù)變革

理解GLM-5的革命性意義，需要從編程協(xié)作方式的根本變化說起。傳統(tǒng)的AI編程輔助就像是一個技術(shù)很好但缺乏規(guī)劃能力的助手。你告訴它"我需要一個網(wǎng)站"，它會立即開始寫代碼，但往往缺乏整體的架構(gòu)思考，容易在復(fù)雜項(xiàng)目中迷失方向。這種工作方式被稱為"感覺流編程"——完全依賴直覺和即時反應(yīng)。

GLM-5代表的"工程智能"則完全不同。它就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目經(jīng)理兼技術(shù)專家，收到需求后會首先進(jìn)行系統(tǒng)性的分析：項(xiàng)目的整體架構(gòu)應(yīng)該如何設(shè)計(jì)？需要哪些技術(shù)棧？可能遇到哪些技術(shù)難點(diǎn)？如何分階段實(shí)施？這種系統(tǒng)性的工程思維正是GLM-5的核心優(yōu)勢。

這種轉(zhuǎn)變的技術(shù)基礎(chǔ)來自于幾個關(guān)鍵創(chuàng)新。首先是模型規(guī)模的大幅提升。GLM-5采用了專家混合（MoE）架構(gòu)，將總參數(shù)量擴(kuò)展到7440億，但同時保持400億的激活參數(shù)，這就像擁有了一個超大規(guī)模的專家團(tuán)隊(duì)，每次只調(diào)用最相關(guān)的專家來解決特定問題。

更重要的創(chuàng)新是引入了DeepSeek稀疏注意力機(jī)制（DSA）。這個技術(shù)的巧妙之處在于它讓模型能夠處理極長的上下文信息，而不會因?yàn)橛?jì)算量的爆炸性增長而變得緩慢。想象一下，這就像給模型配備了一副特殊的"眼鏡"，能夠在浩如煙海的信息中迅速定位到最關(guān)鍵的部分，從而在處理大型項(xiàng)目時保持高效率。

在訓(xùn)練方法上，GLM-5采用了全新的異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練就像工廠的流水線，每個環(huán)節(jié)都必須等待上一個環(huán)節(jié)完成。而GLM-5的訓(xùn)練更像是一個高效的協(xié)作團(tuán)隊(duì)，不同的訓(xùn)練任務(wù)可以并行進(jìn)行，大大提高了訓(xùn)練效率。這種創(chuàng)新使得模型能夠在學(xué)習(xí)編程技能的同時，也學(xué)會了項(xiàng)目管理和工程規(guī)劃的能力。

二、核心技術(shù)架構(gòu)：構(gòu)建AI工程師的"大腦"

GLM-5的技術(shù)架構(gòu)就像是為AI工程師精心設(shè)計(jì)的"大腦結(jié)構(gòu)"。這個大腦由多個相互協(xié)作的"思維中心"組成，每個中心負(fù)責(zé)不同類型的任務(wù)處理。

模型的基礎(chǔ)架構(gòu)采用了混合專家系統(tǒng)，就像一個擁有256個不同領(lǐng)域?qū)＜业闹悄覉F(tuán)。當(dāng)遇到前端開發(fā)問題時，會自動調(diào)用前端專家；處理數(shù)據(jù)庫問題時，則切換到數(shù)據(jù)庫專家。這種設(shè)計(jì)確保了模型在各個技術(shù)領(lǐng)域都能提供專業(yè)水準(zhǔn)的解決方案。

特別值得關(guān)注的是GLM-5的注意力機(jī)制創(chuàng)新。傳統(tǒng)的注意力機(jī)制在處理長文本時會遇到計(jì)算量激增的問題，就像試圖同時關(guān)注房間里的每一個細(xì)節(jié)一樣費(fèi)力。GLM-5引入的稀疏注意力機(jī)制則更加智能，它能夠自動識別文本中的關(guān)鍵信息，將注意力集中在最重要的部分，這樣既保證了理解的準(zhǔn)確性，又大大提高了處理效率。

在多令牌預(yù)測方面，GLM-5采用了參數(shù)共享策略。這項(xiàng)技術(shù)讓模型在生成代碼時不是逐個字符地輸出，而是能夠一次生成多個相關(guān)的代碼片段。這就像從一個字母一個字母地書寫升級到了整個單詞甚至句子的流暢書寫，大大提高了代碼生成的速度和連貫性。

模型的上下文處理能力也得到了顯著增強(qiáng)。GLM-5能夠處理長達(dá)20萬token的上下文信息，這意味著它能夠完整理解一個中等規(guī)模軟件項(xiàng)目的全部代碼庫。這種長上下文理解能力使得模型在處理復(fù)雜項(xiàng)目時能夠保持全局視野，避免局部優(yōu)化導(dǎo)致的整體架構(gòu)問題。

三、革命性訓(xùn)練方法：從基礎(chǔ)學(xué)習(xí)到工程實(shí)踐

GLM-5的訓(xùn)練過程就像培養(yǎng)一位從零開始的工程師成長為資深專家的完整歷程。整個訓(xùn)練分為幾個精心設(shè)計(jì)的階段，每個階段都有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)和能力提升指標(biāo)。

基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練階段就像讓模型接受通用教育。研究團(tuán)隊(duì)為GLM-5準(zhǔn)備了28.5萬億token的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了代碼庫、技術(shù)文檔、學(xué)術(shù)論文等各種技術(shù)資料。模型通過學(xué)習(xí)這些材料，建立了扎實(shí)的編程基礎(chǔ)知識和對各種技術(shù)概念的深入理解。

中期訓(xùn)練階段則專注于培養(yǎng)模型的工程實(shí)踐能力。這個階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自真實(shí)的軟件開發(fā)項(xiàng)目，包括GitHub上的問題解決記錄、代碼審查歷史、項(xiàng)目開發(fā)文檔等。模型通過學(xué)習(xí)這些真實(shí)案例，掌握了如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用技術(shù)知識。

最創(chuàng)新的部分是后訓(xùn)練階段，這里采用了全新的異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)就像讓學(xué)生一個接一個地完成作業(yè)，而GLM-5的異步學(xué)習(xí)更像是讓多個學(xué)生同時學(xué)習(xí)不同的技能，然后將學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)相互分享。這種方法大大提高了學(xué)習(xí)效率，使模型能夠在更短的時間內(nèi)掌握更多樣化的技能。

特別值得一提的是模型的"思考"能力訓(xùn)練。研究團(tuán)隊(duì)專門設(shè)計(jì)了交錯思考和保持思考的訓(xùn)練方法。交錯思考訓(xùn)練讓模型學(xué)會在生成代碼前先進(jìn)行系統(tǒng)性思考，分析問題、規(guī)劃方案、預(yù)測風(fēng)險。保持思考訓(xùn)練則讓模型學(xué)會在多輪對話中保持思路的連貫性，避免重復(fù)性的分析工作。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的具體實(shí)施上，GLM-5采用了分階段的訓(xùn)練策略。首先是推理強(qiáng)化學(xué)習(xí)，專注于提升模型的邏輯分析和問題解決能力。然后是智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練模型的項(xiàng)目規(guī)劃和任務(wù)管理能力。最后是通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將各種技能整合成一個統(tǒng)一的工程能力體系。

四、突破性能表現(xiàn)：在各項(xiàng)測試中的卓越成績

GLM-5在各項(xiàng)評測中的表現(xiàn)就像一位全能選手在多項(xiàng)比賽中都獲得了優(yōu)異成績。這些測試不僅包括傳統(tǒng)的編程能力評估，還涵蓋了更貼近真實(shí)工作場景的工程實(shí)踐能力測試。

在推理能力測試方面，GLM-5在"人類最后考試"這個極具挑戰(zhàn)性的測試中獲得了50.4分，這個成績在開源模型中排名第一，甚至超過了一些知名的商業(yè)模型。這項(xiàng)測試被認(rèn)為是衡量AI模型綜合智能水平的重要指標(biāo)，GLM-5的優(yōu)異表現(xiàn)證明了它具備了接近人類專家級別的推理能力。

在編程專項(xiàng)測試中，GLM-5的表現(xiàn)更加突出。在SWE-bench驗(yàn)證集這個被譽(yù)為"軟件工程界高考"的測試中，GLM-5獲得了77.8分的成績，顯著超過了同規(guī)模的其他開源模型。這項(xiàng)測試要求模型解決GitHub上真實(shí)的軟件問題，包括bug修復(fù)、功能實(shí)現(xiàn)、代碼重構(gòu)等各種實(shí)際開發(fā)任務(wù)。

在多語言編程能力方面，GLM-5在SWE-bench多語言測試中取得了73.3分的成績，這證明了它不僅精通單一編程語言，而且能夠熟練處理多種編程語言的混合項(xiàng)目?，F(xiàn)代軟件開發(fā)往往涉及多種技術(shù)棧，GLM-5的這種多語言能力對實(shí)際應(yīng)用具有重要意義。

更令人印象深刻的是GLM-5在智能體任務(wù)中的表現(xiàn)。在BrowseComp這個測試網(wǎng)頁瀏覽和信息處理能力的基準(zhǔn)測試中，GLM-5獲得了75.9分的成績，遠(yuǎn)超其他開源模型。這項(xiàng)測試模擬了現(xiàn)實(shí)中的信息檢索和處理場景，要求模型能夠像人類一樣瀏覽網(wǎng)頁、理解內(nèi)容、提取信息并完成指定任務(wù)。

在長期規(guī)劃能力方面，GLM-5在Vending-Bench 2測試中表現(xiàn)優(yōu)異。這個測試模擬了經(jīng)營一個自動販賣機(jī)生意的完整過程，要求模型在一年的模擬時間內(nèi)做出各種商業(yè)決策。GLM-5最終實(shí)現(xiàn)了4432美元的賬戶余額，在所有開源模型中排名第一，接近商業(yè)模型的水平。

五、實(shí)際應(yīng)用能力：真實(shí)工程場景的表現(xiàn)

為了更準(zhǔn)確地評估GLM-5在真實(shí)工程環(huán)境中的能力，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了全新的CC-Bench-V2評測體系。這套評測系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的代碼片段生成測試，而是要求模型完成完整的軟件開發(fā)項(xiàng)目，就像真正的軟件工程師一樣工作。

在前端開發(fā)測試中，GLM-5需要根據(jù)需求描述獨(dú)立完成完整的網(wǎng)頁應(yīng)用開發(fā)。測試涵蓋了HTML、React、Vue等多種前端技術(shù)棧，要求模型不僅能生成正確的代碼，還要確保生成的應(yīng)用能夠正常運(yùn)行并滿足所有功能要求。GLM-5在這項(xiàng)測試中的構(gòu)建成功率達(dá)到了100%，這意味著它生成的代碼幾乎總是能夠成功編譯和運(yùn)行。

在具體的功能實(shí)現(xiàn)方面，GLM-5展現(xiàn)了接近專業(yè)前端開發(fā)者的能力水平。在HTML項(xiàng)目中，它的實(shí)例成功率達(dá)到38.9%，檢查項(xiàng)成功率為76.3%。這意味著雖然完全符合所有要求的項(xiàng)目占比還不夠高，但大部分功能需求都能得到正確實(shí)現(xiàn)。在React和Vue項(xiàng)目中，GLM-5同樣表現(xiàn)出了扎實(shí)的技術(shù)功底。

后端工程能力測試更加接近真實(shí)的軟件開發(fā)工作。測試項(xiàng)目涵蓋了Python、Go、C++、Rust、Java、TypeScript等多種編程語言，任務(wù)類型包括功能實(shí)現(xiàn)、bug修復(fù)、性能優(yōu)化等各種實(shí)際開發(fā)場景。GLM-5在這項(xiàng)測試中的通過率為25.8%，雖然看起來不高，但要知道這些都是真實(shí)的、復(fù)雜的工程問題，能夠達(dá)到這個水平已經(jīng)相當(dāng)不錯了。

長期項(xiàng)目維護(hù)能力測試可能是最具挑戰(zhàn)性的部分。這項(xiàng)測試要求模型像真正的開發(fā)者一樣，在大型代碼庫中定位問題、理解項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、實(shí)施多步驟的改進(jìn)方案。在代碼庫探索任務(wù)中，GLM-5的成功率達(dá)到了65.6%，這表明它具備了在復(fù)雜項(xiàng)目中快速定位關(guān)鍵信息的能力。在多步驟任務(wù)鏈測試中，GLM-5的成功率為52.3%，雖然與頂級商業(yè)模型還有差距，但已經(jīng)展現(xiàn)了處理復(fù)雜長期項(xiàng)目的能力。

六、中國芯片生態(tài)適配：技術(shù)自主可控的重要進(jìn)展

GLM-5項(xiàng)目的一個重要特色是它從設(shè)計(jì)之初就充分考慮了中國芯片生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)和需求。研究團(tuán)隊(duì)與華為昇騰、摩爾線程、海光、寒武紀(jì)、昆侖芯、沐曦、燧原等七個主流國產(chǎn)芯片平臺深度合作，實(shí)現(xiàn)了全棧優(yōu)化適配。

這種適配工作就像為不同品牌的汽車定制專用零件一樣復(fù)雜。每種芯片架構(gòu)都有其獨(dú)特的計(jì)算特點(diǎn)和優(yōu)化要求，需要針對性的技術(shù)方案。以華為昇騰Atlas系列為例，研究團(tuán)隊(duì)實(shí)施了混合精度W4A8量化策略，通過精巧的壓縮算法將750GB參數(shù)的GLM-5模型成功部署到單臺Atlas 800T A3機(jī)器上。

在具體的優(yōu)化技術(shù)方面，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了多個高性能融合內(nèi)核，包括閃電索引器、稀疏閃存注意力、多頭潛在注意力預(yù)處理優(yōu)化等。這些技術(shù)創(chuàng)新就像為引擎安裝了渦輪增壓器一樣，大大提升了模型在國產(chǎn)芯片上的運(yùn)行效率。

特別值得一提的是推理引擎的專門優(yōu)化。團(tuán)隊(duì)對vLLM-Ascend和SGLang兩個主流推理引擎進(jìn)行了深度適配，實(shí)現(xiàn)了異步調(diào)度、上下文管理、并行策略等多個層面的優(yōu)化。通過這些優(yōu)化，GLM-5在單個國產(chǎn)節(jié)點(diǎn)上的性能已經(jīng)能夠媲美雙GPU國際集群，同時在長序列場景下的部署成本降低了50%。

這種全面的生態(tài)適配不僅僅是技術(shù)層面的成就，更代表了中國在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面向自主可控邁出的重要一步。當(dāng)國外芯片和軟件面臨供應(yīng)限制時，這種自主可控的技術(shù)棧就顯得尤為重要。

七、匿名發(fā)布實(shí)驗(yàn)：真實(shí)能力的客觀驗(yàn)證

GLM-5項(xiàng)目最有趣的一個環(huán)節(jié)是"Pony Alpha"匿名發(fā)布實(shí)驗(yàn)。這個實(shí)驗(yàn)就像一次"盲品測試"，研究團(tuán)隊(duì)在OpenRouter平臺上匿名發(fā)布了GLM-5模型，讓開發(fā)者社區(qū)在不知道模型來源的情況下進(jìn)行測試和評價。

這種匿名測試的價值在于它完全排除了品牌和先入為主印象的影響。開發(fā)者們只能根據(jù)模型的實(shí)際表現(xiàn)來判斷其能力水平，這提供了最客觀、最真實(shí)的評價反饋。在測試期間，Pony Alpha迅速在社區(qū)中獲得了極高的評價，特別是在復(fù)雜編程任務(wù)、智能體工作流和角色扮演場景中表現(xiàn)出色。

有趣的是，社區(qū)用戶對模型來源的猜測五花八門。約25%的用戶認(rèn)為這是Claude Sonnet 5的泄露版本，20%認(rèn)為是DeepSeek V4，10%認(rèn)為是Grok模型，其余用戶才猜測是GLM-5。這種猜測分布本身就說明了GLM-5已經(jīng)達(dá)到了與頂級商業(yè)模型相當(dāng)?shù)男阅芩健?/p>

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)最終公布Pony Alpha就是GLM-5時，整個社區(qū)都感到了驚訝。這個結(jié)果有力證明了中國自主研發(fā)的大模型已經(jīng)具備了與國際頂尖產(chǎn)品競爭的實(shí)力。更重要的是，這次匿名測試讓GLM-5的能力得到了國際開發(fā)者社區(qū)的認(rèn)可，超越了地緣政治因素的影響。

這個實(shí)驗(yàn)也反映出當(dāng)前AI模型評估中存在的一些有趣現(xiàn)象。用戶往往會根據(jù)模型的品牌和來源產(chǎn)生預(yù)設(shè)印象，而匿名測試能夠更好地反映模型的真實(shí)能力水平。對于推動AI技術(shù)的客觀發(fā)展來說，這種評估方式具有重要的參考價值。

八、未來展望：工程智能時代的開啟

GLM-5的發(fā)布標(biāo)志著AI編程輔助進(jìn)入了一個全新的時代。從技術(shù)發(fā)展的角度看，我們正在見證從"工具型AI"向"伙伴型AI"的轉(zhuǎn)變，AI不再只是被動執(zhí)行指令的工具，而是能夠主動思考、規(guī)劃和協(xié)作的智能伙伴。

這種轉(zhuǎn)變對軟件開發(fā)行業(yè)可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程中，項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)、測試調(diào)試等環(huán)節(jié)往往需要不同專業(yè)背景的人員協(xié)作完成。而GLM-5這樣的AI工程師已經(jīng)具備了貫穿整個開發(fā)流程的綜合能力，這可能會重新定義軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)的組織結(jié)構(gòu)和工作方式。

從更廣闊的視角來看，GLM-5代表的工程智能理念可能會擴(kuò)展到軟件開發(fā)之外的其他工程領(lǐng)域。無論是機(jī)械設(shè)計(jì)、電路設(shè)計(jì)還是建筑規(guī)劃，都需要類似的系統(tǒng)性思維和工程實(shí)踐能力。隨著這類技術(shù)的不斷成熟，我們可能會看到AI在各個工程領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

當(dāng)然，技術(shù)發(fā)展也帶來了新的挑戰(zhàn)和思考。當(dāng)AI具備了接近人類工程師的能力時，如何在保持技術(shù)創(chuàng)新活力的同時，確保人類在創(chuàng)造性工作中的主導(dǎo)地位？如何建立人機(jī)協(xié)作的新模式，讓AI成為人類能力的增強(qiáng)器而非替代者？這些都是值得深入探討的問題。

從開源生態(tài)的角度來看，GLM-5的開源發(fā)布對整個AI社區(qū)具有重要意義。它不僅提供了一個高性能的基礎(chǔ)模型，還展示了一套完整的工程智能實(shí)現(xiàn)方案。這為其他研究團(tuán)隊(duì)和開發(fā)者提供了寶貴的技術(shù)參考，有助于推動整個領(lǐng)域的快速發(fā)展。

說到底，GLM-5的意義不僅在于它展現(xiàn)了當(dāng)前AI技術(shù)的最高水平，更在于它為我們描繪了一個AI與人類深度協(xié)作的未來圖景。在這個圖景中，AI不再是冰冷的工具，而是具備工程思維、能夠獨(dú)立規(guī)劃和執(zhí)行的智能伙伴。這種伙伴關(guān)系可能會重新定義我們對工作、創(chuàng)造和協(xié)作的理解。

當(dāng)我們站在這個技術(shù)變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，GLM-5就像一個重要的里程碑，標(biāo)志著我們已經(jīng)跨過了AI輔助編程的初級階段，正在邁向AI工程智能的新時代。這個時代的特征不是簡單的任務(wù)自動化，而是真正的智能協(xié)作和創(chuàng)造性合作。對于每一個關(guān)注技術(shù)發(fā)展的人來說，這都是一個值得關(guān)注和思考的重要時刻。

Q&A

Q1：GLM-5相比傳統(tǒng)AI編程助手有什么本質(zhì)區(qū)別？

A：GLM-5最大的區(qū)別在于它從"感覺流編程"升級到了"工程智能"。傳統(tǒng)AI只是根據(jù)指令生成代碼片段，而GLM-5具備了完整的工程思維，能夠進(jìn)行項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)、任務(wù)分解和長期維護(hù)。它就像從技術(shù)助手升級成了項(xiàng)目經(jīng)理兼技術(shù)專家。

Q2：GLM-5的7440億參數(shù)規(guī)模是否意味著使用成本很高？

A：實(shí)際上GLM-5采用了混合專家架構(gòu)，雖然總參數(shù)達(dá)到7440億，但每次只激活400億參數(shù)，這大大降低了計(jì)算成本。加上稀疏注意力機(jī)制和中國芯片生態(tài)的深度優(yōu)化，GLM-5在長序列場景下的部署成本比同類模型降低了50%。

Q3：普通開發(fā)者現(xiàn)在可以使用GLM-5嗎？

A：GLM-5已經(jīng)開源發(fā)布，開發(fā)者可以通過GitHub平臺獲取模型和相關(guān)代碼。同時，它也通過多個推理服務(wù)提供商和AI網(wǎng)關(guān)平臺提供服務(wù)，包括Amazon Bedrock、Google Cloud等國際平臺以及國內(nèi)的多個服務(wù)商，普通開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求選擇合適的使用方式。