《科創(chuàng)板日報》6月17日訊（記者 李明明）6月17日，智譜發(fā)布并開源新一代旗艦大模型GLM-5.2。

在Artificial Analysis綜合榜單上，GLM-5.2取得51分，位列開源模型SOTA。

據(jù)智譜方面向《科創(chuàng)板日報》記者介紹，這是其迄今能力最強的開源模型，核心只做了兩件事：即把1M token上下文從“紙面參數(shù)”做成“生產(chǎn)可用”；同時把長程Coding能力再往前推了一步。

《科創(chuàng)板日報》記者第一時間對GLM-5.2 Max進行了數(shù)小時連續(xù)實測，任務(wù)覆蓋長上下文檢索與生成、Long Horizon長程Agent編碼，一次性完成近百萬token復合型行業(yè)調(diào)研全鏈路交付等場景。

實測GLM-5.2

據(jù)智譜方面介紹，GLM-5.2的核心突破在于將百萬級上下文窗口做到了工程可用。

例如，模型可在一輪連續(xù)任務(wù)中處理88萬以上token，自主完成從開發(fā)、聯(lián)調(diào)、測試到打包上線的完整軟件交付流程，數(shù)小時內(nèi)產(chǎn)出一個覆蓋網(wǎng)頁端、移動端與小程序的完整應(yīng)用。而在過去，類似體量的工程通常需要一支團隊協(xié)作數(shù)周。

目前市面上支持百萬級上下文的模型并不少，但一個公開的秘密是很多模型在30萬token之后就開始"丟信息"，長文本下的推理質(zhì)量呈斷崖式下跌。智譜的技術(shù)方案是一組注意力結(jié)構(gòu)層面的創(chuàng)新：KV8量化、LayerSplit、IndexShare 4和HiSparse稀疏注意力機制的組合。

從工程角度看，這組改動的目標很明確：在1M長度下同時壓低效果衰減和推理成本。智譜官方數(shù)據(jù)顯示，在1M上下文長度下，單位token的FLOPs降低至2.9倍（即相比傳統(tǒng)方案減少了約66%的計算量）。

智譜在技術(shù)博客中披露了該模型的一個實測結(jié)果：模型一次性完成了覆蓋Web、移動端與小程序的完整應(yīng)用開發(fā)交付，累計處理88萬tokens，幾乎用滿1M窗口。這意味著在真實的超長工程任務(wù)中，模型能夠完整保持項目狀態(tài)，而不是在第十輪對話后就忘了第三輪定下的約束。

《科創(chuàng)板日報》記者也實測了GLM-5.2，實測任務(wù)要求模型基于海量公開素材完成K12在線編程教育競品深度調(diào)研，橫向覆蓋15家賽道主流品牌，拆解課程、師資、定價、家長評價四大核心維度，一次性交付帶溯源索引的XLSX數(shù)據(jù)庫、20頁PDF完整分析報告、6張可視化對比圖表、可復用數(shù)據(jù)處理腳本全套成果。

經(jīng)過半小時左右，最終模型完整留存804條家長評價，輸出含12個數(shù)據(jù)分表的標準化Excel、完整行業(yè)報告、可運行腳本，全程未出現(xiàn)品牌混淆、數(shù)據(jù)維度丟失、統(tǒng)計口徑錯亂等長文本模型常見問題。但1M上下文的極端場景仍有優(yōu)化空間。

為了進一步驗證模型的深度分析研究能力，《科創(chuàng)板日報》記者又下了一個實測指令：基于國家統(tǒng)計局及可公開核驗的宏觀數(shù)據(jù)，對 2018-2024 年中國縣域消費升級開展系統(tǒng)化研究，構(gòu)建覆蓋 200+ 縣域的可溯源數(shù)據(jù)庫，并交付數(shù)據(jù)底表、研究報告、匯報 PPT 及配套可視化圖表。

實測發(fā)現(xiàn)， GLM-5.2 Max可單輪承載近百萬宏觀統(tǒng)計素材，一次性完成全國四百余縣域量化數(shù)據(jù)庫搭建、深度分析報告與成套可視化圖表全鏈路交付，適配金融咨詢級長周期大數(shù)據(jù)研究任務(wù)。

那么，如何將GLM-5.2的編程能力放在全球最頭部模型中進行定位？

北京計算機學會AI專委會秘書長、北京大學特聘研究員張有魚告訴《科創(chuàng)板日報》記者，智譜GLM-5.2的發(fā)布標志著國產(chǎn)模型在編程細分場景取得了關(guān)鍵性突破。

首先，打破雙寡頭壟斷，依托登頂全球編程基準的實測表現(xiàn)與高性價比，GLM-5.2在長上下文編程場景下優(yōu)勢顯著，正在重塑行業(yè)格局，催生智譜、OpenAI、Anthropic三方鼎立的“新御三家”。

其次，雖未能實現(xiàn)全維度超越，但在目前多數(shù)中高頻的實際開發(fā)場景下，該模型已完全可以作為海外頭部模型的替代方案。“但是核心短板仍存，在深度的數(shù)理邏輯推理與跨領(lǐng)域知識的復雜融合上，GLM-5.2與海外最頂尖水平相比仍存在一定的技術(shù)代差，這是下一步需要重點攻堅的方向?！?/p>

國產(chǎn)算力Day 0適配

在性能之外，GLM-5.2以最寬松的 MIT 協(xié)議開放，允許免費商用，且模型訓練與線上推理均未依賴海外算力。

上線首日，GLM-5.2的線上推理已在Day 0完成與八大國產(chǎn)算力平臺的推理適配。這一“開源國模 + 國產(chǎn)算力”的組合受到行業(yè)關(guān)注。

智譜方面同時對《科創(chuàng)板日報》記者表示，預計下半年昇騰950超節(jié)點上市后，將成為GLM-5.2重要的算力底座。

"Day 0適配"不是指模型"能在國產(chǎn)芯片上跑起來"，而是意味著在發(fā)布當天就已經(jīng)完成了深度推理適配與算子級優(yōu)化——這代表國產(chǎn)芯片不是作為"備胎"存在，而是與海外算力平臺同等對待的第一梯隊底座。

智譜的適配名單覆蓋了國產(chǎn)算力的頭部企業(yè)：華為昇騰、寒武紀、摩爾線程、海光、壁仞、沐曦、昆侖芯、平頭哥。既是為了分散供應(yīng)鏈風險，也是為了最大化觸達不同行業(yè)的國產(chǎn)化替代需求。

從商業(yè)邏輯來看，當前，國內(nèi)大模型公司的算力成本中，GPU采購和租賃占據(jù)了大頭，且高度依賴英偉達H100/H200等海外高端芯片。而在中美科技博弈持續(xù)升級的背景下，算力供應(yīng)鏈的自主可控已經(jīng)從"戰(zhàn)略儲備"變成了"生存必需"。

從開發(fā)者視角看，國產(chǎn)算力適配意味著兩件事：一是企業(yè)用戶可以在純國產(chǎn)環(huán)境中私有化部署GLM-5.2，滿足數(shù)據(jù)安全和合規(guī)要求；二是當海外算力供應(yīng)出現(xiàn)波動時，國產(chǎn)替代方案已經(jīng)準備完善，不需要從頭開始適配。

從技術(shù)角度看，在多個架構(gòu)差異顯著的國產(chǎn)芯片上完成推理適配，要求模型在算子兼容性、內(nèi)存管理和推理效率方面做大量工程調(diào)優(yōu)。智譜能夠做到Day 0同步適配，表明其底層工程團隊在異構(gòu)計算方面已有較深積累。

（科創(chuàng)板日報記者 李明明）