智谱 GLM

colibrì v1.0 引擎以纯 C 实现、零运行时依赖，可在约 25 GB RAM 的消费级电脑上运行 744B 参数的 GLM-5.2 MoE 模型。模型经 int4 量化后磁盘占用约 370 GB，常驻内存仅 9.9 GB，通过流式加载磁盘专家实现推理。冷解码速度约

GLM-5.2 发布，支持 1M token 上下文，采用 IndexShare 架构——每 4 个稀疏注意力层共用一个轻量索引器，将 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；MTP 层改进使推测解码接受长度提升 20%。长周期编码基准上，FrontierSWE 落后 Opus 4.8 仅 1%、领先 GPT-5.5 1%；PostTrainBench 仅次于 Opus 4.8；SWE-Marathon 落后 Opus 4.8 13% 但排名第二。标准编码测试 Terminal-Bench 2.1 获 81.0 分（GLM-5.1 为 63.5），接近 Opus 4.8 的 85.0。模型引入努力级别控制以平衡性能与延迟。MIT 开源许可，无地域限制。

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智谱今日开源 GLM-5.2，在 Artificial Analysis 综合评测中以 51 分排名全球前三、开源模型第一，与 Claude Opus 4.8 持平。该模型在 Code Arena 前端代码生成中获 1,595 分排名第二，在 DesignArena 设计编码场景中以 1,360 分夺冠，并在软件工程基准 FrontierSWE 中位列第三。

智谱上线并开源GLM-5.2，在Code Arena盲测中取得全球可用模型第一。该模型实现1M无损上下文，在FrontierSWE上仅比Opus 4.8低1%，在Terminal-Bench 2.1上相比GLM-5.1提升17.5%。模型已通过Hugging Face与ModelScope开源，采用MIT协议，API同步上线。

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智谱发布 GLM-5.2，首次在 1M token 上下文中实现稳定长程任务能力。其 IndexShare 架构将每四个稀疏注意力层共享同一索引器，使 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍。模型采用 MIT 开源协议，无区域限制。

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jietang: GLM-5.2 is Fully Open, Frontier Intelligence Belongs to Everyone Today, the sudden restriction of certain frontier model...

GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，在长程任务中继续保持领先，并被智谱称为最强的国产 Coding 模型。今晚 5:21 起面向 GLM Coding Plan 全量用户开放（覆盖 Lite、Pro、Max、团队版）。API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。

智谱发布迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，支持真正可用的 1M 上下文，并在长程任务中继续保持领先，同时也是其最强的国产 Coding 模型。今晚 5:21，GLM-5.2 将面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite / Pro / Max / 团队版。GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。

智谱计划向中国监管机构申请发行A股并在科创板上市。发行股份数量占发行完成后总股本的2%至8%，预计全部为新股，原股东不发售。本次发行募集资金净额将投资于人工智能通用基座大模型、大模型MaaS一站式服务平台及补充流动资金。此外，公司拟将英文名称由“Knowledge Atlas Technology Joint Stock Company Limited”变更为“Z.AI Co., Ltd.”。

5月22日，智谱向部分企业客户推出了旗舰大模型GLM-5.1的高速版API“GLM-5.1-highspeed”。该版本输出速度达400 tokens/s，刷新了全球大模型API速度上限。关键突破在于，它首次在国产大模型中实现了旗舰级能力与低延迟的结合，打破了“高速模型即轻量模型”的传统。该版本由智谱GLM团队与TileRT团队合作，通过系统级优化确保了速度的生产级稳定性，适用于AI编程、实时语音交互等场景。

智谱面向部分企业客户推出GLM-5.1高速版API“GLM-5.1-highspeed”，输出速度达400 tokens/s，刷新全球大模型厂商API速度上限。该版本首次在国产大模型中实现旗舰级能力与极致低延迟并存，由GLM团队与TileRT团队联合打造，通过AOT静态编排、Tile级微任务及8卡NVL拓扑特化等系统级优化，确保400 TPS为稳定可用的生产级能力。

智谱发布GLM-5.1高速版，推理速度达400 tokens/s，在顶尖模型中生成速度最快。

智谱、驭驯网络与清华大学联合提出并落地ZCube组网架构，以扁平化拓扑替代传统Clos/ROFT架构，从结构层面消除PD分离推理中的可避免拥塞。在GLM-5.1 coding生产环境千卡集群实测中，ZCube相比ROFT将GPU平均推理吞吐提升15%以上，TTFT P99降低40.6%，同时减少约三分之一的交换机与光模块成本。

全球权威评测机构Artificial Analysis发布全新Coding Agent Index，包含SWE-Bench-Pro-Hard-AA、Terminal-Bench v2和SWE-Atlas-QnA三项基准，用于衡量模型与Agent harness组合的真实编程能力。闭源模型Opus 4.7（在Cursor CLI中运行）全球第一，智谱GLM-5.1（在Claude Code中运行）获开源第一，代表国产大模型在实际编程Agent场景达到SOTA水平。

AutoClaw（澳龙）正式上线自进化机制与Skill商店，每轮对话后扫描用户纠正、新教方法或踩坑经验，经用户审批后写入永久记忆，支持关键词触发和自动检测两种方式，并保持每周1-3次高质量进化。

智谱推出开源模型GLM-5.1，支持独立工作长达8小时。模型可直接部署使用，无需人工频繁干预，适用于长周期自动化任务场景。

智谱发布GLM-5V-Turbo多模态Coding基座模型，原生支持图像、视频、设计稿理解及画框、截图、读网页等工具调用，上下文窗口达200k。采用新一代CogViT视觉编码器与30+任务协同强化学习，在保持纯文本编程能力的同时强化GUI Agent能力。与Claude Code、AutoClaw等框架深度协同，支持"图像即代码"前端复刻及GUI自主探索，提供开箱即用的官方Skills。

智谱发布GLM-5-Turbo基座模型，代号"龙虾"，强化工具调用、复杂指令拆解、定时任务与高吞吐长链路执行能力，推出ZClawBench基准测试。支持通过BigModel.cn、Z.ai及AutoClaw客户端接入，Coding Plan Max将于本月内支持Pro版。

GLM-5参数规模达7440亿，训练Token 28.5万亿。核心创新包括DSA稀疏注意力机制降低算力开销，异步RL基础设施与异步Agent RL算法提升长周期交互与自主决策能力。全面原生适配华为昇腾、寒武纪等七大国产芯片平台，通过W4A8混合精度量化与定制融合算子实现高效部署。模型支持复杂软件工程、终端操作、PPT生成等长程Agent任务，提供交错思考、保留思考等多种推理模式。

GLM-5 开源，参数规模达 744B（激活 40B），预训练数据 28.5T，集成 DeepSeek Sparse Attention 降低部署成本。Coding 能力对齐 Claude Opus 4.5，Agent 能力支持 SOTA 级长程任务执行，兼容国产芯片。同步推出 OpenClaw、AutoGLM、Z Code 及 Excel 插件等工具链，覆盖端到端开发、办公自动化等场景。

GLM-4.7-Flash 开源并免费开放 API，支持通过 Hugging Face 和魔搭社区部署。上一代 GLM-4.5-Flash 将于 2026 年 1 月 30 日下线，届时相关请求将自动路由至新版。

智谱联合华为开源多模态生成模型GLM-Image，为首款基于国产昇腾芯片与MindSpore框架全流程训练的SOTA模型。采用9B自回归与7B扩散解码器混合架构，在CVTG-2K复杂视觉文字生成和LongText-Bench长文本渲染榜单均位列开源第一，支持1024×1024至2048×2048多分辨率生成。API调用成本0.1元/张，代码已开源至GitHub、Hugging Face及魔搭社区。

GLM-4.7 发布，编程能力显著提升。SWE-bench 达 73.8%（+5.8%），Terminal Bench 2.0 达 41%（+16.5%），支持 Claude Code 等主流智能体框架。新增交错式思考、保留式思考和轮级思考功能，可控制推理过程以降低延迟或提高准确性。同步改进 UI 生成、工具调用和数学推理能力，可通过 API 或本地部署使用。

智谱开源GLM-4.6V系列多模态模型，含106B-A12B基础版与9B轻量版Flash，支持128k tokens上下文。首次原生集成Function Call能力，支持图像、截图直接作为工具参数，并能理解工具返回的视觉内容。具备复杂文档理解、视觉网页搜索、前端代码生成及交互式编辑能力，适用于构建多模态Agent。已上架GitHub、Hugging Face及魔搭社区。

智谱发布旗舰模型 GLM-4.5（355B/32B 激活）与 GLM-4.5-Air（106B/12B 激活），含 FP8 量化版本，即日起原生支持 SGLang 框架。采用 MoE 架构与 128k 上下文，在 12 项基准测试中分列第 3 与第 6。GLM-4.5 在 BrowseComp 网页浏览任务中以 26.4% 准确率超越 Claude 4 Opus，工具调用成功率达 90.6%，编程与数学推理能力突出。