GLM-5做的三件事都挺实在：1、模型真的能完成复杂任务了，不只是写几行代码；2、训练效率上了一个台阶，超大模型不再是纯烧钱游戏；3、从底层到推理框架全面适配国产芯片——这个最关键。 报告提了个概念转变：从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering。前者是你说一句我给段代码，后者是你给目标、我自己规划拆解、写代码调工具、调试迭代，直到把整个系统搞定。 生成与训练解耦。模型生成轨迹，训练在另一套系统异步进行。过去要等最慢任务完成才继续训练，现在谁先完成谁先训练，吞吐大幅提升。对长程Agent任务至关重要。 报告称，得益于上述软硬协同的极致优化，GLM-5 在单台国产算力节点上的性能表现，已足可媲美由两台国际主流 GPU 组成的计算集群；不仅如此，在长序列处理场景下，其部署成本更是大幅降低了 50%。
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? 马朝军记者 张蒙欣 摄
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? 许振刚记者 赵功亭 摄
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