模型发布 / 更新精选
GLM-5.2:为长周期任务而生
原始标题:GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks
内容摘要
GLM-5.2 发布,支持 1M token 上下文,采用 IndexShare 架构--每 4 个稀疏注意力层共用一个轻量索引器,将 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍;MTP 层改进使推测解码接受长度提升 20%。长周期编码基准上,FrontierSWE 落后 Opus 4.8 仅 1%、领先 GPT-5.5 1%;PostTrainBench 仅次于 Opus 4.8;SWE-Marathon 落后 Opus 4.8 13% 但排名第二。标准编码测试 Terminal-Bench 2.1 获 81.0 分(GLM-5.1 为 63.5),接近 Opus 4.8 的 85.0。模型引入努力级别控制以平衡性能与延迟。MIT 开源许可,无地域限制。
内容分类AI 模型发布与更新
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