GLM-5架构深度解析：智谱AI如何通过DeepSeek同款技术实现性能飞跃

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引言：大模型战局的新变量

在人工智能领域，技术的迭代速度往往超乎想象。近日，关于智谱AI下一代旗舰大模型GLM-5的架构信息在开源社区引发了巨大轰动。随着vLLM推理框架的代码提交，这款备受期待的模型揭开了神秘面纱。更令人瞩目的是，受此消息影响，智谱AI在资本市场表现强劲，相关概念股两日内暴涨60%。

GLM-5不仅在参数规模上实现了翻倍，更在底层架构上大胆采用了与DeepSeek-V3同款的稀疏注意力机制。这种技术路线的选择，预示着国产大模型正在进入一个追求极致效率与工程化落地的新阶段。本文将深入解析GLM-5的技术内核，并探讨其在“春节档”AI大混战中的竞争力。更多前沿内容，欢迎访问 AI门户获取最新 AI资讯。

核心架构：DeepSeek同款DSA技术的深度融合

GLM-5最引人注目的变化在于其对 DeepSeek稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention, DSA） 的继承与优化。这标志着智谱在长文本处理和推理效率上迈出了关键一步。

DSA技术通过创新的两阶段流程，解决了传统注意力机制在处理超长文本时的计算冗余问题。首先，利用 Lightning Indexer 这一轻量级组件，模型可以对所有历史Token进行快速扫描并打分，精准评估它们与当前查询Token的相关性。随后，模型仅挑选得分最高的Top-k个Token进行完整的注意力计算。这种“去粗取精”的策略，使得GLM-5在保持极高输出质量的同时，大幅提升了长文本的处理效率，最高可支持202K Token的上下文窗口。

参数规模与MoE架构的性能极限

根据泄露的代码参数显示，GLM-5是一个不折不扣的“巨兽”。其总参数量达到了 745B，是上一代GLM-4.7的两倍之多。为了支撑如此庞大的参数量而不至于让推理成本失控，GLM-5采用了成熟的 MoE（混合专家）架构。

在具体的参数配置上，GLM-5包含78层隐藏层，共部署了256个专家。在每次推理过程中，模型仅激活其中的8个专家，激活参数量约为44B。这种设计使得GLM-5的稀疏度保持在5.9%左右，与业内公认的效率标杆DeepSeek-V3.2基本持平。通过这种方式，GLM-5在拥有千亿级模型理解能力的同时，维持了百亿级模型的推理速度，为 AGI 的普惠化提供了技术支撑。

多Token预测（MTP）与推理生态的兼容性

除了DSA，GLM-5还引入了 多Token预测（Multi-Token Prediction, MTP） 技术。传统的LLM通常是“逐字”生成，而MTP允许模型在一次推理中预测多个后续Token，这不仅显著提升了生成效率，还增强了模型对长程逻辑的把握能力。

更具有战略意义的是，GLM-5选择复用DeepSeek的架构组件，意味着它能够直接无缝接入 vLLM、SGLang 等主流推理框架。对于开发者而言，这意味着部署门槛的显著降低和硬件利用率的提升。无论是进行 Prompt 优化还是构建复杂的 人工智能 应用，GLM-5都提供了极佳的工程友好度。

神秘模型「Pony Alpha」与春节档大混战

在GLM-5正式发布前，OpenRouter平台上出现了一个代号为 「Pony Alpha」 的匿名模型，其表现令社区惊叹。该模型在编程能力和复杂推理上展现出极强的统治力，能够根据单条指令生成完整的功能性应用。

社区通过对比发现，Pony Alpha对特定Token的反应习惯、输出排版风格与智谱GLM系列高度一致，且发布时间点与智谱首席科学家唐杰暗示的窗口期吻合，因此被广泛认为是GLM-5的测试版本。

2026年的“春节档”注定是 大模型 行业的巅峰对决。智谱GLM-5预计将在2月中旬正式发布，届时它将正面迎战DeepSeek的新作、Qwen 3.5以及MiniMax M2.2。这场技术竞赛不仅是参数规模的较量，更是关于推理效率、行业应用和生态构建的全面比拼。

结论：国产大模型的技术共振与突破

智谱GLM-5选择拥抱DeepSeek证明的高效架构，反映了国产大模型厂商在技术路径上正趋于理性与务实：不再盲目追求自研架构的独特性，而是转向追求极致的性能功耗比和生态兼容性。

随着GLM-5的加入，国内 LLM 市场将迎来更高效、更智能的生产力工具。无论你是关注 AI变现 的创业者，还是深耕 提示词 工程的开发者，GLM-5的架构革新都值得持续关注。欲了解更多关于 openai、chatGPT 以及 claude 的最新动态，请锁定 AI日报，掌握一手人工智能趋势。