春節期間，國產AI大模型領域迎來新一輪競爭熱潮，多款熱門模型相繼亮相，其中智譜推出的GLM-5憑借技術突破成為焦點。這款模型參數量達7440億，較前代GLM-4.X擴大近一倍，在編程與智能體能力方面實現顯著提升。海外AI博主測試數據顯示，其代理編程能力位居全球首位，綜合編程能力位列第三，超越Opus 4.5并緊追Opus 4.6與Gemini 3 Pro。
模型發布后因用戶需求激增，一度出現算力資源緊張的情況，導致部分用戶體驗波動。智譜官方為此發布致歉聲明，并推出補償方案。這一現象側面印證了市場對GLM-5技術實力的認可，也反映出國產大模型在商業化落地過程中面臨的挑戰。
技術層面，GLM-5通過四大創新實現性能躍升。首先引入的DSA稀疏注意力機制，通過動態分配注意力資源，在保持長文本理解能力的同時，將訓練與推理成本降低至行業領先水平。該機制支持模型參數擴展至7440億規模，訓練數據量達28.5萬億Token，為復雜任務處理奠定基礎。
在強化學習架構方面，研發團隊構建了異步RL基礎設施，實現生成與訓練環節的深度解耦。基于前代slime框架的優化，新系統將GPU利用率提升至新高度，支持大規模智能體軌跡探索，有效解決了傳統同步模式導致的迭代效率瓶頸問題。
針對智能體決策質量提升，團隊提出異步Agent RL算法。該算法突破傳統迭代自蒸餾模式，使模型能夠從長周期交互中持續學習，特別優化了動態環境下的規劃與糾錯能力。這項突破成為GLM-5在真實編程場景中表現優異的核心支撐。
國產化適配方面，GLM-5完成從底層內核到推理框架的全鏈條優化，全面兼容華為昇騰、摩爾線程、海光等七大國產芯片平臺。實測數據顯示，單臺國產算力節點的性能已可對標雙國際主流GPU集群，長序列處理場景的部署成本降低50%，為國產AI生態建設提供重要實踐案例。
