GLM-5

是什么

GLM-5 是智谱推出的大语言模型，于 2026 年 2 月 12 日以 MIT 许可证发布。^[2][1] 其技术报告的标题为「GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering」，编号为 arXiv 2602.15763。^[1]

由来

GLM-5 在 GLM-4.5 的基础上扩大了规模。GLM-4.5 的总参数为 3550 亿（355B），激活参数为 320 亿（32B）；GLM-5 的总参数为 7440 亿（744B），激活参数为 400 亿（40B）。^[1]

主要特点

预训练数据从 23 万亿增长到 28.5 万亿 token。预训练指模型在大规模文本上先行学习的阶段，之后才针对具体任务进行调整。^[1]

GLM-5 整合了深度求索稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention，DSA）。它的作用是降低部署成本，同时保持长上下文的处理能力。稀疏注意力指模型只关注前文中选定的一部分词元，而不是全部，从而减少长输入的计算量。^[1]

后训练阶段使用了智谱的异步强化学习基础设施 slime。强化学习通过奖励好的结果来训练模型；异步训练则让这一过程的各个部分无需彼此等待。^[1]

模型卡包含一份在昇腾（Ascend）NPU 上的部署指南。NPU 即神经网络处理器。^[1]

在 SWE-bench Verified 上，GLM-5 得分 77.8；在 SWE-bench Multilingual 上得分 73.3。在 Terminal-Bench 2.0 上得分为 56.2 与 60.7。在 HLE 上得分 30.5，带工具时为 50.4。在 τ²-Bench 上得分 89.7，在带上下文管理的 BrowseComp 上得分 75.9。^[1]

智谱称，GLM-5 在推理、编程和智能体任务上是开源模型中表现最好的。^[1]

在发展中的位置

2026 年 2 月，智谱股价下跌约 23%，原因包括算力短缺和用户投诉，同时新用户注册受到限制。^[2] 此后，GLM-5 由 2026 年 3 月至 4 月间发布的 GLM-5.1 接替。^[2]