据智谱官微消息，智谱推出了 GLM-5，这是一款旨在推动编程范式从“Vibe Coding”（氛围编程）转向“Agentic Engineering”（智能体工程）的下一代基础模型。GLM-5 在前代模型 GLM-4.5 的智能体、推理与编程（Agentic, Reasoning and Coding, ARC）能力基础上，采用稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention，DSA）以大幅降低推理成本，同时保持长上下文能力无损。

　　为了让模型更好地与各类任务对齐，智谱构建了一套新型异步强化学习（RL）基础设施，通过将生成过程与训练过程解耦，从而大幅提升了后训练的迭代效率。此外，智谱还提出了全新的异步 Agent 强化学习算法，进一步提升强化学习的效果，使模型能够更有效地从复杂、长程交互中学习。

　　智谱称，基于上述创新，GLM-5 在主流的开放基准测试中实现了 SOTA 性能。最关键的是，GLM-5 在真实世界编程任务中展现出前所未有的能力，在处理端到端软件工程挑战方面超越了此前所有开源基线。