SINGAPORE – Media OutReach Newswire – Ngày 19 tháng 2 năm 2026 – GLM-5, vừa được phát hành dưới dạng mã nguồn mở, báo hiệu một sự chuyển đổi rộng lớn hơn trong trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình ngôn ngữ lớn đang vượt ra ngoài việc tạo ra các đoạn mã hoặc nguyên mẫu giao diện hướng tới việc xây dựng các hệ thống hoàn chỉnh và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, từ đầu đến cuối. Sự thay đổi này đánh dấu sự chuyển dịch từ cái gọi là “vibe coding” (tạm dịch: “lập trình cảm tính”) sang cái mà các nhà nghiên cứu ngày càng mô tả là kỹ thuật tác nhân (agentic engineering).
Được xây dựng cho giai đoạn mới này, GLM-5 nằm trong số những mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ nhất dành cho lập trình và thực thi tác vụ tự động. Trong các thiết lập lập trình thực tế, hiệu năng của GLM-5 gần bằng Claude Opus 4.5, đặc biệt là trong thiết kế hệ thống phức tạp và các tác vụ dài hạn đòi hỏi lập kế hoạch và thực thi liên tục.
Mô hình này dựa trên một kiến trúc mới nhằm mục đích mở rộng cả khả năng và hiệu quả. Số lượng tham số của nó đã tăng từ 355 tỷ lên 744 tỷ, với các tham số hoạt động tăng từ 32 tỷ lên 40 tỷ, trong khi dữ liệu tiền huấn luyện (pre-training) đã tăng lên 28.500 tỷ token. Những sự gia tăng này đi kèm với những tiến bộ trong phương pháp huấn luyện. Một khung gọi là Slime cho phép học tăng cường không đồng bộ ở quy mô lớn hơn, cho phép mô hình học liên tục từ các tương tác mở rộng và cải thiện hiệu quả sau huấn luyện. GLM-5 cũng giới thiệu DeepSeek Sparse Attention, giúp duy trì hiệu năng trong ngữ cảnh dài hạn, đồng thời giảm chi phí triển khai và cải thiện hiệu quả token.
Các bài kiểm tra hiệu năng cho thấy những cải tiến mạnh mẽ. Trên SWE-bench-Verified và Terminal Bench 2.0, GLM-5 đạt điểm số lần lượt là 77,8 và 56,2, là những kết quả cao nhất được báo cáo cho các mô hình mã nguồn mở, vượt trội hơn Gemini 3 Pro trong một số tác vụ kỹ thuật phần mềm. Trên Vending Bench 2, mô phỏng hoạt động kinh doanh máy bán hàng tự động trong một năm, nó kết thúc với số dư 4.432 USD, dẫn đầu các mô hình mã nguồn mở khác về quản lý vận hành và kinh tế.
Những kết quả này làm nổi bật các phẩm chất cần thiết cho kỹ thuật tác nhân: duy trì mục tiêu trong thời gian dài, quản lý tài nguyên và phối hợp các quy trình nhiều bước. Khi các mô hình ngày càng đảm nhận những khả năng này, ranh giới của AI dường như đang chuyển từ việc viết mã sang cung cấp các hệ thống hoạt động hiệu quả.
Trò chuyện và Truy cập Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface – API) chính thức
Z.ai Chat: https://chat.z.ai
Gói lập trình GLM: https://z.ai/subscribe?utm_source=pr&utm_medium=press&utm_campaign=launch
Kho lưu trữ mã nguồn mở
GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
Blog
Blog Kỹ thuật GLM-5: https://z.ai/blog/glm-5
Hashtag: #ZAI
Nguồn phát hành hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung của thông báo này.
Recent Comments