

> 国产大模型赛道在 2026 年春节期间迎来高光时刻。GLM-5 的发布不仅在技术路线上验证了稀疏注意力架构的可行性，更在资本市场上演了一场造富神话。

## 马甲曝光后的资本狂欢

继 DeepSeek 之后，智谱 AI 的新一代大模型 GLM-5 成为了市场的绝对焦点。这一动作直接引爆了资本市场，导致智谱股价近期大涨 200%，总市值冲破 1500 亿港币大关，达到其 IPO 时的 3 倍。

此前，全球模型服务平台 OpenRouter 上出现了一款代号为“Pony Alpha”的神秘模型，其代码编写能力直逼行业顶尖的 Claude Opus。经过网友对其特有逻辑 Bug（如特定且异常的烹饪问答）的“指纹识别”，以及系统提示词的自曝，该模型的真实身份最终被确认为 GLM-5。

![Generated Image February 11, 2026 - 10_28AM.png](https://static.downly.cn/images/7ffe63c8085889d9e58ed98db9acf20a.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 复用 DSA 架构的参数跃升

在技术路线上，GLM-5 选择了与 DeepSeek-V3 相同的稀疏注意力架构（DSA），这被行业视为一种极具性价比的演进策略。
*   **规模跨越**：总参数量飙升至 745B，是前代 GLM-4.7 的 2 倍。
*   **计算效率**：采用 Mixture-of-Experts (MoE) 机制，拥有 256 个专家，每次仅激活 8 个（约 44B 激活参数），稀疏度低至 5.9%，大幅降低了推理成本。
*   **能力补齐**：支持最高 202K token 的上下文窗口，并重点强化了视频理解等多模态能力，弥补了此前纯文本架构在 2026 年市场需求下的短板。

![Generated Image February 11, 2026 - 10_28AM (1).png](https://static.downly.cn/images/c6a4604350a47c39de7e90273da19cb3.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 行业影响与部署门槛

GLM-5 对 DSA 架构的采用具有深远的行业意义。它意味着该模型可以直接复用 vLLM、SGLang 等主流推理框架现有的优化方案。对于企业级用户而言，这直接降低了部署门槛和算力成本。在国产 AI 积极出海、与海外大模型贴身肉搏的浪潮中，智谱凭借 GLM-5 在性能与工程化上的双重突破，再次证明了其作为头部玩家的实力。

智谱 GLM-5 借力稀疏架构突围 资本热捧助推市值千亿新高



> **导语**
> 年末科技圈再迎重磅炸弹，智谱科技发布的 GLM-4.7 模型在 WebDev 榜单上强势超越 GPT-5.2，问鼎开源大模型之首。凭借卓越的编码能力与更低的推理成本，它被开发者誉为 "Claude Code 的最佳平替"。

## 技术揭秘 后训练阶段的精细化打磨

在近期的 AMA 活动中，智谱团队不仅展示了成绩，更披露了技术跃迁的核心逻辑。GLM-4.7 的突围并非单纯依赖参数堆叠，而是得益于后训练阶段（Post-training）的极致优化。

团队在监督微调（SFT）和强化学习（RL）环节引入了更为精细的配方，这种策略显著提升了模型在复杂指令下的稳定性。除了性能，成本控制也是此次迭代的亮点。智谱明确表示，设计初衷是让高性能模型能够跑在消费级显卡上，这种 "亲民" 的算力需求，为个人开发者和中小企业的大规模部署扫清了障碍。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全能表现 从代码构建到角色扮演

GLM-4.7 正在展现出 "全能选手" 的潜质。在代码领域，它对 Python 和 JavaScript 等主流语言的支持更加稳健，不仅能完成基础编码，还能在调试和执行复杂开发任务时展现出清晰的逻辑链条。

更有趣的是，该模型的 "情商" 也得到了进化。在创意写作和角色扮演任务中，GLM-4.7 能够长时间保持角色设定的一致性，大幅减少了以往模型常见的 "出戏" 现象。这种灵动性使其在游戏 NPC 对话、虚拟陪伴等感性交互场景中也具备了极高的应用价值。

与此同时，智谱宣布开源自研的 Slime 框架，旨在反哺社区，提升大模型强化学习的效率。团队承诺，即便在商业化进程加速的背景下，对开源生态的投入不仅不会缩减，反而会作为公司成长的核心动力持续加强。

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