本溪防火门胶 GLM-5大模型官宣支持7大国产芯片平台：华为、寒武纪、摩尔线程等在列

快科技2月22日消息本溪防火门胶，春节期间国产AI大模型轮番登场，除了DeepSeek V4还在低调之外，几热门模型都来了，其中智谱的GLM-5是其中热度的之。

从智谱官网介绍来看，GLM-5就是提升编程与智能体能力，其参数量达到了7440亿，是上代GLM-4.X的2倍左右，能提升很明显。

此前有海外的AI博主测试其代理编程能力世界，综编程能力世界三，仅次于Opus 4.6及Gemini 3 Pro，但越了Opus 4.5。

发布之后由于太受欢迎，致GLM-5需求暴涨，甚至致力不够，用户体验下滑，为此智谱还发布了道歉信，并给出了补偿案本溪防火门胶，其能力表现可见斑。

今天智谱还发布了GLM-5大模型的技术报告，特别提到了能提升主要来自于四大技术创新，具体如下：

1、引入DSA稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention, DSA），万能胶生产厂家大降低了训练与理成本。

此前的GLM-4.5依赖标准MoE架构提升率本溪防火门胶，而DSA机制则使GLM-5能够根据Token的重要动态分配注意力资源。在不折损长上下文理解和理度的前提下，力开销得以大幅削减。

得益于此，智谱将模型参数规模扩展至 744B，同时将训练Token规模提升至28.5T。

2、构建全新的异步RL基础设施

基于GLM-4.5时期 slime 框架“训练与理解耦”的设计，智谱的新基建进步实现了“生成与训练”的度解耦，将GPU利用率向致。系统支持模型开展大规模的智能体（Agent）轨迹探索本溪防火门胶，大幅减缓了以往拖慢迭代速度的同步瓶颈，让RL后训练流程的率实现了质的飞跃。

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3、提出全新的异步Agent RL法

该法旨在提升模型的自主决策质量。GLM-4.5曾依靠迭代自蒸馏和结果监督来训练Agent；而在GLM-5中，研发的异步法使模型能够从多样化的长周期交互中持续学习。

这法针对动态环境下的规划与自我纠错能力进行了度优化，这也正是GLM-5能够在真实编程场景中表现卓越的底层逻辑。

4、拥抱国产力生态

从模型发布伊始，GLM-5就原生适配了GPU生态。智谱已完成从底层内核到上层理框架的度优化，兼容七大主流国产芯片平台：华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、天数智芯与燧原。

据介绍，GLM-5在单台国产力节点上的能表现，已足可媲美由两台主流GPU组成的计集群，不仅如此，在长序列处理场景下，其部署成本是大幅降低了 50。

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责任编辑：宪瑞本溪防火门胶

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