春节期间，国产AI大模型领域迎来新一轮竞争热潮，多款热门模型相继亮相，其中智谱推出的GLM-5凭借技术突破成为焦点。这款模型参数量达7440亿，较前代GLM-4.X扩大近一倍，在编程与智能体能力方面实现显著提升。海外AI博主测试数据显示，其代理编程能力位居全球首位，综合编程能力位列第三，超越Opus 4.5并紧追Opus 4.6与Gemini 3 Pro。
模型发布后因用户需求激增，一度出现算力资源紧张的情况，导致部分用户体验波动。智谱官方为此发布致歉声明，并推出补偿方案。这一现象侧面印证了市场对GLM-5技术实力的认可，也反映出国产大模型在商业化落地过程中面临的挑战。
技术层面，GLM-5通过四大创新实现性能跃升。首先引入的DSA稀疏注意力机制，通过动态分配注意力资源，在保持长文本理解能力的同时，将训练与推理成本降低至行业领先水平。该机制支持模型参数扩展至7440亿规模，训练数据量达28.5万亿Token，为复杂任务处理奠定基础。
在强化学习架构方面，研发团队构建了异步RL基础设施，实现生成与训练环节的深度解耦。基于前代slime框架的优化，新系统将GPU利用率提升至新高度，支持大规模智能体轨迹探索，有效解决了传统同步模式导致的迭代效率瓶颈问题。
针对智能体决策质量提升，团队提出异步Agent RL算法。该算法突破传统迭代自蒸馏模式，使模型能够从长周期交互中持续学习，特别优化了动态环境下的规划与纠错能力。这项突破成为GLM-5在真实编程场景中表现优异的核心支撑。
国产化适配方面，GLM-5完成从底层内核到推理框架的全链条优化，全面兼容华为昇腾、摩尔线程、海光等七大国产芯片平台。实测数据显示，单台国产算力节点的性能已可对标双国际主流GPU集群，长序列处理场景的部署成本降低50%，为国产AI生态建设提供重要实践案例。
