大模型正从“写代码”走向“写工程”、完成复杂任务——从Vibe Coding迈向Agentic Engineering。
优刻得长期战略合作伙伴智谱最新发布的GLM-5，正是这一阶段跃迁的代表之作：在Coding与Agent能力上实现开源SOTA，在真实编程场景中的使用体验已逼近Claude Opus 4.5，尤其擅长复杂系统工程与长程Agent任务。优刻得模型服务平台UModelVerse第一时间完成部署，欢迎登录体验！
更大基座，更强智能
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：
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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。
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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。
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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。
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。
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，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。
国产芯片推理适配
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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