智谱公开最新一代大模型 GLM-5 技术细节，性能显著提升

2 月 22 日，智谱今日正式公开了其新一代大模型 GLM-5 的技术细节。

▲ GLM-5、DeepSeek-V3.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro 和 GPT-5.2 对比

据介绍，该模型在智能体（Agent）、推理与编程（ARC）能力上实现突破，通过四大核心技术革新显著提升性能与效率：

稀疏注意力架构（DSA）：动态筛选关键信息，将长序列（200K 上下文）的注意力计算成本降低 1.5-2 倍，支持 7440 亿参数规模下高效推理；

异步强化学习框架：解耦训练与推理过程，利用新型基础设施提升 GPU 利用率，加速智能体轨迹探索；

异步 Agent 强化学习算法：优化长周期任务中的自主规划与纠错能力，适应复杂软件工程场景；

国产芯片全栈适配：深度优化华为昇腾、摩尔线程等七大国产平台，单节点性能媲美双 GPU 集群，长序列处理成本降低 50%。

▲ Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 涵盖 10 项评估

在公开测试中，GLM-5 于ArtificialAnalysis.ai、LMArena 等榜单达到开源模型最高水平：

Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 评分 50 分，刷新开源记录；

LMArena 文本 / 代码竞技场位列开放模型第一，整体表现接近 Claude Opus 4.5；

商业模拟测试 Vending-Bench 2 中，以 4432 美元余额展现长期规划能力；

真实编程任务测试 CC-Bench-V2 显示，其前端、后端及长程任务完成度超越前代 GLM-4.7。

▲ GLM-5 与开源 / 闭源模型的对比。

为验证工程实用性，团队构建自动化评估体系：

前端开发：通过 GUI 智能体交互验证，构建成功率达 98%；

后端修改：85 项多语言任务严格依赖单元测试，通过率与 Claude Opus 4.5 相当；

长程开发链：在万级代码库探索任务中表现优于闭源模型，但多步增量开发仍有提升空间。

▲ SWE-rebench 上的性能表现，2026 年 1 月。

本文源自：IT之家