[新聞] 中國智譜發布新開源模型 勝過Gemini3

作者: h0103661 (路人喵)   2026-02-12 12:02:58
原文標題:
GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering
原文連結:
https://z.ai/blog/glm-5
發布時間:
2026-02-12
記者署名:

※原文無記載者得留空
原文內容:
We are launching GLM-5, targeting complex systems engineering and long-horizon a
gentic tasks. Scaling is still one of the most important ways to improve the int
elligence efficiency of Artificial General Intelligence (AGI). Compared to GLM-4
.5, GLM-5 scales from 355B parameters (32B active) to 744B parameters (40B activ
e), and increases pre-training data from 23T to 28.5T tokens. GLM-5 also integra
tes DeepSeek Sparse Attention (DSA), significantly reducing deployment cost whil
e preserving long-context capacity.
我們正式推出 GLM-5,其目標是應對複雜系統工程與長時程智慧體任務。規模化仍然是提升
通用人工智慧智慧效率最重要的方法之一。與 GLM-4.5 相比,GLM-5 的規模從 3,550 億參
數(其中 320 億為啟動參數)擴展至 7,440 億參數(400 億啟動參數),並將預訓練數據
從 23T 提升至 28.5T Token。此外,GLM-5 整合了 DeepSeek 稀疏注意力機制,在大幅降
低部署成本的同時,仍保有優異的長文本處理能力。
Reinforcement learning aims to bridge the gap between competence and excellence
in pre-trained models. However, deploying it at scale for LLMs is a challenge du
e to RL training inefficiency. To this end, we developed slime, a novel asynchro
nous RL infrastructure that substantially improves training throughput and effic
iency, enabling more fine-grained post-training iterations. With advances in bot
h pre-training and post-training, GLM-5 delivers significant improvement compare
d to GLM-4.7 across a wide range of academic benchmarks and achieves best-in-cla
ss performance among all open-source models in the world on reasoning, coding, a
nd agentic tasks, closing the gap with frontier models.
強化學習旨在彌補預訓練模型在「勝任」與「卓越」之間的差距。然而,由於強化學習訓練
效率低下的問題,將其大規模應用於大型語言模型仍具挑戰性。為此,我們開發了「slime
」——一種新型的非同步強化學習基礎設施,能顯著提升訓練吞吐量與效率,從而實現更細
粒度的後訓練迭代。憑藉在預訓練與後訓練方面的進步,GLM-5 在各項學術基準測試中相較
於 GLM-4.7 有顯著提升,並在推理、程式碼編寫與智慧體任務方面,於全球所有開源模型
中達到了頂尖表現,進一步縮小了與前沿模型之間的差距。
心得/評論:
https://i.meee.com.tw/DAfKbgq.jpg
智譜 (2513.HK) 發布了新一代大模型 GLM-5,基準測試已超越 Google 的 Gemini 3 系列
,僅次於 Claude Opus 4.6 與 GPT-5.2 (深度思考模式)。
作為全球首個上市的純AI模型公司,上市後的第一個旗艦模型依舊維持MIT開源,任何人現
在都能下載直接用,這要怎麼賺錢?不過市場看起來很熱烈,早盤最高達到+33%了。
作者: JingPingKing (金平王)   2026-02-12 12:07:00
沒創意
作者: minazukimaya (水無月真夜)   2026-02-12 12:13:00
蒸餾真的猛XD 看來以後預訓練都是花錢讓別人爽而已蒸餾效果這麼好 以後大家都蒸餾就好啦接下來競爭力就真的是比推論成本了
作者: lesbian5566T (雷斯邊五六)   2026-02-12 12:32:00
凹嗚~狗狗買在321,慘了我要哭了
作者: cityhunter04 (無聊的乖小孩 )   2026-02-12 13:03:00
忘記去年那個dp 了嗎?還要繼續吹捧啊?
作者: lll111111111 (假離線 真宅男)   2026-02-12 13:06:00
等等八卦一堆支吹網軍又跑來..
作者: nikoyaka9527 (niko)   2026-02-12 13:06:00
gemini有全家桶設計太方便了
作者: MumiPyonPyon (姆咪蹦蹦跳)   2026-02-12 13:41:00
現在最紅的是seedance 2.0, 這個根本無人在意
作者: chewthelife8 (咀嚼生活)   2026-02-12 13:53:00
又來了 煩不煩啊 誰再被騙一次誰蠢
作者: RodrigueZ810 (裝小維)   2026-02-12 13:58:00
還有人記得Deepseek嗎
作者: noirskakashi (楊安安)   2026-02-12 14:41:00
中國來送錢了
作者: loom0et0bust (十五夜澪人)   2026-02-12 16:21:00
中國都是先捲人再思考怎麼盈利
作者: kusotoripeko (好油喔)   2026-02-12 23:32:00
訊號,過陣子記得加碼美股

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