

> 放弃简单粗暴的参数堆砌，转向更为精巧的混合专家网络与稀疏激活机制。在硬件被卡脖子的背景下，工程优化已成为唯一解药。

在长达两年的算力封锁与芯片禁令阴影下，国产大模型的发展路径被迫与硅谷分道扬镳。当大洋彼岸的巨头们还在迷信“大力出奇迹”，用数以十万计的H100集群暴力堆砌参数时，智谱即将在8月推出的GLM-5.5展现出了另一种充满工程智慧的底层架构革新。这款被寄予厚望、意图追赶全球顶尖水平的模型，其核心技术亮点并不在于绝对参数量的膨胀，而在于对现有算力极致的压榨与调度优化。

## 告别暴力美学 走向极致的显存榨取

在算力受限的客观现实下，智谱GLM-5.5的研发团队必须像顶级赛车手一样，在引擎马力受限的情况下，通过极致的空气动力学与底盘调校来榨取每一丝圈速。从目前披露的技术脉络来看，GLM-5.5在底层架构上深度重构了混合专家网络（MoE）的路由机制。

技术拆解　传统的MoE模型在面对复杂指令时，往往会出现专家负载不均的问题，导致部分算力闲置而部分显存溢出。GLM-5.5引入了一种全新的动态令牌路由算法，将过去粗粒度的任务分配，精细化到词元级别的动态感知。这意味着模型在推理过程中，能够像极其熟练的交通警察，根据当前显存的实时状态，将计算任务无缝穿插到系统总线的空闲周期中。通过重叠计算与通信时间，GLM-5.5大幅降低了对于超高速互联带宽（如NVLink）的绝对依赖，使得在国产替代算力集群上也能跑出接近极致的推理吞吐量。

![32.png](https://static.downly.cn/images/62747570b55e926d5842e00cb5ad107d.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 追赶顶尖水平的底层技术考量

追赶全球顶尖大模型，不仅是追赶其在多语言基准测试上的分数，更是追赶其在超长上下文理解和复杂逻辑推理上的深度。GLM-5.5在长文本处理方面，采用了极为硬核的注意力机制变体。

突破瓶颈　以往的模型在处理超过十万字的长文本时，KV Cache（键值缓存）会随着文本长度呈平方级增长，最终撑爆GPU显存。GLM-5.5的架构创新在于实施了分层压缩记忆机制。你可以将其理解为人类大脑的记忆系统，模型不仅能识别当前上下文中最重要的“短期记忆”，还能将过去阅读过的大段文本自动提炼为高密度的“长期记忆向量”进行冷存储。当遇到相关提问时，再通过稀疏检索迅速激活。这种底层技术的重构，让GLM-5.5能够在有限的算力物理瓶颈下，展现出与世界第一梯队比肩的上下文掌控力，这是一场属于中国AI开发者的工程逆袭。

![33.png](https://static.downly.cn/images/5ff61f2692d82ce77aaf92a85040d8dd.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

智谱GLM-5.5架构前瞻 算力受限下的国产大模型突围路径



> 智谱最新发布的原生多模态大模型赋予AI看懂画面的能力，通过200k超长上下文与GUI自主探索技术，大幅缩短从设计草图到前端工程的转化路径。

## 原生多模态打通感知链路

智谱正式推出的多模态Coding基座模型GLM-5V-Turbo，标志着AI编程辅助工具从纯文本逻辑向视觉感知维度的重大跨越。这款专为视觉编程打造的模型，不仅精通代码编写，更具备了深度理解复杂画面的核心能力。

作为原生多模态基座，它能够精准解析图片、视频、设计稿以及版面复杂的长文档，并原生支持画框、截图、网页读取等多种视觉工具的调用。配合大幅扩展至200k的超长上下文窗口，该模型让智能体在处理庞大工程项目或海量技术文档时游刃有余。基准测试显示，在多模态编程与图形用户界面智能体任务中，它以更轻量级的尺寸实现了性能反超，同时完美保持了纯文本推理能力的稳定性。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 场景重构与自主探索能力跃升

GLM-5V-Turbo的落地应用，正在彻底颠覆传统的前端开发工作流。开发者仅需向系统输入一张手绘草图、设计稿截图甚至一段交互录屏，模型便能自主拆解页面布局、提取色彩规范并理清交互逻辑，在读秒之间生成结构完整且可运行的前端工程代码，实现像素级的视觉还原。

在GUI自主探索方面，结合前沿的智能体框架，该模型能够像真实用户一样在复杂的网页环境中自主导航。它可以独立梳理页面间的跳转关系、采集目标素材，完成了从被动看图复刻到主动探索复刻的智能跃升。此外，可视化的交互式编辑功能允许开发者通过自然语言直接增删页面模块或调整排版布局，极大提升了代码迭代效率。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 业务赋能推动生产力维度跃迁

在底层模型升级的加持下，智谱自研的数据分析智能体AutoClaw迎来了蜕变。接入新模型后，原本局限于文本处理的智能体真正拥有了视觉解析能力。

如今，该智能体能够直接读取并精准理解K线走势图、复杂的估值区间图表以及排版密集的券商研报。在实际业务场景中，它已支持多达四路数据源的并发处理，能够在60秒内完成深度穿透式的数据采集，并自动生成图文并茂的专业分析报告。当AI不再盲人摸象，能够真正看清人类的工作环境时，全自动编程辅助的全新时代才算正式拉开帷幕。

智谱GLM-5V-Turbo重塑智能体感知 开启全自动视觉编程时代



> 2026年2月，国产大模型行业迎来转折点。智谱以GLM-5海外首发为契机，率先打破“低价内卷”僵局，通过结构性调价宣告行业正式迈入以技术溢价和商业闭环为核心的价值竞争新阶段。

## 差异化定价策略浮出水面

智谱此次发布的《价格调整函》不仅是单一的涨价通知，更是一次精准的市场分层策略。据《科创板日报》披露的数据显示，本次调价呈现出显著的“内外双轨”特征。在竞争激烈的国内市场，Coding Plan 订阅价格起涨幅度控制在 **30%**，并同步取消了首购优惠，意在筛选高净值用户。

而在付费习惯更为成熟的海外市场，智谱的策略则更为激进。Coding Plan 订阅价上调幅度高达 **30%-60%**，API 调用价格更是直接翻倍，涨幅介于 **67%-100%** 之间。这种“海外高溢价”的打法，打破了国产软件出海长期依赖低价策略的传统印象，显示出中国大模型厂商在技术自信上的质变。值得注意的是，为了保障用户体验平滑过渡，智谱承诺已订阅的老用户原权益保持不变。

![Generated Image February 13, 2026 - 11_02AM (1).png](https://static.downly.cn/images/08db14106ce605aaf40a2a0fa385bd8d.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力成本与需求爆发的双重博弈

对于此次调价的深层逻辑，智谱官方将其归结为“需求增长强劲”，但行业分析认为这是供需关系与成本结构双重挤压的必然结果。

**需求侧的压力** 来源于GLM Coding Plan 在开发者社区的渗透率激增，平台长期维持高负载运行。**成本侧的挑战** 则更为严峻，为了支撑如此庞大的并发量并保证服务低延迟，企业在高端算力采购、模型持续迭代以及基础设施扩容上的边际成本急剧上升。此次提价，本质上是一次合理的成本传导，标志着企业不再愿意通过烧钱补贴来换取无效的市场规模。

## 国产模型商业化逻辑重构

财联社分析指出，智谱此举是国产大模型从“卷价格”向“卷价值”转型的风向标。回看2025年至今的市场格局，定价策略已出现明显分化：

*   **价值导向派** 如月之暗面、MiniMax、阶跃星辰等，均已开始尝试通过提升单价来验证商业模式。
*   **规模导向派** 如百川智能、零一万物以及互联网大厂（阿里、字节、腾讯），目前仍倾向于通过灵活的阶梯定价或维持低价来抢占入口。

随着2026年全球半导体市场预计增长26.3%，AI算力依然是稀缺资源。智谱敢于在海外市场大幅提价，意味着国产大模型已具备与国际巨头同台竞技的技术底气，行业正加速告别“赔本赚吆喝”的草莽时代。

智谱全面终结大模型价格战 GLM-5海外首发开启价值回归新周期



> 智谱正式开源新一代基座模型 GLM-5，以 744B 参数规模问鼎开源榜首，在长程任务与系统工程能力上实现对标国际顶尖水平的重大突破，重新定义 AI 工程化边界。

## 性能跃迁 迈向Agentic Engineering时代

智谱今日发布的 GLM-5 不仅仅是一次版本号的更新，更代表着大模型能力范式的转移——从单一的代码生成进化为能够独立处理复杂系统工程的 **“Agentic Engineering”**。

在权威的 Artificial Analysis 全球榜单中，GLM-5 强势位居全球第四，并摘得 **开源模型第一** 的桂冠。其工程化实战能力已逼近 Claude Opus 4.5
*   **编程对齐** 在 `SWE-bench-Verified` (77.8分) 和 `Terminal Bench 2.0` (56.2分) 中均取得开源界最佳成绩，超越了 Google 的 Gemini 3 Pro。
*   **长程智能体** 在 `BrowseComp` 及复杂工具规划测试 `τ²-Bench` 中稳居开源首位，展现了卓越的任务拆解与执行能力。
*   **经营决策** 在模拟商业环境的 `Vending Bench 2` 测试中，其长期规划能力表现出类拔萃。

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## 技术硬核 稀疏注意力与异步进化

GLM-5 的强大性能源于底层架构的彻底重构：
1.  **参数规模暴力美学** 模型参数量从前代的 355B 暴涨至 **744B**（激活参数 40B），预训练数据量更是提升至 **28.5T** Token。
2.  **Slime 进化框架** 引入全新的异步智能体强化学习算法，使模型能够像人类一样在长程交互中不断自我修正与进化。
3.  **效率优化** 集成 **DeepSeek Sparse Attention**（稀疏注意力）机制，在处理超长文本的同时，大幅降低了推理成本与显存占用。

## 生态闭环 全面适配国产芯

为了打破算力瓶颈，GLM-5 在发布之初便完成了广泛的硬件适配。目前，该模型已实现与 **华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、海光** 等国产主流算力平台的深度兼容。通过底层的算子级优化，确保了在国产芯片集群上的高吞吐与低延迟运行。

与此同时，智谱同步推出了基于 GLM-5 的 **Z Code** 编程工具，支持多智能体并发开发。更令人瞩目是其办公生态的打通——GLM-5 可直接将素材转化为 Office 文档，并作为原生插件嵌入 Excel，将大模型能力无缝注入日常办公流。

目前，GLM-5 模型权重已通过 Hugging Face 和 ModelScope 正式开源，遵循 **MIT License** 协议，允许全球开发者自由商用。

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智谱GLM-5开源登场 744B参数重塑国产大模型工程化天花板



> 摩尔线程旗舰 GPU 完成对智谱 GLM-5 的全流程适配，标志着国产千卡集群在承载顶尖大模型训练与推理上实现关键性技术跨越，加速 AI 产业全链路国产化进程。

## 核心底座 专为大模型打造的千卡利器

2026年2月12日，国产 GPU 独角兽摩尔线程宣布了一项里程碑式的进展：其旗舰级 AI 训推一体 GPU **MTT S5000** 已成功完成对智谱新一代大模型 **GLM-5** 的适配验证。

作为此次技术突围的核心，MTT S5000 展现了强悍的硬件素质
*   **自研架构** 基于摩尔线程第四代 MUSA 架构“平湖”打造，拥有完全自主知识产权。
*   **算力巅峰** 单卡 AI 算力最高可达 **1000 TFLOPS**，跻身国际主流高性能 GPU 行列。
*   **全能定位** 采用训推一体设计，不仅能支撑千亿参数模型的高效训练，也能应对复杂场景下的高并发实时推理。

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## 生态融合 降本增效的新选择

智谱 GLM-5 代表了当前国产大模型的顶尖水平，其庞大的参数规模和复杂的逻辑推理对底层算力提出了极高要求。此次适配的圆满成功，具有双重战略意义：

*   **验证国产承载力** 证明了国产自主 GPU 已经具备稳定、高效承载顶级大模型全流程运行的能力，不再是单纯的“备胎”，而是可用的主力。
*   **降低部署门槛** 为企业级用户提供了基于国产算力的高性价比 AI 解决方案，有效降低了因依赖进口硬件带来的成本风险与供应链不确定性。

## 行业观察 国产智算的双向奔赴

在 DeepSeek 等现象级产品引爆全球 AI 军备竞赛的背景下，市场对高性能算力的需求已呈指数级增长。

摩尔线程与智谱的深度联手，并非简单的硬件适配，而是国产智算生态的一次深度“双向奔赴”。它展示了国产软硬件在性能优化与生态兼容性上的成熟度，为中国在 AGI 时代的激烈博弈中，铸造了一块坚实的硬件盾牌。

国产算力突围 摩尔线程MTT S5000率先跑通智谱GLM-5全流程



> 国产大模型赛道在 2026 年春节期间迎来高光时刻。GLM-5 的发布不仅在技术路线上验证了稀疏注意力架构的可行性，更在资本市场上演了一场造富神话。

## 马甲曝光后的资本狂欢

继 DeepSeek 之后，智谱 AI 的新一代大模型 GLM-5 成为了市场的绝对焦点。这一动作直接引爆了资本市场，导致智谱股价近期大涨 200%，总市值冲破 1500 亿港币大关，达到其 IPO 时的 3 倍。

此前，全球模型服务平台 OpenRouter 上出现了一款代号为“Pony Alpha”的神秘模型，其代码编写能力直逼行业顶尖的 Claude Opus。经过网友对其特有逻辑 Bug（如特定且异常的烹饪问答）的“指纹识别”，以及系统提示词的自曝，该模型的真实身份最终被确认为 GLM-5。

![Generated Image February 11, 2026 - 10_28AM.png](https://static.downly.cn/images/7ffe63c8085889d9e58ed98db9acf20a.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 复用 DSA 架构的参数跃升

在技术路线上，GLM-5 选择了与 DeepSeek-V3 相同的稀疏注意力架构（DSA），这被行业视为一种极具性价比的演进策略。
*   **规模跨越**：总参数量飙升至 745B，是前代 GLM-4.7 的 2 倍。
*   **计算效率**：采用 Mixture-of-Experts (MoE) 机制，拥有 256 个专家，每次仅激活 8 个（约 44B 激活参数），稀疏度低至 5.9%，大幅降低了推理成本。
*   **能力补齐**：支持最高 202K token 的上下文窗口，并重点强化了视频理解等多模态能力，弥补了此前纯文本架构在 2026 年市场需求下的短板。

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## 行业影响与部署门槛

GLM-5 对 DSA 架构的采用具有深远的行业意义。它意味着该模型可以直接复用 vLLM、SGLang 等主流推理框架现有的优化方案。对于企业级用户而言，这直接降低了部署门槛和算力成本。在国产 AI 积极出海、与海外大模型贴身肉搏的浪潮中，智谱凭借 GLM-5 在性能与工程化上的双重突破，再次证明了其作为头部玩家的实力。

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