[太阳]【小版本GLM 5.3延续Coding领先,下一代大版本提升参数量】K3证实Scalinglaw延续,堆积参数量能够继续收获模型能力提升。将于近期发布的GLM 5.3会用更好数据、更强RL以及更大规模且更快的Infra,实现做到Coding能力领先;下一代大更新会启用全新架构,参数量远超GLM 5.0到GLM-5.3系列版本,希望实际体验及BenchMark能全面对标Fable 5。 [太阳]【数据+RL+Infra继续提升】 数据:已基于Github数据自动构建数十万真实Coding Agent环境,且每个环境都有可靠的验证指标,模型在环境中持续迭代强化Agent能力。 RL:长程任务Agent会反馈更长轨迹,如果走DS的GRPO路径会损失非常多信号,新发布的SAO旨在从单条轨迹上获取更多有效信息,比GRPO有更好效果。GLM-5.2已经支持think、high、max三档强度调节模型思维效果,Max档位模型能力超过Opus 4.7接近4.8,会继续提升长程任务能力。 Infra:Layersplit技术减少KV Cache冗余,节省80%空间,提升132%吞吐量;Zcube架构采用完全扁平化方式组网,任意两个GPU节点之间都有一条传输线路,节省了30%+交换机数量,在不增加GPU情况下吞吐提升15%。最新GLM-5.2-highspeed可实现最高500-600tps,普通版60tps,K3在MAX思考模式下仅有约20tps。 [太阳]【Touch-high摸高计划】 自治智能体:GLM 5.2在vending-bench商店运营测试中自主完成选品定价、补货、沟通、现金流管理,任排名全球第二(仅次于Fable)。 RSI自我训练与安全:AI进展受制于研究人员数量与质量,RSI达临界点后模型可通过自身Coding与推理能力大幅提升训练效率,Anthropic披露RSI初级阶段已提升实验效率52倍;Agent比人类更擅长发现安全问题,对推动RSI具有决定性意义。 [玫瑰]欢迎联系中信证券计算机团队#文字观点