智谱发布并开源新旗舰模型GLM-5 旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务
人工智能开开发商智谱日前宣布推出 GLM-5 模型,这是智谱最新推出的旗舰级模型,旨在应对复杂的系统工程和长时域智能体任务,扩展性仍然是提升通用人工智能 (AGI) 智能效率的关键途径之一。
与此前的版本例如 GLM-4.5 相比,新旗舰模型的参数规模从 3,550 亿 (使用的活跃参数为 320 亿) 扩展到 7,440 亿 (使用的活跃参数为 400 亿),预训练数据量也从 23 万亿个 token 增加到 28.5 万亿个 token。

此外智谱还对 GLM-5 进行改进并集成深度求索 DeepSeek 模型使用的稀疏注意力机制 (DSA),在显著降低部署成本的同时,依然保持长时域上下文的处理能力。
强化学习旨在弥合预训练模型在胜任力和卓越性之间的差距,然而由于强化学习训练效率低下,将其大规模部署到底层逻辑模型中面临挑战,所以智谱开发了名为 slime 的新型异步强化学习基础设施,这可以显著提高训练吞吐量和效率,从而能够进行更细粒度的训练后迭代。
凭借在训练前和训练后两方面的同时进步,GLM-5 在众多学术基准测试中相比 GLM-4.7 取得显著提升,在推理、编码和智能体任务上取得全球所有开源模型中的最佳性能,缩小与前沿模型之间的差距。
GLM-5 专为复杂系统工程和长时域智能体任务而设计,在智谱的内部评估套件 CC-Bench-V2 中,GLM-5 在前端、后端和长时域任务上均显著优于 GLM-4.7,同时缩小了与 Claude Opus 4.5 之间的差距。
在衡量长期运营能力的基准测试 Vending Bench 2 中,GLM-5 在开源模型中排在榜首,该基准测试要求模型模拟自动售货机业务运行一年,GLM-5 的最终账户余额为 4432 美元,超越 GPT-5.2,接近 Claude Opus 4.5 的水平,展现其强大的长期规划和资源管理能力。
目前 GLM-5 系列模型已经在 HuggingFace 和 ModelScope 上开源,模型权重以 MIT 许可证发布,GLM-5 也可以在 api.z.ai 以及 bigmodel.cn 上获取,兼容 Claude Code 和 OpenClaw。
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