智谱GLM-5模型正式发布，依托超算互联网的强大算力，在编程与Agent任务上达到了开源SOTA水平。其性能逼近Claude Opus 4.5，为开发者和科研机构提供了新的高性能选择。
智能速览
GLM-5在全球权威榜单位居开源第一，综合实力强劲。
编程能力在SWE-bench等基准测试中对齐Claude Opus 4.5。
在多工具复杂任务执行上，Agent能力取得开源SOTA表现。
通过异步强化学习与稀疏注意力机制，提升效率与智能。
依托国家超算互联网万卡集群，提供稳定高效的算力支持。
精华内容
GLM-5的发布不仅是参数量的堆砌，更是工程实践与算法创新的结晶，尤其在编码和长程任务上。
性能对标
GLM-5在编程领域的表现尤为突出，使用体感逼近业界顶级的Claude Opus 4.5。在SWE-bench-Verified基准测试中获得77.8分，在Terminal Bench 2.0中获得56.2分，两项成绩均为开源模型SOTA，甚至超越了Gemini 3 Pro。这意味着在真实编程场景中，GLM-5能够处理更复杂的系统工程与长程任务。
Agent实力
除了编码，GLM-5的Agent能力同样达到开源顶尖水平。它在BrowseComp（联网检索）、MCP-Atlas（工具调用）和τ²-Bench（复杂规划）等多个权威评测中均名列第一。这表明模型不仅能理解指令，更能自主完成多步骤、多工具的复杂任务，展现出强大的规划与执行能力。
技术底座
GLM-5的强大性能源于其技术创新。模型规模从355B扩展至744B，预训练数据提升至28.5T。同时，它集成了DeepSeek Sparse Attention机制，在保证长文本效果的同时显著降低了部署成本。全新的“Slime”强化学习框架则通过异步智能体算法，让模型能从长程交互中持续学习，充分激发潜力。
算力支撑
如此强大的模型得以高效运行，离不开国家超算互联网核心节点的支持。该平台部署了超过3万卡的国产AI算力，具备向十万卡、百万卡扩展的能力，为GLM-5的高通量推理和持续训练提供了稳定、随需而动的算力保障，是探索前沿AI技术的重要基础设施。
GLM-5的上线，为开源社区带来一个强劲的竞争者。它展示了国产大模型在工程应用上的巨大潜力。未来，它能将开发者从繁琐工作中解放出来吗？
