LangChain：开源模型在 Deep Agents 评测中已达到可用阈值

Goodfire Research 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 构建基于激活探针加 LLM judge 的监控级联，并部署到生产推理栈。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

智谱、驭驯网络与清华大学联合提出并落地ZCube组网架构，以扁平化拓扑替代传统Clos/ROFT架构，从结构层面消除PD分离推理中的可避免拥塞。在GLM-5.1 coding生产环境千卡集群实测中，ZCube相比ROFT将GPU平均推理吞吐提升15%以上，TTFT P99降低40.6%，同时减少约三分之一的交换机与光模块成本。

针对超大规模大模型推理，ZCube网络架构通过取消Spine层、将Leaf交换机分组并全互联等创新设计，有效解决了推理网络的拥塞问题。该架构在集群实测中，实现了交换机与光模块资本支出减少33%、GPU平均推理吞吐提升15%，同时将首token延迟的P99值大幅降低40.6%，在降低成本的同时显著提升了推理性能。

GLM-5V-Turbo 技术报告：迈向原生多模态智能体基础模型 本报告总结了GLM-5V-Turbo在模型设计、多模态训练、强化学习、工具链扩展以及与智能体框架集成等方面的主要改进。这些进展使其在多模态编码、视觉工具使用和基于框架的智能体任务中表现出色。 http://arxiv.org/abs/2604.26752

智谱发布GLM-5-Turbo基座模型，代号"龙虾"，强化工具调用、复杂指令拆解、定时任务与高吞吐长链路执行能力，推出ZClawBench基准测试。支持通过BigModel.cn、Z.ai及AutoClaw客户端接入，Coding Plan Max将于本月内支持Pro版。

GLM-5参数规模达7440亿，训练Token 28.5万亿。核心创新包括DSA稀疏注意力机制降低算力开销，异步RL基础设施与异步Agent RL算法提升长周期交互与自主决策能力。全面原生适配华为昇腾、寒武纪等七大国产芯片平台，通过W4A8混合精度量化与定制融合算子实现高效部署。模型支持复杂软件工程、终端操作、PPT生成等长程Agent任务，提供交错思考、保留思考等多种推理模式。

智谱发布旗舰模型 GLM-4.5（355B/32B 激活）与 GLM-4.5-Air（106B/12B 激活），含 FP8 量化版本，即日起原生支持 SGLang 框架。采用 MoE 架构与 128k 上下文，在 12 项基准测试中分列第 3 与第 6。GLM-4.5 在 BrowseComp 网页浏览任务中以 26.4% 准确率超越 Claude 4 Opus，工具调用成功率达 90.6%，编程与数学推理能力突出。

Anthropic 研究人员测试发现，小型 AI 模型已能在廉价消费设备上部分完成自主复制，其中 GLM-5.2 在五次运行中有四次可靠感染全部八个测试节点。

Anthropic 于当地时间周一发布实验结果称，再过数月小型 AI 模型或将具备在商用物联网设备上自我复制的能力。实验发现参数量 300 亿以下的小模型可完成复制流程中的多项步骤，但难以独立跑完整链路；在移除部分安全校验的简化环境下，GLM-5.2 及更强模型能实现端到端完整自我复制。