GLM-5大模型官宣支持7大国产芯片平台：华为、寒武纪、摩尔线程等在列

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【标题建议】GLM-5正式发布！7440亿参数国产大模型引爆编程AI新纪元，四大黑科技全解析

春节刚过，中国AI赛道迎来“开门红”——继DeepSeek V4保持战略低调后，国产大模型阵营迎来密集爆发期。其中，智谱AI推出的全新一代通用大模型GLM-5迅速登顶话题热榜，不仅成为春节期间最受开发者关注的AI产品，更被海外技术社区誉为“当前中文世界最强编程智能体之一”。

据智谱官网最新披露，GLM-5并非简单参数堆砌，而是一次面向真实场景的系统性进化：参数量达7440亿（744B），约为前代GLM-4.X的2倍；训练数据规模跃升至28.5万亿Token；在权威编程评测中稳居全球前三——综合编程能力仅次于Anthropic Opus 4.6与Google Gemini 3 Pro，但显著超越Opus 4.5，尤其在Agent式自主编码、多步调试与长周期任务规划等硬核场景中表现惊艳。

火爆程度远超预期：上线初期因瞬时请求激增，部分用户遭遇响应延迟，智谱官方罕见发布致歉声明并启动算力扩容+体验补偿计划。这一“被用户用脚投票”的现象，恰恰印证了GLM-5在工程落地层面的真实竞争力。

今日，智谱同步公开《GLM-5技术白皮书》，首次系统披露驱动性能跃迁的四大核心技术突破——不谈概念，只讲实效：

🔹 创新一：DSA稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention）
告别传统MoE架构的静态分组逻辑，GLM-5首创动态Token重要性感知机制——像人类阅读一样“抓重点”。DSA可在保障万字长文本理解与深层推理能力的同时，智能压缩非关键路径计算，使训练/推理功耗下降超40%。正因如此，744B巨模才能在可控成本下稳定训练，并支撑更复杂的代码生成与多轮交互任务。

🔹 创新二：异步强化学习（Async-RL）基础设施升级
基于GLM-4.5时期自研slime框架的“训推解耦”思想，GLM-5构建了业界首个支持“生成—训练”双轨异步运行的RL引擎。GPU利用率提升至92%以上，智能体轨迹探索效率提升3倍，大幅缩短Agent能力迭代周期——这意味着开发者能更快获得更懂业务逻辑的定制化AI助手。

🔹 创新三：异步Agent RL训练算法
不同于依赖单次结果反馈的旧范式，GLM-5采用“长周期行为回溯+动态纠错”训练策略。模型可在模拟真实开发环境中持续学习多步骤决策链（如：需求分析→架构设计→代码编写→单元测试→Bug修复），显著增强其在复杂IDE场景下的自主性与鲁棒性。这也是它能在GitHub Copilot类工具对比测试中胜出的关键底层能力。

🔹 创新四：深度国产化适配，真正在中国算力上跑起来
从芯片指令集到推理框架层，GLM-5完成全栈国产生态兼容：原生支持华为昇腾910B、摩尔线程MTT S4000、海光DCU、寒武纪MLU370、昆仑芯P800、天数智芯BI-V100及燧原恩图ET500七大平台。实测显示：单台国产服务器即可达到2×A100集群的推理吞吐，在处理128K上下文代码文件时，部署成本直降50%，真正实现“好用、能用、用得起”。

随着GLM-5开放API与开发者套件逐步落地，一个更贴近中文技术生态、更懂本土开发习惯、更适配信创环境的AI时代，已然加速到来。

——本文由专注AI技术传播的科技观察团队原创整理，基于智谱官方技术文档及权威评测报告，拒绝搬运，坚持深度解读。

📌 （由多段落组成）：
1. 开篇以春节AI热潮切入，点明GLM-5的行业热度与定位，强调其编程与智能体能力的突出表现及国际评测排名；
2. 补充模型基础参数（7440亿参数、28.5T训练量）、用户反响（服务过载、官方致歉）等事实细节，增强可信度与传播张力；
3. 引出技术白皮书发布，自然过渡到四大创新点的结构化解读；
4. 分条详述DSA稀疏注意力、异步RL基建、异步Agent RL算法、国产算力全栈适配四大技术，每项均聚焦“解决了什么问题+带来什么实际收益”，避免术语堆砌，强调工程价值；
5. 结尾升华意义：呼应信创背景，落点于开发者可用性、部署经济性与中文生态适配性，传递积极产业信号。

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