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　　新加坡 – Media OutReach Newswire – 2026 年 2 月 19 日 – 新发布的开源 GLM-5 标志着人工智能领域的更广泛转变。大型语言模型正在超越生成代码片段或界面原型，转向构建完整的系统并执行复杂的端到端任务。这一变化标志着从所谓的“氛围编码”向研究人员越来越多地描述的代理工程的转变。 LLM 性能评估：代理、推理和编码 GLM-5 专为这一新阶段而构建，是编码和自主任务执行领域最强大的开源模型之一。在实际编程环境中，其性能接近 Claude Opus 4.5，特别是在复杂的系统设计和需要持续规划和执行的长期任务中。该模型基于旨在扩展能力和效率的新架构。其参数数量从 3550 亿个扩大到 7440 亿个，活跃参数从 320 亿个增加到 400 亿个，预训练数据增长到 28.5trn 个代币。这些增长与训练方法的进步相结合。一个名为 Slime 的框架可以实现更大规模的异步强化学习，使模型能够从扩展的交互中持续学习并提高训练后的效率。 GLM-5还引入了DeepSeek Sparse Attention，它可以保持长上下文性能，同时降低部署成本并提高令牌效率。基准显示强劲增长。在 SWE-bench-Verified 和 Terminal Bench 2.0 上，GLM-5 的得分分别为 77.8 和 56.2，是开源模型报告的最高结果，在多项软件工程任务中超过了 Gemini 3 Pro。在 Vending Bench 2 上，模拟自动售货机业务一年多的运行，最终结余为 4,432 美元，在运营和经济管理方面领先于其他开源模型。这些结果凸显了代理工程所需的品质：维持长期目标、管理资源以及协调多步骤流程。随着模型越来越多地承担这些功能，人工智能的前沿似乎正在从编写代码转向交付功能系统。聊天和官方 API 访问 Z.ai 聊天：