今天早上看到 Anthropic 發了一則聲明，指控 DeepSeek、Moonshot AI（Kimi）、MiniMax 對 Claude 進行工業規模的蒸餾攻擊——24,000 個假帳號、1,600 萬次對話。

Anthropic 蒸餾攻擊指控

我盯著這個名單看了一下。DeepSeek、Moonshot、MiniMax 都在上面。但有一家不在——智譜（Zhipu AI）。

就是那個兩週前剛發了 GLM-5 技術報告、SWE-bench 打贏 GPT-5.2、在 10 萬張華為晶片上訓練出 frontier 等級模型的智譜。

居然沒有 GLM。或許代表他們真的在做自己的事情吧。

這讓我重新回去認真讀了一遍 GLM-5 的技術報告。標題叫 “From Vibe Coding to Agentic Engineering”——這個命名精準捕捉了我們過去半年在觀察的東西：從「跟 AI 聊天寫 code」到「讓 AI 自己當工程師」。GLM-5 不只是在描述自己的能力，它是在給整個產業正在發生的事情下定義。

30 秒看懂 GLM-5

項目 數字
總參數 744B，MoE 架構
活躍參數 40B（每 token 只激活 5.9%）
專家數 256 個，每 token 激活 8 個
預訓練 token 數 28.5 兆
上下文窗口 200K input / 128K output
注意力機制 MLA + DeepSeek Sparse Attention (DSA)
訓練硬體 100,000 張華為昇騰 910B
授權 MIT（完全開源）
API 價格 輸入 $1.00 / 輸出 $3.20 per 1M tokens

一句話：744B 參數但推理只用 40B，SWE-bench 打贏 GPT-5.2，全華為晶片訓練，MIT 開源，價格比 frontier 模型便宜 5-8 倍。

Benchmark：打贏 GPT-5.2，追上 Opus 4.6

GLM-5 LLM Performance Evaluation: Agentic, Reasoning and Coding

先看數字。Benchmark 有其局限性，但至少給我們一個錨點。Coding 方面，SWE-bench Verified 77.8%——一個中國開源模型打贏 GPT-5.2（76.2%），只輸 Opus 4.6 三個百分點，一年前不可想像。但 Terminal-Bench 2.0 差距就大了（56.2% vs 65.4%），說明在「持續跟系統互動、處理意外狀況」上還有一段路。推理方面，Humanity’s Last Exam with tools 拿下 50.4，超過 Opus 4.6 的 43.4——有工具的場景下表現特別強，跟 Agentic 定位一致。Agent 相關 Benchmark 最亮眼：BrowseComp 75.9、MCP-Atlas 67.8、tau2-Bench 89.7%，測的都是真實環境中多工具長鏈路規劃。

但我覺得最值得關注的是幻覺率。AA-Omniscience 幻覺評測：GLM-5 得 -1，GPT-5.2 得 34，Opus 4.6 得 28——比前代改善 35 分。如果可信，意味著 GLM-5 在 coding 場景中幾乎不會「發明」不存在的 API 或已棄用的函式庫。對 Agent 工作流來說，這比跑分重要 10 倍——Agent 的錯誤是會累積的，第 3 步的幻覺會讓第 7 步完全崩潰。幻覺率低 = Agent 能跑更長的鏈路而不偏離。

三個技術亮點

技術面有三個值得關注的點。

第一，DSA（DeepSeek Sparse Attention） 讓 GLM-5 在 200K 上下文下把注意力計算減少約 50%、GPU 記憶體省 33%——對 Agent 場景來說，每一步都在累積上下文，效率比窗口大小更關鍵。

第二，開源的 Slime RL 框架（github.com/THUDM/slime）是我覺得技術報告裡最有價值的部分：它把傳統同步 RL 拆成異步的訓練、推理、經驗池三模組，核心創新 APRIL 允許部分軌跡就送進訓練，讓長鏈路 Agent RL 從「跑不起來」變成「可行」。

第三，最吸睛的 GBA 模擬器 demo——24 小時、700 次工具調用、800 次上下文切換，自主構建包含 500+ CPU 指令集的完整模擬器。這不是 HumanEval 等級的「寫一個函數」，而是真正的軟體工程任務。中文社群有個觀察很到位：「GLM-5 會先規劃整體架構，考慮模組分離和效能瓶頸，然後才開始寫 code。」這跟我在 Claude Code 上看到的行為模式很像——好的 Agent 不是馬上生成 code，而是先「想」清楚再動手。

「From Vibe Coding to Agentic Engineering」：不只是行銷口號

GLM-5 技術報告的標題精準捕捉了一個正在發生的範式轉移。

Vibe Coding = 在單一上下文窗口內，靠 prompt 讓 AI 生成 code。模型很擅長寫函數、寫文件、甚至寫整個模組。但它的操作範圍限制在「一次對話」裡。

Agentic Engineering = AI 自主規劃、執行、自我修正、跨越幾十個步驟完成端到端的軟體工程任務。關鍵差異是 horizon——Agent 需要在長鏈路中維持計畫一致性、從錯誤中恢復、管理環境狀態。

這跟 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding 概念 形成了有趣的對照。Karpathy 今年一月說 Vibe Coding 是「你完全放棄了，只靠 vibes 寫 code」。GLM-5 的技術報告說：不，下一步不是更好的 vibes，是工程化的 Agent。

我自己的觀察也支持這個方向。上個月寫 Peter Steinberger 的 Agentic Engineering 時就注意到——越來越多頂尖工程師不是在「寫更好的 prompt」，而是在建構 Agent 能跑的基礎設施（CI/CD、test suite、CLAUDE.md）。

GLM-5 的訓練方法論也反映了這個轉向：mid-training 階段專門加入長上下文 Agentic 數據、Slime RL 框架專門優化長鏈路 Agent 訓練。這不是事後加上去的功能，而是從訓練管線就開始為 Agentic Engineering 設計。

定價：便宜 5-8 倍，而且開源

模型 輸入 (per 1M tokens) 輸出 (per 1M tokens) 架構
GLM-5 $1.00 $3.20 開源 MIT
GPT-5.2 $6.00 $30.00 閉源
Claude Opus 4.6 $5.00 $25.00 閉源
Kimi K2.5 $0.60 $2.40 開源 Modified MIT

GLM-5 的 API 價格是 GPT-5.2 的 1/6 到 1/9。而且是 MIT 開源——你可以自己部署，數據完全不出海。

跟上個月分析的 Kimi K2.5 比，GLM-5 略貴但能力更強（SWE-bench 77.8% vs K2.5 的水準）。兩者都指向同一個趨勢：中國開源模型的性價比正在碾壓閉源 frontier。

對企業來說，真正的問題不再是「開源模型夠不夠好」，而是「我還有什麼理由付 5 倍的價錢用閉源 API」。

社群反應：Pony Alpha 事件

GLM-5 正式發布前，有一個很有趣的事。

2 月 6 日，一個叫 Pony Alpha 的神秘模型出現在 OpenRouter 上——沒有署名、200K 上下文、免費 API。開發者在 Reddit r/LocalLLaMA 上測試後發現，coding 可靠度跟 GPT-4o 有得拼，Agent 工作流甚至更好。

後來大家才知道，Pony Alpha 就是 GLM-5。”Pony” 是因為 2026 是馬年（Chinese zodiac）。這是智譜的軟發布策略——先匿名上線收集真實數據，再正式亮相。

正式發布後：

  • 股價一週漲 120%，港股一度觸及 HK$492
  • Bloomberg 連發兩篇報導
  • 36Kr 的 24 小時 coding demo 報導引爆中文社群
  • 知乎上有人寫「測完 GLM-5 我沉默了：國產開源什麼時候變這麼強了」

Simon Willison（Python/Django 社群大佬）也測了，SVG 生成表現參差——鵜鶘畫得不錯，自行車就歪了。這也反映了 GLM-5 目前沒有多模態能力的限制（純文本模型）。

坦白說

我的觀察可能有偏差。但有幾件事我比較確定：

確定的部分：

  1. 中國開源模型的 coding 能力已經進入 frontier 區間。 SWE-bench 77.8% 打贏 GPT-5.2，只輸 Opus 4.6 三個百分點。一年前這是不可能的。再加上 Kimi K2.5、DeepSeek 等，中國開源在 coding 領域已經不是「追趕者」，而是「競爭者」。
  2. 100% 華為晶片訓練是一個產業信號。 不管你怎麼看地緣政治，「用非 NVIDIA 晶片訓出 frontier 模型」這件事已經被證明可行。這會影響整個 AI 算力供應鏈的估值邏輯。
  3. 沒被列入蒸餾名單，至少說明一件事。 沒被指控不等於沒做過，也可能只是還沒被發現。但 GLM-5 技術報告裡每一個組件——DSA、MLA、Slime、APRIL——都有完整的技術細節和開源程式碼。在中國 AI 公司集體被質疑「是不是都在蒸餾 Claude」的時候，智譜的缺席本身就是一種回答。

不確定的部分：

  1. 推理速度是個問題。 社群反映 GLM-5 大約 17-19 tokens/sec，比競品慢。對 Agent 場景來說，速度 = 成本，因為 Agent 需要大量的推理循環。速度慢意味著同樣的任務要花更多時間和 token。

不是結論

GLM-5 給我最大的感受不是某個 Benchmark 數字，而是一個產業事實：開源已經非常接近 SOTA 了。

SWE-bench 只輸 Opus 4.6 三個百分點，幻覺率甚至更低，而價格大約是 SOTA 閉源模型的 1/5。除了推理速度慢一點（17-19 tokens/sec），實際使用上沒什麼明顯短板。

更可怕的是組合拳。GLM-5 配上小龍蝦（OpenClaw）——一個是接近 SOTA 的開源模型，一個是純地端的開源 Agent 框架。GLM-5 提供 MIT 開源的 frontier 級推理能力，OpenClaw 提供本地執行、記憶管理、多工具協調的 Agent 骨架。兩個拼在一起，你就有了一套完全開源、完全地端、數據不出門的 AI Agent 技術棧。不用付閉源 API 費用，不用擔心數據上雲。這對企業來說是王炸。

這不是「追趕者終於追上」的故事。這是「當開源模型跟閉源只差 3 個百分點、價格卻便宜 5 倍的時候，你還有什麼理由不自己建」的問題。護城河不在模型本身，而在模型外面——你的 test 有多硬、你的 CI gate 有多完整、你的工程基礎設施能不能承接 Agent 的高速產出。

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