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GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering

What it solves

GLM-5 は、複雑なシステムエンジニアリングと長期エージェントタスクに対応するために設計された、フラッグシップ級の大規模言語モデルシリーズです。従来のモデルが複雑な問題解決の途中で性能が頭打ちになるという制限を克服し、数百回のイテレーションや数千回のツール呼び出しにわたって生産性を維持できるようにします。

How it works

このシリーズは主に 3 つのバージョンで進化しています:

  • GLM-5: 744B パラメータ（うち 40B がアクティブ）にスケールし、DeepSeek Sparse Attention（DSA）を利用してデプロイコストを削減しつつ長文コンテキスト能力を保持します。トレーニング後の効率的な学習のために、非同期 RL インフラストラクチャ「slime」を使用しました。
  • GLM-5.1: エージェント工学とコーディングに焦点を当て、複雑な問題を分解し、実験を実行し、長時間のセッションで戦略を修正する能力を向上させました。
  • GLM-5.2: 安定した 1M トークンのコンテキストウィンドウと、スパース注意層間でインデクサを再利用してトークンあたりの FLOPs を 2.9 倍削減する「IndexShare」アーキテクチャを導入しました。また、推測デコーディング用に改良された MTP レイヤーも搭載しています。

Who it’s for

自律エージェント、複雑なソフトウェアエンジニアリング、あるいは 100 万トークン規模の大容量コンテキストウィンドウや高精度な推論・コーディングが必要なタスクに取り組む開発者や研究者向けです。

Highlights

  • Massive Context: GLM-5.2 は安定した 1M トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。
  • Agentic Performance: 長期タスクに特化して最適化されており、Vending Bench 2 においてオープンソースモデルの中で #1 の評価を受けています。
  • Flexible Reasoning: reasoning_effort パラメータ（max または high）をサポートし、性能とレイテンシのバランスを調整できます。
  • High Efficiency: IndexShare と DSA を活用して計算コストとデプロイコストを最適化しています。