智谱发布GLM-5技术细节：工程级智能，适配国产算力

2月12日，智谱发布GLM-5，技惊四座。10天后技术报告出炉，让人们一窥GLM-5模型的内在基因。

有意思的不是又刷了什么榜，而是整个思路变了：不再比参数大小，开始比系统工程能力。

GLM-5做的三件事都挺实在：1、模型真的能完成复杂任务了，不只是写几行代码；2、训练效率上了一个台阶，超大模型不再是纯烧钱游戏；3、从底层到推理框架全面适配国产芯片——这个最关键。

如果说之前是“中国在追赶”，现在则已经开始搭自己的技术体系了。

从"给代码"到"做系统"

报告提了个概念转变：从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering。前者是你说一句我给段代码，后者是你给目标、我自己规划拆解、写代码调工具、调试迭代，直到把整个系统搞定。

GLM-5的重点已经不是单题得分，而是：

200K上下文（几百页文档的量）

跨文件软件工程任务

长周期任务中持续规划修正

多轮交互保持思考一致性

比如 Vending-Bench 2 要求"模拟经营自动售货机一年"，最后看账户余额。GLM-5在开源模型里第一，接近 Claude Opus 4.5。这测的是长期决策能力，不是问答题。

模型开始有"工程级智能"了。

稀疏注意力：不再无脑烧算力

GLM-5有744B参数（激活40B），训练了28.5万亿token。按传统架构，算力消耗会爆炸。

核心创新是DSA（DeepSeek稀疏注意力）。传统注意力机制"看所有内容"，计算复杂度平方级增长；DSA动态判断"哪校縪ken真正重要"，只算关键部分。

200K长上下文下，DSA把注意力计算量降低1.5–2倍。

而且——无损。

其他高效注意力方法通常牺牲精度，DSA通过继续预训练平滑过渡，性能不退化。

结果是：

同样算力 → 更长上下文

同样成本 → 更高推理能力

同样硬件 → 更大模型

对中国来说，效率创新比堆算力重要得多。

强化学习架构重构

GLM-5的RL体系做了彻底改造。

生成与训练解耦。模型生成轨迹，训练在另一套系统异步进行。过去要等最慢任务完成才继续训练，现在谁先完成谁先训练，吞吐大幅提升。对长程Agent任务至关重要。

异步Agent RL算法解决了真实软件工程中任务持续数小时的问题。引入：

Token-in-Token-out（避免重新分词误差）

双侧重要性采样

DP-aware路由优化KV cache

模型能在复杂环境中稳定学习，不会因策略偏移崩溃。

说白了，解决的是"如何让大模型在真实任务中持续自我改进"。

真正关键的一步：适配国产算力

报告对中国AI最重要的部分在这。

GLM-5原生适配国产GPU生态，已兼容华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、天数智芯、燧原。

不是"能跑"那种适配，而是：

KV cache调度优化

通信机制适配

混合精度训练匹配

INT4量化感知训练对齐

分布式并行策略重构

很多国产芯片生态的难点不是算力，是软件栈。

GLM-5的意义在于：不是围绕单一海外硬件架构设计，而是面向多种国产算力平台做系统级适配。

这是个质变——中国大模型开始围绕本土硬件生态做工程优化，不再被动迁移。

报告称，得益于上述软硬协同的极致优化，GLM-5 在单台国产算力节点上的性能表现，已足可媲美由两台国际主流 GPU 组成的计算集群；不仅如此，在长序列处理场景下，其部署成本更是大幅降低了 50%。

软硬件闭环正在形成

把GLM-5的技术路径拆开看，是个完整闭环：

模型架构创新（DSA）→ 训练效率优化（异步RL）→ 内存与通信压缩（ZeRO、激活卸载）→ 低精度对齐（INT4 QAT）→ 国产芯片深度适配

这是一条完整的国产AI工程链路。

过去中国AI的优势在应用层，现在开始进入架构创新、算法工程、训练系统、芯片适配、推理框架的全栈优化。

这份技术报告的真正意义，不在某个基准测试分数，在于中国AI第一次以"体系能力"展示竞争力。

从炫技到成熟

GLM-5的报告没过度强调"我们比谁强多少"，详细披露训练流程、算法选择、工程权衡、消融实验。这本身就是成熟的表现。

当一个模型开始谈GPU利用率、长尾延迟、KV cache复用、量化kernel对齐、灾难性遗忘控制——它已经不是在秀能力，而是在做工业级系统。

对中国来说，GLM-5更像是一次宣告：我们不仅能做大模型，也能做自己的算力适配，还能把两者打通。

这才是真正的跨越。