剛剛！AI大牛股，重磅發布！四大創新來襲，多家國產芯片“入列”

“AI大牛股”公開技術細節。

今日下午，“全球大模型第一股”智譜正式發布了GLM-5技術報告。智譜表示，GLM-5能夠實現性能的大幅躍升，主要得益于四大技術創新。GLM-5在真實世界編程任務中展現出前所未有的能力，在處理端到端軟件工程挑戰方面超越了此前所有開源基線。

股價表現方面，周五（2月20日），智譜股價單日大漲42.72%，報725港元/股，股價再創新高，總市值達3232億港元，上市43天股價累計漲幅已超500%。消息面上，在發布GLM-5后，由于供不應求，智譜宣布上調GLM Coding Plan套餐價格，中國區漲價30%，海外版漲價超100%。

智譜最新發布

2月22日下午，據智譜官微消息，智譜推出了GLM-5，這是一款旨在推動編程范式從“VibeCoding”（氛圍編程）轉向“AgenticEngineering”（智能體工程）的下一代基礎模型。GLM-5在前代模型GLM-4.5的智能體、推理與編程（Agentic,ReasoningandCoding,ARC）能力基礎上，采用稀疏注意力（DeepSeekSparseAttention，DSA）以大幅降低推理成本，同時保持長上下文能力無損。

為了讓模型更好地與各類任務對齊，智譜構建了一套新型異步強化學習（RL）基礎設施，通過將生成過程與訓練過程解耦，從而大幅提升了后訓練的迭代效率。此外，智譜還提出了全新的異步Agent強化學習算法，進一步提升強化學習的效果，使模型能夠更有效地從復雜、長程交互中學習。

智譜稱，基于上述創新，GLM-5在主流的開放基準測試中實現了SOTA性能。最關鍵的是，GLM-5在真實世界編程任務中展現出前所未有的能力，在處理端到端軟件工程挑戰方面超越了此前所有開源基線。

智譜指出，GLM-5在性能與計算效率上實現了躍升，不僅在ArtificialAnalysis.ai、LMArena文本與代碼等主要榜單中均達到SOTA水平，更重塑了真實世界的編程標準。它突破了SWE-bench等傳統靜態測評的考察邊界，在處理復雜的端到端軟件開發任務時，展現出了前所未有的強大能力。

四大技術創新

據GLM-5技術報告，GLM-5能夠實現性能的大幅躍升，主要得益于以下四大技術創新：

第一，引入DSA稀疏注意力機制（DeepSeekSparseAttention,DSA）。這一全新架構極大降低了訓練與推理成本。此前的GLM-4.5依賴標準MoE架構提升效率，而DSA機制則使GLM-5能夠根據Token的重要性動態分配注意力資源。在不折損長上下文理解和推理深度的前提下，算力開銷得以大幅削減。得益于此，"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"para",{"tagName":"p","attributes":{},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"node",{"tagName":"span","attributes":{"style":"font-size:15px;"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"}]">智譜將模型參數規模成功擴展至744B（7440億），同時將訓練Token規模提升至28.5T（28.5萬億）。

第二，構建全新的異步RL基礎設施。基于GLM-4.5時期slime框架“訓練與推理解耦”的設計，"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"para",{"tagName":"p","attributes":{},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"node",{"tagName":"span","attributes":{"style":"font-size:15px;"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"}]">智譜的新基建進一步實現了“生成與訓練”的深度解耦，將GPU利用率推向極致。該系統支持模型開展大規模的智能體（Agent）軌跡探索，大幅減緩了以往拖慢迭代速度的同步瓶頸，讓RL后訓練流程的效率實現了質的飛躍。

第三，提出全新的異步AgentRL算法。該算法旨在全面提升模型的自主決策質量。GLM-4.5曾依靠迭代自蒸餾和結果監督來訓練Agent；而在GLM-5中，"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"para",{"tagName":"p","attributes":{},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"node",{"tagName":"span","attributes":{"style":"font-size:15px;"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"}]">智譜研發的異步算法使模型能夠從多樣化的長周期交互中持續學習。這一算法針對動態環境下的規劃與自我糾錯能力進行了深度優化，這也正是GLM-5能夠在真實編程場景中表現卓越的底層邏輯。

第四，全面擁抱國產算力生態。從模型發布伊始，GLM-5就原生適配了中國GPU生態。"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"para",{"tagName":"p","attributes":{},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"node",{"tagName":"span","attributes":{"style":"font-size:15px;"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"}]">智譜已完成從底層內核到上層推理框架的深度優化，全面兼容七大主流國產芯片平臺：華為昇騰、摩爾線程、海光、寒武紀、昆侖芯、天數智芯與燧原。

智譜表示，“憑借上述進步，GLM-5不僅是一個更強大的模型，更是下一代AI Agent 更高效、更實用的基礎模型。我們向社區開源GLM-5，以進一步推動高效的、面向 Agent 的通用人工智能的發展。”

智譜致歉

昨日（2月21日）晚間，智譜在“智譜開放平臺”微信公眾號發布GLM Coding Plan致歉信，并公布處理和補償方案。

智譜稱，這次改版主要犯了三個錯：規則透明度不夠、GLM-5灰度節奏太慢、老用戶升級機制設計粗糙。

GLM Coding Plan是智譜專門為AI編程場景推出的付費訂閱套餐服務，開發者訂閱后，可以使用智譜提供的大模型來輔助寫代碼。套餐等級通常分為Lite、Pro、Max三個等級，對應不同的使用額度和模型權限。

據了解，GLM Coding Plan上線即售罄，國產AI編程模型的付費套餐被搶空，在行業中頗為罕見。

需求火爆導致GLM Coding Plan的用戶體驗受到影響。在致歉信中，智譜解釋稱，其近期遭受灰產號池和黃牛黨沖擊，惡意占用了公司大量資源。同時，GLM-5發布后，流量超出預期，公司擴容節奏沒有跟上，不得已將GLM-5按照Max、Pro、Lite的順序逐步開放。

目前Max用戶已經全面開放，Pro用戶雖已開放，但高峰期可能會因集群負載較高遇到限流，Lite用戶將會在節后非高峰期逐步灰度開放。

針對受到影響的Lite和Pro用戶，智譜支持自主申請退款。

此前在2月12日，智譜發布新一代旗艦模型GLM-5，并在海外走紅。在Coding與Agent能力上，GLM-5取得開源SOTA表現，在真實編程場景的使用體感逼近Claude Opus4.5，擅長復雜系統工程與長程Agent任務。

在發布GLM-5后，由于供不應求，智譜宣布上調GLM Coding Plan套餐價格，中國區漲價30%，海外版漲價超100%，成為國內首家對大模型商業化服務進行提價的AI原生企業。

責編：楊喻程

排版：汪云鵬

校對：蘇煥文