10倍速的一夜：智谱GLM-5官宣，MiniMax与DeepSeek的暗战
出品 |《态度》栏目
2 月 11 日深夜到 12 日清晨，短短几个小时内，中国三家最重要的大模型公司几乎同时完成了一轮关键更新：
智谱正式发布 GLM-5，MiniMax M2.5 在产品中悄然上线体验，DeepSeek 也启动新一轮能力升级。
智谱 GLM-5：
从“写代码”到“搞工程”
2 月 12 日，智谱正式官宣上线并开源新模型 GLM-5。同时确认：此前在 OpenRouter 上爆火的匿名模型 Pony Alpha，正是 GLM-5。
在匿名测试阶段，这个模型已经被全球开发者当作真实生产工具使用。有人用它做横版解谜游戏，有人搭建 Agent 交互世界，也有人直接基于它开发出论文版“抖音”等完整应用形态。模型在没有品牌背书的情况下完成真实市场验证，本身已经说明了能力层级的变化。
智谱对 GLM-5 的定位非常明确：它不是一个聊天模型，而是一个 Agentic Engineering 基座模型。
过去两年，大模型的主流叙事是“写代码”“写前端”；而现在，行业共识正在转向：模型需要完成完整工程与复杂任务，即从「Vibe Coding」走向「Agentic Engineering」。GLM-5 正是这一阶段的代表产物。
与上一代相比，GLM-5 不再满足于生成一个漂亮 demo 或一段 Python 脚本，而是为稳定交付生产级结果而生。在真实编程场景的使用体感上，GLM-5 已经被认为逼近当前行业天花板 Claude Opus 4.5。
在底层能力上，GLM-5 进行了全面扩展：
● 参数规模： 从上一代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B）。
● 数据量级： 预训练数据从 23T 提升至 28.5T。
● 架构创新： 首次集成了 DeepSeek Sparse Attention 机制。这一技术在维持长文本效果无损的同时，大幅降低了模型部署成本，提升了 Token 的生成效率。
● 异步强化学习： 构建了全新的“Slime”框架，让模型能够在长程交互中持续学习，不再是“聊几句就忘”。
在全球权威的 Artificial Analysis 榜单中，GLM-5 位居全球第四、开源第一。
GLM-5 在编程能力上实现了对 Claude Opus 4.5 的对齐，在工程师最看重的 SWE-bench-Verified（软件工程基准测试）中，GLM-5 拿下了 77.8 的高分；在 Terminal Bench 2.0（终端操作能力）中达到了 56.2。这两个分数不仅是开源模型的 SOTA（State Of The Art），更直接超越了 Google 的 Gemini 3 Pro。
在智谱内部的 Claude Code 评估集合中，GLM-5 在后端重构和深度调试等“硬骨头”任务上，比 GLM-4.7 平均提升了超过 20%。
GLM-5 在 Agent 能力上实现开源 SOTA，在多个评测基准中取得开源第一。
更有意思的是 Vending Bench 2 的测试结果。这个测试要求模型在一年期内经营一个模拟的自动售货机业务。GLM-5 最终的账户余额达到了 4432 美元。这意味着它不仅会写代码，还懂得资源管理和长期规划，这种“经营能力”是迈向 AGI 的关键一步。
同一夜：
MiniMax 与 DeepSeek
就在智谱官宣的同时，另外两家巨头的布局也在进行。
昨晚，细心的用户发现，在 MiniMax Agent 产品中，底层模型选项里悄然出现了一个新名字——MiniMax M2.5。
虽然公司尚未正式官宣，但这显然是一次在产品端的“实弹演习”。据早期测试用户反馈，“M2.5 Agent能力炸裂”，“编程和工具调用又强又便宜”。
此外，就在众人还在猜测DeepSeek V4何时到来时，DeepSeek也在悄然更新。
我们在昨晚尝试询问 DeepSeek 的最新状态，在关闭“深度思考”和“联网搜索”后查询模型信息时发现，其上下文长度已提升至1M Token（此前为128K），知识库截止日期更新至2025年5月。
2026 年，注定不会平静。
智谱用 GLM-5 证明了中国模型在复杂工程能力上已能与世界最强掰手腕；MiniMax 在产品端极速狂奔，抢占用户心智；而所有人依旧在等待 DeepSeek 出招。
对于此时此刻的身处浪潮中的我们来说，唯一的选择就是——跟上速度。毕竟，在这个 10 倍速的夜晚过后，掉队可能只是一瞬间的事。
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