GLM-5力挺国产芯片 Day0支持方案全解析

2月11日，智谱AI正式上线并开源了其新一代大语言模型GLM-5。消息一出，立即在国产芯片生态中引发连锁反应，多款国产核心芯片平台随后相继宣布，已完成对GLM-5的“Day 0”级适配。所谓“Day 0”适配，指的是在产品发布或系统上线的当天（第0天），就能实现完全兼容与稳定运行的能力。

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海光信息对此表示，在本次合作中，海光DCU团队与智谱AI展开了深度协同。凭借自研的DTK等软件栈技术优势，团队重点优化了底层算子和硬件加速能力，使得GLM-5在海光DCU上能够实现高吞吐、低延迟且运行稳定的表现，充分释放了“国产算力+国产大模型”的组合价值。

摩尔线程方面则透露，基于SGLang推理框架，该公司在其旗舰级AI训推一体全功能GPU——MTT S5000上，于产品正式发布前便已完成全流程适配与验证。借助MUSA架构的算子覆盖和生态兼容能力，摩尔线程打通了模型推理的全链路，并深度释放了MTT S5000原生FP8加速性能，在确保模型精度的同时，显著降低了显存占用，最终实现了GLM-5的高性能推理。

不仅如此，摩尔线程还首次公布了MTT S5000的详细算力参数。该显卡基于第四代MUSA“平湖”架构打造，单卡AI算力最高可达1000 TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽高达1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，并且完整支持从FP8到FP64的全精度数据类型计算。

后续有消息确认，目前智谱GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化，这意味着GLM-5能够在国产算力集群上实现高吞吐、低延迟的稳定运行。

据介绍，GLM-5在编程与智能体能力方面取得了开源领域领先的表现。其在真实编程场景下的使用体感已接近Claude Opus 4.5，尤其擅长处理复杂系统工程与长程智能体任务。

从具体升级来看，其参数规模从之前的355B激活32B，扩展至744B激活40B；预训练数据从23T提升至28.5T，大幅提升了模型的通用智能水平。同时，团队构建了全新的“Slime”异步强化学习框架，能够支持更大模型规模及更复杂的强化学习任务，通过异步智能体强化学习算法，模型能够持续从长程交互中学习。此外，GLM-5首次集成了DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制，在维持长文本处理效果无损的同时，大幅降低了模型的部署成本，提升了单位Token的处理效率。

一个月前，智谱的图像生成模型GLM-Image也已发布。该模型创新性地采用了“自回归+扩散解码器”的混合架构，是智谱面向“认知型生成”技术路线的一次重要探索，也是业内首个实现工业级表现的开源离散自回归图像生成模型。

当时，华为计算方面表示，昇腾NPU和昇思MindSpore AI框架为GLM-Image提供了从数据到训练的全流程支持，并提出了一系列训练性能优化特性，助力智谱高效训练出了首个基于自主创新算力底座完成全程训练的领先模型。