GLM-5如何引领我们从Vibe coding迈向Agentic Engineering新时代？
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文章浏览阅读549次,点赞17次,收藏12次。本文将介绍智谱AI与清华大学联合发布的下一代基础模型GLM-5,该模型在推理、编码和智能体能力方面取得重大突破,标志着AI从被动知识库向主动问题解决者的范式转变。 GLM-5:从Vibe Coding到Agentic Engineering的范式跃迁 本文将介绍智谱AI与清华大学联合发布的下一代基础模型GLM-5,该模型在推理、编码和智能体能力方面取得重大突破,标志着AI从被动知识库向主动问题解决者的范式转变。
论文标题:GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering 来源:arXiv:2602.15763v1 + https://arxiv.org/abs/2602.15763PS: 整理了LLM、 量化...，有啥说啥...
什么是Vibe Coding和Agentic Engineering?
哎呀，说起这个，我得先捋一捋… 以前啊，我们让AI写代码，就像给它讲故事，描述得越详细越好，它就吐出一些代码片段，这叫“氛围编程”。有点像让一个半吊子的程序员帮你写点小东西。 但是！现在不一样了！ Agentic Engineering 是让 AI 自己思考、 规划、施行，就像一个真正的工程师一样！ 你给它一个目标——比如“修复这个bug”， 它自己去分析代码、找到问题、修改代码、测试代码… 一气呵成！ 这才是真正的智能啊，不忍直视。！
GLM-5：一个令人兴奋的家伙
我直接好家伙。 智谱 AI 与清华大学搞出来的这个 GLM-5 模型，简直是太厉害了！它不仅仅是在参数上堆砌数字，更重要的是它的架构创新和训练策略。它继承了前代 ARC 的核心能力的基础上，通过一些黑科技，在性能和效率上都提升了一个档次。最关键的是它在处理真实世界的软件工程任务时展现出了前所未有的端到端处理能力。
核心技术框架：听起来就很玄乎
- 预训练阶段：用巨量的数据训练模型，让它先学会“说话”。
- 后训练阶段：再用一些特定的数据进行微调、强化学习，让它学会“思考”和“行动”。
而且，他们还把上下文长度 到了 200K! 什么意思？就是它可以记住更长的信息，更好地理解复杂的任务，不是我唱反调...。
国产芯片适配：真香警告
| 芯片厂商 | 适配情况 | 性能提升 |
|---|---|---|
| 华为昇腾 | 原生适配 | 15%-20% |
| 摩尔线程 | 深度优化 | 10%-18% |
| 海光 | 初步支持 | 8%-12% |
| 中科创达 | 正在适配中 | 未知 |
| 七星华创 | 计划适配 | 未知 |
这一点真的太重要了！这意味着 GLM-5 不仅可以在国外服务器上跑得飞快，还可以在我们自己的服务器上稳定运行。这对于保障数据平安和技术自主可控至关重要。而且听说还能省不少钱呢！
GLM-5 vs 其他大模型：谁更胜一筹？
- Claude Opus 4.6: 老牌劲旅，闭源模型中的佼佼者。
- GroK : OpenAI出品的黑马
- GLM-5 : 国产之光! 在某些方面已经可以比肩顶级闭源模型啦!
- GPT-4 : 虽然很强,但感觉有点老了…
Agentic Reinforcement Learning 的那些事儿
异步架构：拯救 GPU 的神器
| 产品名称 | 价格 | 功能 |
|---|---|---|
| 智能键盘鼠标套装 | ¥299 | 无线连接、 人体工学设计、静音按键 |
| 高品质耳机 | ¥899 | 主动降噪、HiFi音质、舒适佩戴体验 |
未来展望： Agentic Era is Coming
文章浏览阅读549次,点赞17次,收藏12次。本文将介绍智谱AI与清华大学联合发布的下一代基础模型GLM-5,该模型在推理、编码和智能体能力方面取得重大突破,标志着AI从被动知识库向主动问题解决者的范式转变。 GLM-5:从Vibe Coding到Agentic Engineering的范式跃迁 本文将介绍智谱AI与清华大学联合发布的下一代基础模型GLM-5,该模型在推理、编码和智能体能力方面取得重大突破,标志着AI从被动知识库向主动问题解决者的范式转变。
论文标题:GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering 来源:arXiv:2602.15763v1 + https://arxiv.org/abs/2602.15763PS: 整理了LLM、 量化...，有啥说啥...
什么是Vibe Coding和Agentic Engineering?
哎呀，说起这个，我得先捋一捋… 以前啊，我们让AI写代码，就像给它讲故事，描述得越详细越好，它就吐出一些代码片段，这叫“氛围编程”。有点像让一个半吊子的程序员帮你写点小东西。 但是！现在不一样了！ Agentic Engineering 是让 AI 自己思考、 规划、施行，就像一个真正的工程师一样！ 你给它一个目标——比如“修复这个bug”， 它自己去分析代码、找到问题、修改代码、测试代码… 一气呵成！ 这才是真正的智能啊，不忍直视。！
GLM-5：一个令人兴奋的家伙
我直接好家伙。 智谱 AI 与清华大学搞出来的这个 GLM-5 模型，简直是太厉害了！它不仅仅是在参数上堆砌数字，更重要的是它的架构创新和训练策略。它继承了前代 ARC 的核心能力的基础上，通过一些黑科技，在性能和效率上都提升了一个档次。最关键的是它在处理真实世界的软件工程任务时展现出了前所未有的端到端处理能力。
核心技术框架：听起来就很玄乎
- 预训练阶段：用巨量的数据训练模型，让它先学会“说话”。
- 后训练阶段：再用一些特定的数据进行微调、强化学习，让它学会“思考”和“行动”。
而且，他们还把上下文长度 到了 200K! 什么意思？就是它可以记住更长的信息，更好地理解复杂的任务，不是我唱反调...。
国产芯片适配：真香警告
| 芯片厂商 | 适配情况 | 性能提升 |
|---|---|---|
| 华为昇腾 | 原生适配 | 15%-20% |
| 摩尔线程 | 深度优化 | 10%-18% |
| 海光 | 初步支持 | 8%-12% |
| 中科创达 | 正在适配中 | 未知 |
| 七星华创 | 计划适配 | 未知 |
这一点真的太重要了！这意味着 GLM-5 不仅可以在国外服务器上跑得飞快，还可以在我们自己的服务器上稳定运行。这对于保障数据平安和技术自主可控至关重要。而且听说还能省不少钱呢！
GLM-5 vs 其他大模型：谁更胜一筹？
- Claude Opus 4.6: 老牌劲旅，闭源模型中的佼佼者。
- GroK : OpenAI出品的黑马
- GLM-5 : 国产之光! 在某些方面已经可以比肩顶级闭源模型啦!
- GPT-4 : 虽然很强,但感觉有点老了…
Agentic Reinforcement Learning 的那些事儿
异步架构：拯救 GPU 的神器
| 产品名称 | 价格 | 功能 |
|---|---|---|
| 智能键盘鼠标套装 | ¥299 | 无线连接、 人体工学设计、静音按键 |
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