這項(xiàng)由智譜AI公司與清華大學(xué)聯(lián)合開展的研究發(fā)表于2026年2月的arXiv預(yù)印本平臺(tái)，論文編號(hào)為arXiv:2602.15763v1。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者可以通過該編號(hào)在arXiv平臺(tái)查詢完整論文。

在人工智能編程的發(fā)展歷程中，我們正經(jīng)歷著一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。過去，程序員與AI協(xié)作編程往往依靠的是一種"感覺流"的方式——人類提出需求，AI根據(jù)理解生成代碼，這個(gè)過程充滿了不確定性和反復(fù)調(diào)整。而現(xiàn)在，智譜AI推出的GLM-5模型標(biāo)志著我們正式進(jìn)入"工程智能"時(shí)代，AI開始具備獨(dú)立規(guī)劃、實(shí)施和迭代的完整工程能力。

GLM-5是一個(gè)參數(shù)規(guī)模達(dá)到7440億的超大型語言模型，其中激活參數(shù)為400億。這個(gè)模型的突破性在于它不再是被動(dòng)的代碼生成工具，而是具備了真正的工程思維能力。就像從手工作坊升級(jí)到現(xiàn)代化工廠一樣，GLM-5能夠自主進(jìn)行項(xiàng)目規(guī)劃，分解復(fù)雜任務(wù)，并在整個(gè)開發(fā)過程中持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整策略。

模型的訓(xùn)練過程就像培養(yǎng)一位全能工程師。研究團(tuán)隊(duì)首先讓它學(xué)習(xí)了28.5萬億個(gè)token的基礎(chǔ)知識(shí)，這相當(dāng)于讓它閱讀了人類歷史上幾乎所有的代碼庫和技術(shù)文檔。接著，他們特別加強(qiáng)了模型在長(zhǎng)文本理解方面的能力，將其上下文理解長(zhǎng)度擴(kuò)展到20萬token，這意味著它能夠完整理解和處理大型軟件項(xiàng)目的全部代碼結(jié)構(gòu)。

最令人印象深刻的是GLM-5的"思考"能力。在處理復(fù)雜編程任務(wù)時(shí)，它會(huì)在每次生成代碼前進(jìn)行深入思考，分析問題的本質(zhì)，制定解決方案，甚至預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問題。這種能力被稱為"交錯(cuò)思考"，就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師在動(dòng)手前總是先在腦海中構(gòu)思整個(gè)實(shí)現(xiàn)方案一樣。

更有趣的是，GLM-5還具備"保持思考"的能力，特別是在處理多輪對(duì)話的編程任務(wù)時(shí)。傳統(tǒng)的AI模型往往在新的對(duì)話輪次中"忘記"之前的思考過程，需要重新分析問題。而GLM-5就像擁有了持久記憶的工程師，能夠在整個(gè)項(xiàng)目開發(fā)過程中保持思路的連貫性，避免重復(fù)性的分析工作。

在實(shí)際應(yīng)用效果方面，GLM-5的表現(xiàn)確實(shí)令人矚目。在多個(gè)國(guó)際權(quán)威編程測(cè)試中，它都取得了開源模型中的最高分?jǐn)?shù)。特別是在SWE-bench這個(gè)被譽(yù)為"編程界的高考"的測(cè)試中，GLM-5獲得了77.8分的成績(jī)，這個(gè)分?jǐn)?shù)已經(jīng)接近一些頂級(jí)商業(yè)模型的表現(xiàn)。

更重要的是，GLM-5在真實(shí)世界的軟件開發(fā)任務(wù)中展現(xiàn)出了前所未有的能力。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套全新的評(píng)測(cè)體系CC-Bench-V2，專門測(cè)試AI模型在真實(shí)軟件開發(fā)環(huán)境中的表現(xiàn)。這套測(cè)試不是簡(jiǎn)單的代碼片段生成，而是要求模型完成完整的前端開發(fā)、后端工程和長(zhǎng)期項(xiàng)目維護(hù)任務(wù)。在這些更接近真實(shí)工作場(chǎng)景的測(cè)試中，GLM-5展現(xiàn)了接近人類軟件工程師的工作能力。

一、從"感覺流編程"到"工程智能"的技術(shù)變革

理解GLM-5的革命性意義，需要從編程協(xié)作方式的根本變化說起。傳統(tǒng)的AI編程輔助就像是一個(gè)技術(shù)很好但缺乏規(guī)劃能力的助手。你告訴它"我需要一個(gè)網(wǎng)站"，它會(huì)立即開始寫代碼，但往往缺乏整體的架構(gòu)思考，容易在復(fù)雜項(xiàng)目中迷失方向。這種工作方式被稱為"感覺流編程"——完全依賴直覺和即時(shí)反應(yīng)。

GLM-5代表的"工程智能"則完全不同。它就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目經(jīng)理兼技術(shù)專家，收到需求后會(huì)首先進(jìn)行系統(tǒng)性的分析：項(xiàng)目的整體架構(gòu)應(yīng)該如何設(shè)計(jì)？需要哪些技術(shù)棧？可能遇到哪些技術(shù)難點(diǎn)？如何分階段實(shí)施？這種系統(tǒng)性的工程思維正是GLM-5的核心優(yōu)勢(shì)。

這種轉(zhuǎn)變的技術(shù)基礎(chǔ)來自于幾個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新。首先是模型規(guī)模的大幅提升。GLM-5采用了專家混合（MoE）架構(gòu)，將總參數(shù)量擴(kuò)展到7440億，但同時(shí)保持400億的激活參數(shù)，這就像擁有了一個(gè)超大規(guī)模的專家團(tuán)隊(duì)，每次只調(diào)用最相關(guān)的專家來解決特定問題。

更重要的創(chuàng)新是引入了DeepSeek稀疏注意力機(jī)制（DSA）。這個(gè)技術(shù)的巧妙之處在于它讓模型能夠處理極長(zhǎng)的上下文信息，而不會(huì)因?yàn)橛?jì)算量的爆炸性增長(zhǎng)而變得緩慢。想象一下，這就像給模型配備了一副特殊的"眼鏡"，能夠在浩如煙海的信息中迅速定位到最關(guān)鍵的部分，從而在處理大型項(xiàng)目時(shí)保持高效率。

在訓(xùn)練方法上，GLM-5采用了全新的異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練就像工廠的流水線，每個(gè)環(huán)節(jié)都必須等待上一個(gè)環(huán)節(jié)完成。而GLM-5的訓(xùn)練更像是一個(gè)高效的協(xié)作團(tuán)隊(duì)，不同的訓(xùn)練任務(wù)可以并行進(jìn)行，大大提高了訓(xùn)練效率。這種創(chuàng)新使得模型能夠在學(xué)習(xí)編程技能的同時(shí)，也學(xué)會(huì)了項(xiàng)目管理和工程規(guī)劃的能力。

二、核心技術(shù)架構(gòu)：構(gòu)建AI工程師的"大腦"

GLM-5的技術(shù)架構(gòu)就像是為AI工程師精心設(shè)計(jì)的"大腦結(jié)構(gòu)"。這個(gè)大腦由多個(gè)相互協(xié)作的"思維中心"組成，每個(gè)中心負(fù)責(zé)不同類型的任務(wù)處理。

模型的基礎(chǔ)架構(gòu)采用了混合專家系統(tǒng)，就像一個(gè)擁有256個(gè)不同領(lǐng)域?qū)＜业闹悄覉F(tuán)。當(dāng)遇到前端開發(fā)問題時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用前端專家；處理數(shù)據(jù)庫問題時(shí)，則切換到數(shù)據(jù)庫專家。這種設(shè)計(jì)確保了模型在各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域都能提供專業(yè)水準(zhǔn)的解決方案。

特別值得關(guān)注的是GLM-5的注意力機(jī)制創(chuàng)新。傳統(tǒng)的注意力機(jī)制在處理長(zhǎng)文本時(shí)會(huì)遇到計(jì)算量激增的問題，就像試圖同時(shí)關(guān)注房間里的每一個(gè)細(xì)節(jié)一樣費(fèi)力。GLM-5引入的稀疏注意力機(jī)制則更加智能，它能夠自動(dòng)識(shí)別文本中的關(guān)鍵信息，將注意力集中在最重要的部分，這樣既保證了理解的準(zhǔn)確性，又大大提高了處理效率。

在多令牌預(yù)測(cè)方面，GLM-5采用了參數(shù)共享策略。這項(xiàng)技術(shù)讓模型在生成代碼時(shí)不是逐個(gè)字符地輸出，而是能夠一次生成多個(gè)相關(guān)的代碼片段。這就像從一個(gè)字母一個(gè)字母地書寫升級(jí)到了整個(gè)單詞甚至句子的流暢書寫，大大提高了代碼生成的速度和連貫性。

模型的上下文處理能力也得到了顯著增強(qiáng)。GLM-5能夠處理長(zhǎng)達(dá)20萬token的上下文信息，這意味著它能夠完整理解一個(gè)中等規(guī)模軟件項(xiàng)目的全部代碼庫。這種長(zhǎng)上下文理解能力使得模型在處理復(fù)雜項(xiàng)目時(shí)能夠保持全局視野，避免局部?jī)?yōu)化導(dǎo)致的整體架構(gòu)問題。

三、革命性訓(xùn)練方法：從基礎(chǔ)學(xué)習(xí)到工程實(shí)踐

GLM-5的訓(xùn)練過程就像培養(yǎng)一位從零開始的工程師成長(zhǎng)為資深專家的完整歷程。整個(gè)訓(xùn)練分為幾個(gè)精心設(shè)計(jì)的階段，每個(gè)階段都有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)和能力提升指標(biāo)。

基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練階段就像讓模型接受通用教育。研究團(tuán)隊(duì)為GLM-5準(zhǔn)備了28.5萬億token的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了代碼庫、技術(shù)文檔、學(xué)術(shù)論文等各種技術(shù)資料。模型通過學(xué)習(xí)這些材料，建立了扎實(shí)的編程基礎(chǔ)知識(shí)和對(duì)各種技術(shù)概念的深入理解。

中期訓(xùn)練階段則專注于培養(yǎng)模型的工程實(shí)踐能力。這個(gè)階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自真實(shí)的軟件開發(fā)項(xiàng)目，包括GitHub上的問題解決記錄、代碼審查歷史、項(xiàng)目開發(fā)文檔等。模型通過學(xué)習(xí)這些真實(shí)案例，掌握了如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用技術(shù)知識(shí)。

最創(chuàng)新的部分是后訓(xùn)練階段，這里采用了全新的異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)就像讓學(xué)生一個(gè)接一個(gè)地完成作業(yè)，而GLM-5的異步學(xué)習(xí)更像是讓多個(gè)學(xué)生同時(shí)學(xué)習(xí)不同的技能，然后將學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)相互分享。這種方法大大提高了學(xué)習(xí)效率，使模型能夠在更短的時(shí)間內(nèi)掌握更多樣化的技能。

特別值得一提的是模型的"思考"能力訓(xùn)練。研究團(tuán)隊(duì)專門設(shè)計(jì)了交錯(cuò)思考和保持思考的訓(xùn)練方法。交錯(cuò)思考訓(xùn)練讓模型學(xué)會(huì)在生成代碼前先進(jìn)行系統(tǒng)性思考，分析問題、規(guī)劃方案、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。保持思考訓(xùn)練則讓模型學(xué)會(huì)在多輪對(duì)話中保持思路的連貫性，避免重復(fù)性的分析工作。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的具體實(shí)施上，GLM-5采用了分階段的訓(xùn)練策略。首先是推理強(qiáng)化學(xué)習(xí)，專注于提升模型的邏輯分析和問題解決能力。然后是智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練模型的項(xiàng)目規(guī)劃和任務(wù)管理能力。最后是通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將各種技能整合成一個(gè)統(tǒng)一的工程能力體系。

四、突破性能表現(xiàn)：在各項(xiàng)測(cè)試中的卓越成績(jī)

GLM-5在各項(xiàng)評(píng)測(cè)中的表現(xiàn)就像一位全能選手在多項(xiàng)比賽中都獲得了優(yōu)異成績(jī)。這些測(cè)試不僅包括傳統(tǒng)的編程能力評(píng)估，還涵蓋了更貼近真實(shí)工作場(chǎng)景的工程實(shí)踐能力測(cè)試。

在推理能力測(cè)試方面，GLM-5在"人類最后考試"這個(gè)極具挑戰(zhàn)性的測(cè)試中獲得了50.4分，這個(gè)成績(jī)?cè)陂_源模型中排名第一，甚至超過了一些知名的商業(yè)模型。這項(xiàng)測(cè)試被認(rèn)為是衡量AI模型綜合智能水平的重要指標(biāo)，GLM-5的優(yōu)異表現(xiàn)證明了它具備了接近人類專家級(jí)別的推理能力。

在編程專項(xiàng)測(cè)試中，GLM-5的表現(xiàn)更加突出。在SWE-bench驗(yàn)證集這個(gè)被譽(yù)為"軟件工程界高考"的測(cè)試中，GLM-5獲得了77.8分的成績(jī)，顯著超過了同規(guī)模的其他開源模型。這項(xiàng)測(cè)試要求模型解決GitHub上真實(shí)的軟件問題，包括bug修復(fù)、功能實(shí)現(xiàn)、代碼重構(gòu)等各種實(shí)際開發(fā)任務(wù)。

在多語言編程能力方面，GLM-5在SWE-bench多語言測(cè)試中取得了73.3分的成績(jī)，這證明了它不僅精通單一編程語言，而且能夠熟練處理多種編程語言的混合項(xiàng)目?，F(xiàn)代軟件開發(fā)往往涉及多種技術(shù)棧，GLM-5的這種多語言能力對(duì)實(shí)際應(yīng)用具有重要意義。

更令人印象深刻的是GLM-5在智能體任務(wù)中的表現(xiàn)。在BrowseComp這個(gè)測(cè)試網(wǎng)頁瀏覽和信息處理能力的基準(zhǔn)測(cè)試中，GLM-5獲得了75.9分的成績(jī)，遠(yuǎn)超其他開源模型。這項(xiàng)測(cè)試模擬了現(xiàn)實(shí)中的信息檢索和處理場(chǎng)景，要求模型能夠像人類一樣瀏覽網(wǎng)頁、理解內(nèi)容、提取信息并完成指定任務(wù)。

在長(zhǎng)期規(guī)劃能力方面，GLM-5在Vending-Bench 2測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異。這個(gè)測(cè)試模擬了經(jīng)營(yíng)一個(gè)自動(dòng)販賣機(jī)生意的完整過程，要求模型在一年的模擬時(shí)間內(nèi)做出各種商業(yè)決策。GLM-5最終實(shí)現(xiàn)了4432美元的賬戶余額，在所有開源模型中排名第一，接近商業(yè)模型的水平。

五、實(shí)際應(yīng)用能力：真實(shí)工程場(chǎng)景的表現(xiàn)

為了更準(zhǔn)確地評(píng)估GLM-5在真實(shí)工程環(huán)境中的能力，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了全新的CC-Bench-V2評(píng)測(cè)體系。這套評(píng)測(cè)系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的代碼片段生成測(cè)試，而是要求模型完成完整的軟件開發(fā)項(xiàng)目，就像真正的軟件工程師一樣工作。

在前端開發(fā)測(cè)試中，GLM-5需要根據(jù)需求描述獨(dú)立完成完整的網(wǎng)頁應(yīng)用開發(fā)。測(cè)試涵蓋了HTML、React、Vue等多種前端技術(shù)棧，要求模型不僅能生成正確的代碼，還要確保生成的應(yīng)用能夠正常運(yùn)行并滿足所有功能要求。GLM-5在這項(xiàng)測(cè)試中的構(gòu)建成功率達(dá)到了100%，這意味著它生成的代碼幾乎總是能夠成功編譯和運(yùn)行。

在具體的功能實(shí)現(xiàn)方面，GLM-5展現(xiàn)了接近專業(yè)前端開發(fā)者的能力水平。在HTML項(xiàng)目中，它的實(shí)例成功率達(dá)到38.9%，檢查項(xiàng)成功率為76.3%。這意味著雖然完全符合所有要求的項(xiàng)目占比還不夠高，但大部分功能需求都能得到正確實(shí)現(xiàn)。在React和Vue項(xiàng)目中，GLM-5同樣表現(xiàn)出了扎實(shí)的技術(shù)功底。

后端工程能力測(cè)試更加接近真實(shí)的軟件開發(fā)工作。測(cè)試項(xiàng)目涵蓋了Python、Go、C++、Rust、Java、TypeScript等多種編程語言，任務(wù)類型包括功能實(shí)現(xiàn)、bug修復(fù)、性能優(yōu)化等各種實(shí)際開發(fā)場(chǎng)景。GLM-5在這項(xiàng)測(cè)試中的通過率為25.8%，雖然看起來不高，但要知道這些都是真實(shí)的、復(fù)雜的工程問題，能夠達(dá)到這個(gè)水平已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了。

長(zhǎng)期項(xiàng)目維護(hù)能力測(cè)試可能是最具挑戰(zhàn)性的部分。這項(xiàng)測(cè)試要求模型像真正的開發(fā)者一樣，在大型代碼庫中定位問題、理解項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、實(shí)施多步驟的改進(jìn)方案。在代碼庫探索任務(wù)中，GLM-5的成功率達(dá)到了65.6%，這表明它具備了在復(fù)雜項(xiàng)目中快速定位關(guān)鍵信息的能力。在多步驟任務(wù)鏈測(cè)試中，GLM-5的成功率為52.3%，雖然與頂級(jí)商業(yè)模型還有差距，但已經(jīng)展現(xiàn)了處理復(fù)雜長(zhǎng)期項(xiàng)目的能力。

六、中國(guó)芯片生態(tài)適配：技術(shù)自主可控的重要進(jìn)展

GLM-5項(xiàng)目的一個(gè)重要特色是它從設(shè)計(jì)之初就充分考慮了中國(guó)芯片生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)和需求。研究團(tuán)隊(duì)與華為昇騰、摩爾線程、海光、寒武紀(jì)、昆侖芯、沐曦、燧原等七個(gè)主流國(guó)產(chǎn)芯片平臺(tái)深度合作，實(shí)現(xiàn)了全棧優(yōu)化適配。

這種適配工作就像為不同品牌的汽車定制專用零件一樣復(fù)雜。每種芯片架構(gòu)都有其獨(dú)特的計(jì)算特點(diǎn)和優(yōu)化要求，需要針對(duì)性的技術(shù)方案。以華為昇騰Atlas系列為例，研究團(tuán)隊(duì)實(shí)施了混合精度W4A8量化策略，通過精巧的壓縮算法將750GB參數(shù)的GLM-5模型成功部署到單臺(tái)Atlas 800T A3機(jī)器上。

在具體的優(yōu)化技術(shù)方面，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了多個(gè)高性能融合內(nèi)核，包括閃電索引器、稀疏閃存注意力、多頭潛在注意力預(yù)處理優(yōu)化等。這些技術(shù)創(chuàng)新就像為引擎安裝了渦輪增壓器一樣，大大提升了模型在國(guó)產(chǎn)芯片上的運(yùn)行效率。

特別值得一提的是推理引擎的專門優(yōu)化。團(tuán)隊(duì)對(duì)vLLM-Ascend和SGLang兩個(gè)主流推理引擎進(jìn)行了深度適配，實(shí)現(xiàn)了異步調(diào)度、上下文管理、并行策略等多個(gè)層面的優(yōu)化。通過這些優(yōu)化，GLM-5在單個(gè)國(guó)產(chǎn)節(jié)點(diǎn)上的性能已經(jīng)能夠媲美雙GPU國(guó)際集群，同時(shí)在長(zhǎng)序列場(chǎng)景下的部署成本降低了50%。

這種全面的生態(tài)適配不僅僅是技術(shù)層面的成就，更代表了中國(guó)在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面向自主可控邁出的重要一步。當(dāng)國(guó)外芯片和軟件面臨供應(yīng)限制時(shí)，這種自主可控的技術(shù)棧就顯得尤為重要。

七、匿名發(fā)布實(shí)驗(yàn)：真實(shí)能力的客觀驗(yàn)證

GLM-5項(xiàng)目最有趣的一個(gè)環(huán)節(jié)是"Pony Alpha"匿名發(fā)布實(shí)驗(yàn)。這個(gè)實(shí)驗(yàn)就像一次"盲品測(cè)試"，研究團(tuán)隊(duì)在OpenRouter平臺(tái)上匿名發(fā)布了GLM-5模型，讓開發(fā)者社區(qū)在不知道模型來源的情況下進(jìn)行測(cè)試和評(píng)價(jià)。

這種匿名測(cè)試的價(jià)值在于它完全排除了品牌和先入為主印象的影響。開發(fā)者們只能根據(jù)模型的實(shí)際表現(xiàn)來判斷其能力水平，這提供了最客觀、最真實(shí)的評(píng)價(jià)反饋。在測(cè)試期間，Pony Alpha迅速在社區(qū)中獲得了極高的評(píng)價(jià)，特別是在復(fù)雜編程任務(wù)、智能體工作流和角色扮演場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。

有趣的是，社區(qū)用戶對(duì)模型來源的猜測(cè)五花八門。約25%的用戶認(rèn)為這是Claude Sonnet 5的泄露版本，20%認(rèn)為是DeepSeek V4，10%認(rèn)為是Grok模型，其余用戶才猜測(cè)是GLM-5。這種猜測(cè)分布本身就說明了GLM-5已經(jīng)達(dá)到了與頂級(jí)商業(yè)模型相當(dāng)?shù)男阅芩健?/p>

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)最終公布Pony Alpha就是GLM-5時(shí)，整個(gè)社區(qū)都感到了驚訝。這個(gè)結(jié)果有力證明了中國(guó)自主研發(fā)的大模型已經(jīng)具備了與國(guó)際頂尖產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力。更重要的是，這次匿名測(cè)試讓GLM-5的能力得到了國(guó)際開發(fā)者社區(qū)的認(rèn)可，超越了地緣政治因素的影響。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)也反映出當(dāng)前AI模型評(píng)估中存在的一些有趣現(xiàn)象。用戶往往會(huì)根據(jù)模型的品牌和來源產(chǎn)生預(yù)設(shè)印象，而匿名測(cè)試能夠更好地反映模型的真實(shí)能力水平。對(duì)于推動(dòng)AI技術(shù)的客觀發(fā)展來說，這種評(píng)估方式具有重要的參考價(jià)值。

八、未來展望：工程智能時(shí)代的開啟

GLM-5的發(fā)布標(biāo)志著AI編程輔助進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。從技術(shù)發(fā)展的角度看，我們正在見證從"工具型AI"向"伙伴型AI"的轉(zhuǎn)變，AI不再只是被動(dòng)執(zhí)行指令的工具，而是能夠主動(dòng)思考、規(guī)劃和協(xié)作的智能伙伴。

這種轉(zhuǎn)變對(duì)軟件開發(fā)行業(yè)可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程中，項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試調(diào)試等環(huán)節(jié)往往需要不同專業(yè)背景的人員協(xié)作完成。而GLM-5這樣的AI工程師已經(jīng)具備了貫穿整個(gè)開發(fā)流程的綜合能力，這可能會(huì)重新定義軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)的組織結(jié)構(gòu)和工作方式。

從更廣闊的視角來看，GLM-5代表的工程智能理念可能會(huì)擴(kuò)展到軟件開發(fā)之外的其他工程領(lǐng)域。無論是機(jī)械設(shè)計(jì)、電路設(shè)計(jì)還是建筑規(guī)劃，都需要類似的系統(tǒng)性思維和工程實(shí)踐能力。隨著這類技術(shù)的不斷成熟，我們可能會(huì)看到AI在各個(gè)工程領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

當(dāng)然，技術(shù)發(fā)展也帶來了新的挑戰(zhàn)和思考。當(dāng)AI具備了接近人類工程師的能力時(shí)，如何在保持技術(shù)創(chuàng)新活力的同時(shí)，確保人類在創(chuàng)造性工作中的主導(dǎo)地位？如何建立人機(jī)協(xié)作的新模式，讓AI成為人類能力的增強(qiáng)器而非替代者？這些都是值得深入探討的問題。

從開源生態(tài)的角度來看，GLM-5的開源發(fā)布對(duì)整個(gè)AI社區(qū)具有重要意義。它不僅提供了一個(gè)高性能的基礎(chǔ)模型，還展示了一套完整的工程智能實(shí)現(xiàn)方案。這為其他研究團(tuán)隊(duì)和開發(fā)者提供了寶貴的技術(shù)參考，有助于推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。

說到底，GLM-5的意義不僅在于它展現(xiàn)了當(dāng)前AI技術(shù)的最高水平，更在于它為我們描繪了一個(gè)AI與人類深度協(xié)作的未來圖景。在這個(gè)圖景中，AI不再是冰冷的工具，而是具備工程思維、能夠獨(dú)立規(guī)劃和執(zhí)行的智能伙伴。這種伙伴關(guān)系可能會(huì)重新定義我們對(duì)工作、創(chuàng)造和協(xié)作的理解。

當(dāng)我們站在這個(gè)技術(shù)變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，GLM-5就像一個(gè)重要的里程碑，標(biāo)志著我們已經(jīng)跨過了AI輔助編程的初級(jí)階段，正在邁向AI工程智能的新時(shí)代。這個(gè)時(shí)代的特征不是簡(jiǎn)單的任務(wù)自動(dòng)化，而是真正的智能協(xié)作和創(chuàng)造性合作。對(duì)于每一個(gè)關(guān)注技術(shù)發(fā)展的人來說，這都是一個(gè)值得關(guān)注和思考的重要時(shí)刻。

Q&A

Q1：GLM-5相比傳統(tǒng)AI編程助手有什么本質(zhì)區(qū)別？

A：GLM-5最大的區(qū)別在于它從"感覺流編程"升級(jí)到了"工程智能"。傳統(tǒng)AI只是根據(jù)指令生成代碼片段，而GLM-5具備了完整的工程思維，能夠進(jìn)行項(xiàng)目規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì)、任務(wù)分解和長(zhǎng)期維護(hù)。它就像從技術(shù)助手升級(jí)成了項(xiàng)目經(jīng)理兼技術(shù)專家。

Q2：GLM-5的7440億參數(shù)規(guī)模是否意味著使用成本很高？

A：實(shí)際上GLM-5采用了混合專家架構(gòu)，雖然總參數(shù)達(dá)到7440億，但每次只激活400億參數(shù)，這大大降低了計(jì)算成本。加上稀疏注意力機(jī)制和中國(guó)芯片生態(tài)的深度優(yōu)化，GLM-5在長(zhǎng)序列場(chǎng)景下的部署成本比同類模型降低了50%。

Q3：普通開發(fā)者現(xiàn)在可以使用GLM-5嗎？

A：GLM-5已經(jīng)開源發(fā)布，開發(fā)者可以通過GitHub平臺(tái)獲取模型和相關(guān)代碼。同時(shí)，它也通過多個(gè)推理服務(wù)提供商和AI網(wǎng)關(guān)平臺(tái)提供服務(wù)，包括Amazon Bedrock、Google Cloud等國(guó)際平臺(tái)以及國(guó)內(nèi)的多個(gè)服務(wù)商，普通開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求選擇合適的使用方式。