智譜最新發布的GLM-5大模型引發行業廣泛關注，其技術報告揭示了模型研發思路的重大轉變——從單純追求參數規模轉向系統性工程能力建設。這一轉變標志著中國人工智能發展進入新階段，開始構建自主技術體系而非單純追趕國際水平。

模型能力實現質的飛躍是GLM-5最顯著的突破。該模型突破傳統任務邊界，不僅能完成復雜軟件工程任務，更具備跨文件操作、長周期規劃、多輪交互等系統級能力。在Vending-Bench 2測試中，GLM-5通過模擬自動售貨機全年運營的挑戰，展現出接近國際頂尖水平的長期決策能力，這在開源模型中尚屬首次。

技術創新方面，DSA稀疏注意力機制成為核心亮點。傳統注意力機制計算復雜度隨上下文長度呈平方級增長，而DSA通過動態識別關鍵token，在保持性能無損的前提下，將200K長上下文計算量降低1.5至2倍。這種效率提升使得模型在相同算力下可處理更長的上下文，或在相同成本下實現更高推理能力。

訓練系統重構是另一重大突破。GLM-5采用生成與訓練解耦的異步架構，徹底改變了傳統訓練模式。模型生成軌跡與訓練系統獨立運行，使訓練吞吐量大幅提升，特別適合需要持續數小時的長程Agent任務。配套開發的異步Agent RL算法引入多項創新技術，有效解決了復雜環境下的策略偏移問題。

對國產算力的深度適配堪稱里程碑式進展。GLM-5原生支持華為昇騰、摩爾線程、海光等七大國產GPU平臺，實現從KV cache調度到分布式并行策略的全棧優化。這種適配不是簡單的功能支持，而是針對國產芯片生態特點進行的系統性優化，使單臺國產算力節點性能達到國際主流雙GPU集群水平，長序列處理成本降低50%。

技術報告顯示，GLM-5構建了完整的國產AI工程鏈路：從模型架構創新到訓練效率優化，從內存壓縮技術到低精度對齊，最終實現與國產芯片的深度協同。這種全棧優化能力使中國AI突破應用層優勢，在架構創新、算法工程、訓練系統等核心領域形成競爭力。

值得關注的是，技術報告以工程化視角詳細披露訓練細節，包括GPU利用率優化、長尾延遲控制、量化kernel對齊等工業級系統指標。這種技術透明度展現了中國AI研發從追求基準測試分數向構建成熟技術體系的轉變，標志著產業發展進入更務實的階段。

GLM-5的突破具有雙重戰略意義：既通過效率創新降低大模型研發門檻，又通過軟硬協同優化構建自主技術生態。這種發展路徑使中國AI擺脫對單一海外硬件架構的依賴，為全球人工智能發展提供了不同于"算力堆砌"的另一種可能。