智谱AI在7个月内快速迭代三代大模型（GLM-4.5至GLM-5），技术路线从统一推理/编码/Agent能力（ARC）演进到全面Agentic Engineering。架构上从GQA发展为MLA+DSA混合注意力，MoE专家数从160增至256，层数从92减至80，总参数量翻倍至744B。训练数据量从23T扩展到28.5T tokens，创新引入中期训练阶段，后训练策略从专家迭代升级为三阶段顺序强化学习。这一系列技术突破使GLM-5实现了从写代码到写工程的系统级能力跃迁。
2026年OpenClaw新手避坑：GLM-4.7-Flash接入5个常见错误解决
OpenClaw新手避坑：GLM-4.7-Flash接入5个常见错误解决智谱 AI 在 7 个月内快速迭代三代大模型 GLM 4 5 至 GLM 5 技术路线从统一推理 编码 Agent 能力 ARC 演进到全面 Agentic Engineering 架构上从 GQA 发展为 MLA DSA 混合注意力 MoE 专家数从 160 增至 25 6 层数从 92 减至 80 总参数量翻倍至 7 4 4 B 训练数据量从 23T 扩展到 28 5 T tokens 创新引入中期训练阶段
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