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title: "智譜發佈 GLM-5 技術報告，技術細節全公開"
description: "智譜發佈 GLM-5 技術報告，介紹了其新一代基礎模型 GLM-5，旨在將編程範式從 “VibeCoding” 轉向 “AgenticEngineering”。GLM-5 在前代模型基礎上，採用稀疏注意力技術降低推理成本，並保持長上下文能力。新型異步強化學習基礎設施提升了訓練效率，新的異步 Agent 強化學習算法增強了模型在複雜交互中的學習能力。GLM-5 在主流開放基準測試中表現出色，尤其在真"
type: "news"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/276532606.md"
published_at: "2026-02-22T10:20:26.000Z"
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# 智譜發佈 GLM-5 技術報告，技術細節全公開

> 智譜發佈 GLM-5 技術報告，介紹了其新一代基礎模型 GLM-5，旨在將編程範式從 “VibeCoding” 轉向 “AgenticEngineering”。GLM-5 在前代模型基礎上，採用稀疏注意力技術降低推理成本，並保持長上下文能力。新型異步強化學習基礎設施提升了訓練效率，新的異步 Agent 強化學習算法增強了模型在複雜交互中的學習能力。GLM-5 在主流開放基準測試中表現出色，尤其在真實世界編程任務中超越了所有開源基線。

智譜稱，GLM-5 是一款旨在推動編程範式從 “VibeCoding”（氛圍編程）轉向 “AgenticEngineering”（智能體工程）的下一代基礎模型。GLM-5 在前代模型 GLM-4.5 的智能體、推理與編程（Agentic,ReasoningandCoding,ARC）能力基礎上，採用稀疏注意力（DeepSeekSparseAttention，DSA）以大幅降低推理成本，同時保持長上下文能力無損。為了讓模型更好地與各類任務對齊，其構建了一套新型異步強化學習（RL）基礎設施，通過將生成過程與訓練過程解耦，從而大幅提升了後訓練的迭代效率。此外，還提出了全新的異步 Agent 強化學習算法，進一步提升強化學習的效果，使模型能夠更有效地從複雜、長程交互中學習。基於上述創新，GLM-5 在主流的開放基準測試中實現了 SOTA 性能。最關鍵的是，GLM-5 在真實世界編程任務中展現出前所未有的能力，在處理端到端軟件工程挑戰方面超越了此前所有開源基線。

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