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　　2月22日下午，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“VibeCoding”（氛围编程）转向“AgenticEngineering”（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,ReasoningandCoding,ARC）能力基础上，采用稀疏注意力（DeepSeekSparseAttention，DSA）以大幅降低推理成本，同时保持长上下文能力无损。

　　第一，引入DSA稀疏注意力机制（DeepSeekSparseAttention,DSA）。这一全新架构极大降低了训练与推理成本。此前的GLM-4.5依赖标准MoE架构提升效率，而DSA机制则使GLM-5能够根据Token的重要性动态分配注意力资源。在不折损长上下文理解和推理深度的前提下，算力开销得以大幅削减。得益于此，智谱将模型参数规模成功扩展至744B（7440亿），同时将训练Token规模提升至28.5T（28.5万亿）。