2月11日晚間，智譜發(fā)布新一代旗艦模型GLM-5，智譜稱，GLM-5在Coding與Agent能力上，取得開源SOTA表現(xiàn)，在真實編程場景的使用體感逼近Claude Opus 4.5，擅長復雜系統(tǒng)工程與長程Agent任務。

智譜宣布，在全球權威的 Artificial Analysis 榜單中，GLM-5 位居全球第四、開源第一。GLM-5擁有744B（激活 40B）參數(shù)模型，預訓練數(shù)據(jù)從 23T 提升至 28.5T，更大規(guī)模的預訓練算力顯著提升了模型的通用智能水平。

GLM-5構建全新的“Slime”框架，支持更大模型規(guī)模及更復雜的強化學習任務，提升強化學習后訓練流程效率；提出異步智能體強化學習算法，使模型能夠持續(xù)從長程交互中學習，充分激發(fā)預訓練模型的潛力。在稀疏注意力機制方面，GLM-5首次集成 DeepSeek Sparse Attention，在維持長文本效果無損的同時，大幅降低模型部署成本，提升 Token Efficiency。

智譜稱，GLM-5在編程能力上實現(xiàn)了對Claude Opus 4.5的對齊，在主流基準測試中取得開源模型SOTA分數(shù)。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0中，GLM-5分別獲得77.8和56.2的開源模型SOTA分數(shù)，性能超過Gemini 3 Pro。

GLM 系列模型受到全球開發(fā)者喜愛，在 GLM Coding Plan 全球爆量后，智譜公司不得不啟動限售活動。值得關注的是，GLM系列已經(jīng)完成已完成與華為昇騰、摩爾線程、寒武紀、昆侖芯、沐曦、燧原、海光等國產(chǎn)算力平臺的深度推理適配。通過底層算子優(yōu)化與硬件加速，GLM-5 在國產(chǎn)芯片集群上已經(jīng)實現(xiàn)高吞吐、低延遲的穩(wěn)定運行。

2月12日，MiniMax宣布上線最新旗艦編程模型MiniMax M2.5，目前在模型界面已經(jīng)可以選擇調用。據(jù)官方介紹，這是一個為智能體場景原生設計的生產(chǎn)級模型，其編程與智能體性能對標國際頂尖模型Claude Opus 4.6，支持PC、App、跨端應用的全棧編程開發(fā)，尤其適配 Excel高階處理、深度調研、PPT等生產(chǎn)力場景。M2.5模型激活參數(shù)量為10B，在顯存占用和推理能效比上有優(yōu)勢，推理速度超過國際頂尖模型。

預計2月中旬，DeepSeek將會發(fā)布新一代旗艦大模型V4，根據(jù)近期由創(chuàng)辦人梁文鋒署名的論文及業(yè)內(nèi)爆料，V4 將引入 mHC 與 Engram 兩項核心架構創(chuàng)新，旨在顯著降低訓練與推理成本，并在編程能力上挑戰(zhàn)目前的行業(yè)領導者。

在DeepSeek團隊在最新發(fā)布的論文中提出，當前模型缺乏原生的知識查找機制，導致在處理靜態(tài)知識時仍需耗費昂貴的算力重復推導。為此，V4 預計將引入 Engram(條件記憶模塊)，其設計理念是將“記憶”與“計算”解耦。

透過 Engram 技術，模型能將靜態(tài)知識 (如實體、固定表達) 存儲在廉價的 DRAM 中，而非昂貴的 GPU 高帶寬內(nèi)存 (HBM)。當模型需要推理時再快速查找，這將釋放 GPU 算力專注于復雜的動態(tài)計算。此外，另一項關鍵技術 mHC(流形約束超連接) 則解決了超深層 Transformer 模型在訓練時，信息流動瓶頸與不穩(wěn)定的問題，透過嚴苛的數(shù)學「護欄」，提升模型在數(shù)學推理等任務上的表現(xiàn)。

據(jù) 美國The Information 報導，DeepSeek V4 的內(nèi)部初步測試顯示，其編程能力已超越市場上的頂級模型，包括 OpenAI 的 GPT 系列與 Anthropic 的 Claude。盡管 DeepSeek 先前推出的 V3.2 版本已在多項基準檢驗中超越部分競爭對手，但 V4 被視為核心架構的正式繼任者，旨在進一步鞏固其作為高性能、低成本 AI 方案的地位。

當下，大模型的競爭已經(jīng)從卷開源社區(qū)，走向爭奪AI時代入口的升級階段。智譜此次發(fā)布新模型之后，大幅提價，說明國產(chǎn)模型的技術能力和市場競爭力明顯提升。在大模型從“技術競賽”轉向“商業(yè)兌現(xiàn)”的關鍵階段，誰能通過開源構建起活躍的開發(fā)者生態(tài)，并將其轉化為可持續(xù)的收入流，誰才真正贏得下一階段。