距离春节仅剩数日，国产人工智能领域正酝酿新一轮技术浪潮。近期，多个技术平台相继披露智谱新模型GLM-5的研发进展，引发行业对春节前国产AI突破的期待。此前Kimi K2.5与Minimax M2.2的预热动作已点燃市场热情，而GLM-5的曝光路径更显独特——48小时内三大技术社区形成完整信息链，揭示其技术演进方向。
2月7日，OpenRouter平台悄然上线代号"pony-alpha"的模型，其思维链特征与智谱GLM系列高度相似。技术团队发现，该模型在处理常规问题时以"嗯，......"作为思考起点，知识检索任务采用分点罗列格式，代码生成任务则明确标注用户需求。实测显示，其在贪吃蛇游戏和Minecraft模组开发等复杂代码场景中表现稳定，但暂不支持图像等多模态输入。
技术线索在2月9日集中爆发。vLLM推理框架仓库出现编号34124的代码合并请求，首次明确出现"GLM-5"标识。代码分析表明，该模型采用DeepSeek-V3系列验证的稀疏注意力机制（DSA），并集成多标记预测（MTP）技术。同日，Hugging Face transformers仓库合并的43858号请求，正式引入智谱设计的GlmMoeDsa架构。
架构细节显示，GLM-5采用78层Transformer解码器，前三层为稠密结构确保基础语言理解能力，第四层起部署混合专家（MoE）架构。该模型配置256个专家网络，单token处理激活8个专家及1个共享专家，参数调用比例控制在3%左右。上下文窗口扩展至202K，词表规模达154,880，但相比前代提升幅度有限。
技术选型凸显效率优先导向。MoE架构通过专业化分工降低计算成本，稠密前层设计避免稀疏化导致的表征断裂风险。DSA机制借鉴DeepSeek开源方案，通过轻量级索引器筛选相关词汇，使128K上下文场景计算量减少98%。MTP技术则突破传统自回归模式，在代码生成等结构化任务中实现2-3倍的token生成速度提升。
行业观察指出，GLM-5的技术路径反映国产大模型研发范式转变。通过集成开源技术优化而非完全自研，智谱在控制研发成本的同时，快速获得经过验证的解决方案。这种"站在巨人肩膀上"的策略，使模型在代码生成和逻辑推理领域形成差异化优势，尤其在软件开发辅助场景具备竞争力。
但技术短板同样明显。缺乏多模态处理能力限制了其在AIGC创作领域的应用，在当前视觉语言融合成为主流的背景下，这一缺陷可能影响市场接受度。值得注意的是，GLM-5的技术脉络中频繁出现DeepSeek的技术印记，显示开源生态对国产模型演进的重要影响。
随着春节临近，行业关注焦点已从参数规模转向推理效率。GLM-5的架构设计表明，如何在有限计算资源下提升垂直领域表现，将成为下一阶段竞争的关键。这场由开源技术驱动的效率革命，正在重塑国产大模型的发展轨迹。
