智谱发布新一代旗舰模型GLM-5，通过参数翻倍与数据扩容，在编程和智能体领域实现关键突破，性能直指国际顶尖水平，为开发者提供了强大的开源新选择。
智能速览
GLM-5模型参数从355B扩展至744B，激活参数增至40B。
编程性能较上代提升超20%，真实体验逼近Claude Opus 4.5。
在多项智能体评测中达成开源领域最优（SOTA）表现。
国产大模型春节档竞争白热化，GLM-5是最新力作。
精华内容
GLM-5的突破并非偶然，其背后是架构、数据与训练方法的全面革新。让我们深入看看这些关键技术升级。
规模跃升
GLM-5的参数规模从上一代的355B大幅扩展至744B，激活参数也从32B提升至40B。预训练数据量由23T增加至28.5T，更庞大的数据与算力投入，是其通用智能能力显著增强的基础。这一升级为模型处理更复杂的任务提供了坚实的基础。
架构创新
该模型首次引入DeepSeek稀疏注意力机制，在保持长文本处理能力的同时，有效降低了部署成本并提升了Token利用效率。模型构建了78层隐藏层，集成256个专家模块，每次仅激活8个，稀疏度达到5.9%，上下文窗口最高支持202K token。
编程实战
在内部评估中，GLM-5的编程能力表现突出。面对前端、后端及长程任务，其平均性能较上一代提升超过20%。官方称，模型已能以极少人工干预完成复杂的系统工程任务，真实编程体验已非常接近Claude Opus 4.5的水平。
智能体突破
GLM-5在智能体能力上实现了开源领域的最优表现。在BrowseComp、MCP-Atlas及τ2-Bench三项核心评测中均位列第一。这得益于其全新的“Slime”训练框架和异步智能体强化学习算法，让模型能从长程交互中持续学习，激发深层潜力。
GLM-5的发布是国产大模型追赶国际顶尖水平的有力证明，尤其是在编程和智能体这些高价值领域。它为开发者社区带来了新的活力。未来，开源模型与闭源顶尖模型的界限会进一步模糊吗？
