GLM-5开源SOTA，开源模型新高度！

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学界与业界正逐渐形成一种共识，大模型从写代码、写前端，进化到写工程、完成大任务，即从“Vibe Coding”变革为“Agentic Engineering”。

GLM-5 在 Coding 与 Agent 能力上，取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务。在全球权威的 Artificial Analysis 榜单中，GLM-5 位居全球第四、开源第一，并发布在了始智AI wisemodel开源社区，欢迎前往了解详情！

模型地址：

https://wisemodel.cn/models/ZhipuAI/GLM-5

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更大基座，更强智能

得益于自研CogViT视觉编码器与深度场景优化，GLM-OCR实现了“小尺寸，高精度”。

GLM-5 全新基座为从“写代码”到“写工程”的能力演进提供了坚实基础：

• 参数规模扩展：从 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据从 23T 提升至 28.5T，更大规模的预训练算力显著提升了模型的通用智能水平。

• 异步强化学习：构建全新的“Slime”框架，支持更大模型规模及更复杂的强化学习任务，提升强化学习后训练流程效率；提出异步智能体强化学习算法，使模型能够持续从长程交互中学习，充分激发预训练模型的潜力。

• 稀疏注意力机制：首次集成 DeepSeek Sparse Attention，在维持长文本效果无损的同时，大幅降低模型部署成本，提升 Token Efficiency。

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Coding 能力：对齐 Claude Opus 4.5

GLM-5 在编程能力上实现了对 Claude Opus 4.5 的对齐，在业内公认的主流基准测试中取得开源模型 SOTA 分数。在SWE-bench-Verified 和 Terminal Bench 2.0中分别获得77.8 和 56.2的开源模型SOTA分数，性能超过 Gemini 3 Pro。

2026 年，大模型需要从“会写”走到“会完成”，尤其是端到端完成大型任务。GLM-5 是一个“系统架构师”，它不仅为开发精美的 Demo 而生，更为稳定交付生产结果而生。

在内部 Claude Code 评估集合中，GLM-5 在前端、后端、长程任务等编程开发任务上显著超越 GLM-4.7（平均增幅超过 20%），能够以极少的人工干预自主完成 Agentic 长程规划与执行、后端重构和深度调试等系统工程任务，使用体感逼近 Opus 4.5。

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Agent 能力：SOTA 级长程任务执行

GLM-5 在 Agent 能力上实现开源 SOTA，在多个评测基准中取得开源第一：在 BrowseComp（联网检索与信息理解）、MCP-Atlas（工具调用和多步骤任务执行）和 τ²-Bench（复杂多工具场景下的规划和执行）均取得最佳表现。

在衡量模型经营能力的Vending Bench 2中，GLM-5 获得开源模型第一的表现。Vending Bench 2 要求模型在一年期内经营一个模拟的自动售货机业务，GLM-5 最终账户余额达到 4432 美元，经营表现接近 Claude Opus 4.5，展现了出色的长期规划和资源管理能力。

这些能力是 Agentic Engineering 的核心：模型不仅要能写代码、完成工程，还要能在长程任务中保持目标一致性、进行资源管理、处理多步骤依赖关系，成为真正的 Agentic Ready 基座模型。

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国产芯片支持线上推理集群

GLM 系列模型受到全球开发者喜爱，在 GLM Coding Plan 全球爆量后，我们不得不启动限售活动。本次 GLM-5 的上线依托众多国产芯片有力保障了线上服务的稳定和高效。

目前，GLM-5 已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等国产算力平台的深度推理适配。通过底层算子优化与硬件加速，GLM-5 在国产芯片集群上已经实现高吞吐、低延迟的稳定运行。

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