GLM-5：从对话式助手到智能体工程范式的深度演进

2026年2月，全球人工智能领域见证了智谱正式发布其新一代旗舰基座模型 GLM-5。这一发布不仅是参数规模的又一次飞跃，更标志着大模型从简单的“对话助手”向“系统工程专家”以及“长程智能体（Agent）”的范式跃迁。在这一轮被业内称为“大模型春节档”的竞逐中，GLM-5凭借其7440亿的总参数规模、深度优化的混合专家（MoE）架构以及对长程任务的处理能力，重新定义了开源模型的技术边界。

在过去的两年中，人工智能技术经历了从基础语言理解到复杂逻辑推理的转变。然而，开发者在实际应用中发现，许多模型虽然在短期对话中表现出色，但在处理需要多步骤规划、自我纠错和跨系统协作的长程任务时，往往会陷入“上下文迷失”或“逻辑断裂”的困境。GLM-5的设计初衷正是为了解决这些瓶颈，推动AI从单纯的代码生成（Vibe Coding）走向真正的系统工程（Agentic Engineering）。

架构设计：超大规模混合专家模型与稀疏注意力机制

GLM-5在模型架构层面实现了关键升级，其核心特征是采用了超大规模的 Mixture-of-Experts (MoE) 设计。相比于前代模型GLM-4.5（总参数355B，激活参数32B），GLM-5的参数规模实现了翻倍增长，达到了744B。这种规模的扩张并非盲目堆砌，而是通过精密的专家模块化设计，实现了更深层次的知识表征与任务解耦。

核心结构参数

GLM-5构建了78层隐藏层，集成了256个专家模块。在每次推理过程中，模型仅激活其中的8个专家，对应约40B的激活参数量。这种设计使得模型在保持极高智能上限的同时，维持了相对可控的推理成本和延迟。其稀疏度约为5.9%，这一指标在保持长文本处理无损的前提下，有效提升了Token的利用效率。

下表展示了GLM-5与其前代模型及行业主流模型的基础架构对比：

DeepSeek 稀疏注意力机制 (DSA)

为了进一步优化部署成本并提升长文本处理的稳定性，GLM-5首次引入了 DeepSeek稀疏注意力 (DeepSeek Sparse Attention, DSA) 技术。DSA技术的核心在于通过降低注意力计算的复杂度，解决了长序列任务中计算开销随长度呈平方级增长的难题。这一技术路径与行业顶尖模型DeepSeek-V3保持一致，确保了GLM-5在200K上下文窗口下依然能够保持敏捷的响应速度。

在实际工程场景中，这意味着模型能够同时理解整个庞大的代码库或数百页的复杂合同，而不会因为内存溢出或推理延迟过高而崩溃。对于需要频繁检索长程信息的法律审核、金融分析和大型软件重构任务，DSA提供了坚实的底层支撑。

训练范式革命：Slime框架与异步强化学习

GLM-5之所以能在智能体任务上取得开源最优表现，除了架构上的改进，更得益于其训练范式的彻底变革。

Slime 异步强化学习基础设施

为了解决RL训练中的吞吐量瓶颈，智谱构建了全新的 “Slime”训练框架。Slime采用异步架构，巧妙地将Megatron训练框架与SGLang推理引擎结合在一起。这种异步化设计允许模型在海量的长程交互中持续学习，而无需等待每一步推理的同步反馈。

通过Slime框架，GLM-5能够实现更精细的后期训练（Post-training）迭代。模型在训练过程中不再仅仅是拟合静态的文本分布，而是在模拟环境中通过不断的“规划-执行-反思”过程，磨练其作为智能体的决策能力。

持续学习与智能进化

GLM-5引入了“异步智能体强化学习算法”，这使得模型具备了从长程交互中持续学习的能力。这种机制打破了传统模型在部署后智能即进入“静态”状态的局限。唐杰在内部信中指出，2026年大模型格局的胜负手在于模型架构与学习范式。GLM-5不仅关注当下的性能表现，更致力于开启通往自主进化（Autonomous Evolution）的道路。

基准测试分析：通用智能与长程规划能力的突破

在多项权威基准测试中，GLM-5展现出了与顶级闭源模型比肩的实力，并在开源领域确立了领先地位。

高级推理与数学能力

在2026年的各项竞赛级基准测试中，GLM-5的表现尤为突出，特别是在开启 “思考模式”（Thinking Mode） 后，其逻辑深度显著增强。

软件工程与代码生成

GLM-5在SWE-bench等公认的高难度代码评测中刷新了开源记录，性能逼近Claude Opus 4.5水平。

智能体与长周期任务测试

在代表性测试 “Vending Bench 2”（要求模型模拟运营自动售货机业务一年）中：

• GLM-5 最终账户余额达到 4,432.12美元，位列开源模型第一。
• 其经营策略的稳健性和长期规划能力已经非常接近顶级闭源模型Claude Opus 4.5（4,967.06美元）。

软件工程实战：从“氛围编程”到“系统架构级”自主开发

GLM-5的发布被视为中国AI从“氛围编程（Vibe Coding）”迈向“系统工程”时代的标志。

• 复杂系统构建案例： 在实际测试中，GLM-5展现了处理分布式系统开发的能力。例如，从零构建一个基于 Rust 语言的高并发算力调度系统。它不仅设计了基于 Gossip 协议的节点发现机制和 Raft 共识算法，还能够自主理解 Rust 编译器的报错信息并自我迭代修复。
• 全流程闭环开发： 一个典型的应用场景是“学术版抖音”App 的开发。GLM-5 独立完成了从开源项目改造、API 批处理、后端取数逻辑到前端渲染的全流程开发。
• 防御性工程意识： GLM-5 在执行任务时表现出工程成熟度，不仅交付业务逻辑，还会主动编写防 DDoS 的压力测试脚本，精准识别潜在的竞态条件（Race Condition）和内存泄漏风险。

智能体生态：Z Code 与 OpenClaw 的协同效应

智谱同步重构了配套的工具链，推出了AI原生开发环境 Z Code 和跨应用协作框架 OpenClaw。

• Z Code： 支持自然语言任务拆解和多智能体并发协作。用户可以同时调动多个GLM-5智能体，分别担任架构师、开发者和测试员的角色。
• OpenClaw： 一个跨应用和跨设备的工作流框架。它允许模型接管操作系统的键盘和鼠标，像人类一样操作各种软件（例如：搜索财报 -> 提取到 Excel -> 生成 PPT）。

跨模态交互与 AutoGLM：端到端行动能力的实现

• AutoGLM-Phone： 基于视觉语言模型（VLM）的手机智能助理框架，实现了从“Chat”到“Act”的跨越。它能够“看懂”手机屏幕，通过模拟人类视觉识别和手势操作完成外卖比价、差旅规划等任务。
• GLM-Image： 首个在国产芯片上完成全流程训练的SOTA多模态模型，采用“自回归理解+扩散解码”混合架构，在汉字渲染方面表现卓越。
• GLM-4.5V： 100B级别视觉推理模型，新增思考模式，增强了智能体在物理和数字环境中的生存能力。

软硬结合与国产适配：构建自主受控的算力生态

GLM-5 实现了中国 AI 软硬件体系的完整闭环。通过内核级优化，深度适配了多家国产芯片供应商的硬件：

• 华为昇腾（Huawei Ascend）： 训练到推理全流程深度优化。
• 寒武纪、摩尔线程： 已完成原生适配，可无缝部署。
• 其他支持： 昆仑芯、沐曦、燧原、海光等。

部署灵活性： GLM-5 采用了 MIT 开源协议，支持主流推理框架如 vLLM 和 SGLang，旨在吸引全球开发者构建垂直领域的智能体应用。

商业生态与行业愿景：通往持续学习与 AGI 之路

智谱的商业化路径在2025年取得了里程碑进展，其MaaS平台的年化收入（ARR）在10个月内从2000万增长到了5亿。

2026 年的三大战略重心

1. 超越 Transformer 的新架构： 针对长上下文计算开销探索全新 Scaling 范式。
2. 通用 RL 范式： 研发支持跨越数小时甚至数天的长时程任务强化学习。
3. 在线学习与自主进化： 让模型能够从与世界的交互中实时学习、进化。

结论：智能体工程定义的生产力新常态

GLM-5的发布标志着大模型行业进入了 “智能体工程时代”。对于开发者和企业而言，GLM-5提供了一个低幻觉、高逻辑、且软硬受控的生产力底座。随着AI从对话框走向操作系统内核，从代码片段生成走向完整系统交付，我们正在见证一种由自主智能体驱动的全新生产力常态的诞生。

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