中国AI自主化迈向前沿规模
中国人工智能初创公司智谱AI以Z.ai品牌开展国际业务，该公司发布了GLM-5。这是一款拥有7440亿参数的大语言模型，也是首个完全使用中国国产硬件训练、无需依赖美国半导体技术的前沿规模AI系统。2月11日发布消息后，这家在香港上市、正式名称为知识图谱科技的公司股价飙升近30%，收于405港元，较仅一个月前的首次公开发行价格上涨了四倍。公司于2026年1月IPO募资约5.58亿美元，成为全球首家上市的基础模型公司。智谱AI于2019年从清华大学孵化成立，已迅速成为开源AI开发领域的领军企业。
该模型的推出正值中国科技公司密集发布新品之际，这些公司希望在农历新年假期前展示自身实力。不过，GLM-5凭借技术规模、采用宽松的MIT许可证开放源代码，以及完全不依赖英伟达图形处理器而脱颖而出。智谱AI使用华为昇腾芯片和昇思框架训练该系统，这一进展对人工智能基础设施的全球供应链格局具有重要影响。这一成果证明，前沿AI训练可以在英伟达生态系统之外实现，为硬件多样化打开了大门，也降低了整个行业对单一供应商的依赖风险。此时发布也凸显了北京展示国产芯片自给自足进展的迫切意愿，华盛顿正不断收紧对高端半导体的出口限制。
技术架构与规模
GLM-5较前代GLM-4.7大幅扩展，后者拥有3550亿参数。新模型将这一规模翻倍至7440亿总参数，同时采用混合专家架构，每项推理任务仅激活400亿参数。该架构使用256个专家模块，每个词元激活其中八个，使系统在实现高性能的同时有效控制计算成本。这种架构转向稀疏激活模式，在不按比例增加运营成本的情况下尽可能提升能力，对于大规模部署模型的机构而言至关重要。
训练数据集也相应扩大，从上一代的23万亿词元增至GLM-5的28.5万亿词元。一项关键技术创新是采用DeepSeek稀疏注意力机制，该机制由杭州初创公司DeepSeek率先提出，使模型能够处理长达20万词元的上下文窗口，并支持13.1万词元的输出容量，在业内处于较高水平。凭借这一长上下文能力，模型可在单次会话中处理海量文档、完整代码库、研究论文集和视频转录文本，并基于大量输入进行复杂推理。稀疏注意力机制专门解决了密集注意力模型处理长序列时通常面临的计算开销问题。
基准测试表现与编程能力
据智谱AI发布的内部测试结果，GLM-5的表现位居开源模型排行榜前列，与西方专有系统相比也不遑多让。在广受认可、用于衡量真实世界软件工程能力的SWE-bench Verified基准测试中，该模型得分为77.8%，超过谷歌DeepMind Gemini 3 Pro的76.2%，接近Anthropic Claude Opus 4.5的80.9%。公司承认Claude总体上仍是领先的编程模型，但强调GLM-5在开源系统中表现最佳。在SWE-bench Multilingual测试中，GLM-5得分为73.3%，展现了对多种编程语言的出色支持。
该模型在长周期操作任务方面尤其突出。在模拟持续自主运营的Vending Bench 2测试中，GLM-5最终账户余额达到4432美元，在所有受测开源模型中排名第一。在用于评估信息检索与综合能力的BrowseComp基准测试中，该系统得分75.9分，同样位居开源类别首位。启用工具后，该模型在Humanity's Last Exam中得分50.4分，在Tau Squared Bench中得分89.7，显示出较强的多步逻辑推理能力。在Terminal-Bench 2.0测试中，系统得分为56.2%，在验证版本中升至60.7%。
CC-Bench-V2内部工程评估显示，GLM-5的前端构建成功率为98%，端到端正确率为74.8%；Claude Opus 4.5的相应数据分别为93%和75.7%。该模型在长周期大型代码库任务中的表现也达到65.6%。这些结果表明，该系统尤其擅长处理复杂的全栈开发流程和多文件项目。
专注于安全的自主AI协议初创公司Andon Labs联合创始人卢卡斯·彼得松通过Vending Bench 2基准测试，对GLM-5的运行轨迹进行了独立评估。他观察到，该模型通过激进的战术执行来达成目标，但与领先的西方替代方案相比，情境感知能力有限。
花了几个小时阅读GLM-5的运行轨迹后，我发现它是一个极其有效的模型，但情境感知能力弱得多。它通过激进策略达成目标，却不会推理自身所处的情境，也不会利用经验。这很可怕。这就是制造出回形针最大化器的方式。
智谱AI还强调，该模型的幻觉率创下新低，在Artificial Analysis Omniscience Index 4.0中的得分为负1分，较前代提升35分。这项指标表明，模型识别知识边界、在不确定时避免生成虚假信息的能力有所增强。对于准确性至关重要的企业生产环境而言，这是一项关键能力。
训练创新与硬件自主
除了性能指标，GLM-5的开发过程也标志着技术自主发展迈入重要阶段。该模型完全使用华为昇腾910系列芯片训练，没有依赖目前受到美国出口管制限制的英伟达硬件。美国的管制措施针对中国先进计算领域。这与中国推动半导体自给自足的大方向一致，中国的目标是在2027年前实现数据中心芯片的高度自主。对全球AI行业而言，这表明AI训练中的硬件多样化不仅可行，而且已在前沿规模上实现。
为解决这一规模下的训练效率问题，智谱AI自主研发了一套异步强化学习基础设施，内部代号为slime。传统强化学习方法往往受生成瓶颈困扰，训练时间有时超过90%都耗费于此。slime框架通过允许轨迹独立生成打破这些限制，并通过包括主动部分展开在内的系统级优化，实现复杂智能体行为所需的精细迭代。该框架采用三部分模块化系统：由Megatron-LM驱动的高性能训练模块、使用SGLang和定制路由器进行高吞吐量数据生成的展开模块，以及负责提示初始化和展开数据存储的集中式数据缓冲区。
除华为平台外，公司还针对更广泛的中国国产半导体平台优化了GLM-5的部署，包括摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原和海光的芯片。通过内核优化和模型量化，该系统在这些替代平台上实现了适当的吞吐量，表明国产AI计算技术栈日渐成熟，能够支持中国构建稳健、本地支持基础设施的战略目标。这种兼容性降低了对任何单一硬件供应商的依赖，也证明了替代性AI加速器具备可行性。
智能体工程与文档生成
智谱AI将GLM-5定位为智能体工程工具，而非简单的对话式AI，体现了行业从公司所称的氛围编程走向全面系统工程的演进。该系统具备原生智能体模式，可将高层目标拆解为可执行的子任务、协调工具并自主执行工作流程，最终交付可直接使用的成果。这种交付优先的模式超越了对话本身，转向直接执行；用户可以设定质量门槛，由AI处理具体实现细节。
一项独特能力是直接生成专业办公文档。模型可将原始提示或数据转换为格式规范的Microsoft Word文档、PDF文件和Excel电子表格，无需手动排版或中间处理步骤。应用场景包括自动生成财务报告、赞助提案和复杂的数据分析可视化内容，包括可导出为标准格式的图表和表格。用户可上传数据并即时获得分析结果，还能导出为xlsx、csv或png格式。
对于软件开发者，智谱AI提供GLM Coding Plan订阅服务，可集成至20多种热门开发环境，包括Claude Code、Cursor、Cline、Roo Code、OpenCode、Kilo Code、Crush和Goose。该计划分为多个档位：每月10美元的Lite方案，使用额度为Claude Pro的三倍；每月30美元的Pro方案，响应速度快40%至60%；以及每月80美元的Max方案，可保证高峰时段的性能，并优先体验新功能。所有方案均支持视觉理解、Web Search MCP和Web Reader MCP功能。公司称，该订阅模式每月可提供数百亿词元，价格约为标准API定价的1%，实时交互速度超过每秒55个词元。
商业策略与基础设施限制
尽管取得了技术成就，智谱AI仍面临眼前的基础设施限制，因此不得不调整价格。公司宣布自2月11日起将GLM Coding Plan价格上调30%，理由是用户和使用量快速增长，计算资源已接近极限。公司在一份公开声明中承认，计算资源十分紧张，并指出在GLM-5发布前，所有可用芯片都已满负荷运转，以满足现有推理需求。首次购买折扣已取消，但按季度和年度付费分别可节省10%和30%。
在本地部署GLM-5约需1490GB内存，所需空间约为GLM-4.7的两倍。这一硬件要求提高了小型机构本地运行模型的门槛，不过具备足够资源的用户仍可从HuggingFace和ModelScope获取开放权重。对于云端API用户而言，基础设施压力也可能带来不确定性：随着公司扩充产能以满足需求，可能出现速率限制或响应速度下降。
API定价使GLM-5成为一款具有成本优势、可能颠覆市场的西方专有模型替代品。输入词元价格约为每百万个1美元，输出词元为每百万个3.20美元。相比之下，Anthropic Claude Opus 4.6的输入词元价格为每百万个5美元，输出词元为每百万个25美元；根据使用模式不同，GLM-5的成本优势约为6至10倍。GPT-5.2的输入词元价格为每百万个1.75美元，输出词元为每百万个14美元，仍明显高于GLM-5。Grok 4.1 Fast的输入词元价格为每百万个0.20美元，成本更低，但能力特点有所不同。
竞争格局与行业时机
GLM-5发布之际，中国多家竞争实验室密集宣布新品，在农历新年假期前集中展示国产技术实力。DeepSeek同日更新旗舰模型，将上下文窗口容量扩大十倍，超过100万词元。与智谱同在1月完成香港IPO的MiniMax推出增强智能体工具的M2.5模型，其股价当周上涨近50%。其他新品还包括字节跳动的视频生成模型Seedance 2.0、蚂蚁集团可生成语音和音乐的统一多模态系统Ming-Flash-Omni 2.0，以及月之暗面于1月底发布的Kimi 2.5模型。
中国国务院总理李强在2月11日的政策讲话中强调，要协调发展算力资源和电力基础设施，为这一加速发展提供支持；他呼吁扩大AI应用并推动其商业化，同时加强资源协调。他还强调了改善AI人才和企业发展环境的计划。这些发布时机相互呼应，反映出中国AI行业的战略布局：企业越来越倾向于协调重大发布，以扩大影响，并展示相对于美国技术领先地位的整体进展。
对投资者而言，纯AI初创公司的股价上涨，与腾讯和阿里巴巴等大型科技集团表现疲软形成对比；同期两家公司股价分别下跌2.6%和2.1%。这表明市场更青睐专业人工智能公司，而非业务多元化的大型企业。杰富瑞分析师指出，中国模型展现出强大的智能体AI能力，有望从企业快速采用AI的趋势中受益。香港恒生科技指数整体下跌1.7%，凸显出投资者热情具有选择性。
要点
- 智谱AI发布GLM-5，这是一款拥有7440亿参数的开源语言模型，完全使用华为昇腾芯片训练，不依赖英伟达硬件，标志着中国在AI基础设施自主化方面迈出重要一步。
- 该模型在SWE-bench Verified编程基准测试中得分77.8%，接近Anthropic的Claude Opus 4.5，并在Vending Bench 2和BrowseComp测试中位居开源模型首位。
- GLM-5采用包含256个专家的混合专家架构，并使用DeepSeek稀疏注意力机制，在保持计算效率的同时处理长达20万词元的上下文窗口。
- 该系统的幻觉率创下新低，在Artificial Analysis Omniscience Index中的得分为负1分，较前代提升35分。
- 由于基础设施压力，智谱AI将GLM Coding Plan订阅价格上调30%；消息发布后，公司在香港上市的股价飙升近30%。
- 此次发布恰逢DeepSeek、MiniMax、字节跳动和蚂蚁集团发布重大更新，加剧了农历新年假期前中国AI行业的竞争。
