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GLM-5-Code 模型預告？

GLM-5-Code 模型預告？
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🦙閱讀原文： Reddit r/LocalLLaMA
#glm-series#coding-llm#rumorglm-5-codeglm-5-code

💡GLM-5-Code 早期謠言—關注開放權重程式碼 LLM 發布。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

r/LocalLLaMA 貼文標題「Glm-5-Code ?」

為什麼重要

Reddit 貼文詢問 GLM-5-Code 是否即將推出，含連結與評論。由 u/axseem 於 r/LocalLLaMA 發文。細節極少。

下一步行動

查看 r/LocalLLaMA GLM-5-Code 貼文評論獲取最新謠言。

誰應關注：Researchers & Academics

關鍵要點

  • •r/LocalLLaMA 貼文標題「Glm-5-Code ?」
  • •u/axseem 提交，含討論連結
  • •引發社群對潛在 GLM-5 程式碼模型興趣
  • •無具體細節或公告分享

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 6 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •GLM-5 已於2026年2月11日由Zhipu AI正式發布，採用MIT授權並可在Hugging Face上取得，總參數達744-754億，使用稀疏MoE架構，每次推論僅激活44億參數。[1][2][5]
  • •模型完全使用華為Ascend晶片訓練，實現中國AI硬體自主，並在BrowseComp與τ2-Bench基準測試中排名第一，專注代理工程與長時程任務。[1][2]
  • •相較前代GLM-4.7，GLM-5參數規模擴增一倍至744億，層數減至78層，並採用DeepSeek的多頭潛在注意力與稀疏注意力，提升推理效率與效能。[3][4]
📊 競品分析▸ Show
特徵/模型GLM-5GLM-4.7Llama 3.1 405BClaude 3.5 Opus
總參數744-754B355-368B405B未公開
活躍參數44B32B全激活未公開
架構MoEMoE密集未公開
基準表現#1 BrowseComp/τ2-Bench, Intelligence Index 50SWE-bench 73.8%落後GLM-5代理能力競爭編碼/推理

🛠️ 技術深入

  • •採用Mixture-of-Experts (MoE) 架構，總參數約744-754億，每次推論激活44億參數，支援高效推理。[1][2][3]
  • •Transformer層數從GLM-4.7的92層減至78層，整合DeepSeek多頭潛在注意力與DeepSeek稀疏注意力，提升長上下文邏輯處理。[4]
  • •量化支援強：Unsloth 2-bit壓縮至241GB，可在高階消費硬體如Mac Studio運行；4-bit/6-bit版本適用多GPU如2x/4x RTX 5090。[1][2]
  • •上下文窗口預期200K+，專攻編碼（SWE-bench提升）、推理與代理工作流，使用2D位置編碼優化長程邏輯。[2][3]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

GLM-5將取代Llama 3.1 405B成為本地高智能推理金標準
其優越代理能力、2D位置編碼與高壓縮性，使其在本地多GPU環境中表現更佳。[2]
加速中國AI硬體獨立並影響全球開源生態
完全依賴華為Ascend訓練並MIT授權發布，提供企業強大開源替代專有模型如GPT-5。[1][3]
推動代理工程從輔助轉向自主系統架構
在BrowseComp與τ2-Bench領先，專為複雜工程與工具自主使用設計，超越傳統編碼助手。[1][2]

⏳ 時間線

2025-12
GLM-4.7發布，355B參數MoE模型，奠定代理基礎
2026-02
GLM-5發布，744B參數MoE模型，使用華為Ascend訓練並MIT授權開源
2026-02
vLLM與Transformers即時支援PR提交，加速本地部署
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