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　　KV Cache开销骤降75%：这意味着同样的显卡，现在可以支撑4倍以上的并发请求，或者处理长达4倍的上下文。推理速度提升3倍：注意力计算的FLOPS被大幅削减，首字响应时间（TTFT）和每秒生成Token数（TPS）都达到了行业顶尖水平。长文本能力几乎无损：这是最令人不可思议的一点。在著名的大海捞针以及诸如RULER等长文本复杂推理评测中，引入DSA的GLM-5与全稠密模型相比，性能下降微乎其微（小于0.5%）。第二板斧：异步多任务强化学习

　　从模型发布伊始，GLM-5就原生适配了中国GPU生态。我们已完成从底层内核到上层推理框架的深度优化，全面兼容七大主流国产芯片平台：华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、天数智芯与燧原。智谱表示，硬件生态的异构性往往会让高性能部署变得异常复杂，因此，将GLM-5适配至多样化的国产芯片基础设施是一项巨大挑战。尽管困难重重，我们通过与华为昇腾、摩尔线程、海光、寒武纪、昆仑芯、沐曦以及燧原等国内主流芯片平台的深度合作，成功完成了GLM-5的全栈适配。

　　2026年春节前后，AI圈最受关注的两颗“双子星”吸引了全行业目光。一颗是字节跳动发布的Seedance2.0，它凭借出色的视频生成能力受到全球社交网络的广泛关注，代表了AI在感性与创意维度的重要突破；另一颗则是让很多开发者彻夜难免的智谱GLM-5。Seedance2.0让世界看到了中国AI亮眼的想象力，GLM-5则在向世界展示中国AI扎实的执行力。学界与业界正逐渐形成一种共识，大模型从写代码、写前端，进化到写工程、完成大任务，即“VibeCoding”（氛围编程）转向“AgenticEngineering”（智能体工程）。

　　尽管机械硬盘速度远不及固态硬盘，却是AI超大规模数据中心近线存储的核心设备。随着AI发展，固态硬盘成本大涨，单位容量价格最高达硬盘的16倍，数据中心为控成本，纷纷改用性价比更高的硬盘存储海量温、冷数据。需求激增直接推高全球硬盘价格，最终也让普通消费者承压。u/cgtechuk的经历走红后引发网友热议，有人感叹硬盘价格涨得夸张，也有人调侃这是最划算的跨洋旅行。业内人士预计，受AI数据中心需求旺盛、硬盘产能短期难提升等影响，未来硬盘价格或仍维持高位，类似的跨洋采购可能还会出现。