智谱 GLM 5 公布7450亿总参数与200K上下文
智谱AI 第五代大模型 GLM 5 的规格已经公开：7450 亿总参数，MoE 架构下 256 个专家、每个 token 激活 8 个，稀疏率 5.9%，单次推理激活 440 亿参数。上下文窗口 200K token，官方把能力重点放在智能体、多步推理与编程三块，创意写作和长文档处理也在覆盖范围内。
训练路径是这代模型里信息量最大的一项。GLM 5 全程在华为昇腾芯片上、基于 MindSpore 框架完成训练，未使用美国制程硬件。智谱AI 2019 年从清华大学知识工程实验室孵化，2026 年 1 月完成香港 IPO，募资约 43.5 亿港元（约 5.58 亿美元），资金明确用于 GLM-5 等新一代模型研发。开源侧给出的预期是 MIT 许可，权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 获取；API 定价官方称低于 GPT-5 与 Claude，但未公布具体单价。
小版本号在加速
开放文档里，GLM-5.3 已被标为智谱最新旗舰，主打复杂软件工程与 Agent 任务。文档同时写明，它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型，提升来自后训练与工程侧而非基座换代。GLM-5.1 的定位则是复杂代码与长程任务，强调单次任务中的持续执行。从 5 到 5.1 再到 5.3，版本号之间的间隔很短，能力侧重各不相同。
配套工具同步跟进。2026 年 4 月 19 日上线的 ZCode 把 GLM-5.3 与主流编程 Agent 接入同一条工具链，覆盖规划、编码、评审与上线四个环节。订阅分三档：Lite 94.4 元/月（原价 118 元），每周 10,000 积分；Pro 430.4 元/月，用量为 Lite 的 6 倍；Max 862.4 元/月，用量为 Lite 的 14 倍，高峰期有专属资源。GLM-5.3-Flash 同步接入，支持截图理解与看图分析。
参数之外的变量
7450 亿总参数、440 亿激活参数的组合，落在稀疏 MoE 的主流区间里。真正需要观察的是 200K 上下文在实际代码库和长文档任务中的稳定性，以及昇腾加 MindSpore 这套训练栈能否支撑后续版本的迭代节奏。GLM 5 把这两件事同时摆上了台面。
对开发者而言，单轮会话能装下更长代码库和资料，意味着 Agent 类应用的上下文管理逻辑可以简化；而 GLM 5 这一代把训练硬件整体换到昇腾之后，下一代模型的算力路径基本已经确定。
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