AI导读：

智谱推出GLM-5，旨在推动编程范式从“Vibe Coding”转向“Agentic Engineering”。该模型采用稀疏注意力降低推理成本，并构建新型异步强化学习基础设施提升效率。GLM-5在主流开放基准测试中实现SOTA性能，并在真实世界编程任务中表现优异。

据智谱官微消息，智谱推出了GLM-5，旨在推动编程范式从“Vibe Coding”转向“Agentic Engineering”。GLM-5在前代模型GLM-4.5的基础上，采用稀疏注意力以降低推理成本，同时保持长上下文能力无损。智谱构建了一套新型异步强化学习基础设施，将生成过程与训练过程解耦，提升后训练的迭代效率。此外，智谱还提出了全新的异步Agent强化学习算法，提升强化学习效果。智谱称，GLM-5在主流开放基准测试中实现SOTA性能，在真实世界编程任务中展现出前所未有的能力。