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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

　　在RL rollout设置中，TITO意味着训练流程直接消费推理引擎生成的精确tokenization和解码token流来构建学习轨迹。相比之下，Text-in-Text-out将rollout引擎视为返回最终文本的黑箱，训练器需要重新tokenization重建轨迹。这个看似微小的选择实际上影响巨大：重新tokenization可能在token边界、空白处理、截断或特殊token放置上引入细微不匹配，从而影响对单个token采样概率的估计。GLM-5实现了一个TITO网关，拦截rollout任务的所有生成请求并记录每个轨迹的tokenID和元数据，将繁琐的tokenID处理从下游Agent rollout逻辑中隔离出来。

　　在异步设置中，rollout引擎可能在单个轨迹生成过程中经历多次更新，这使得追踪历史训练侧模型的精确行为概率在计算上不可行维护多个历史模型权重显然不现实。研究团队采用简化方案：将rollout期间生成的对数概率作为直接行为代理，通过计算重要性采样比rt() = /rollout，丢弃传统的_old，消除单独旧策略推理的计算开销。同时采用双侧校准token级掩码策略，将信任域限制在[1-_l, 1+_h]，对落在此区间之外的token完全屏蔽梯度计算。

　　在多轮Agent工作负载中，来自相同rollout的顺序请求共享相同前缀。研究团队提出通过一致性哈希将每个rollout ID映射到固定数据并行（DP）rank，并结合哈希空间上的轻量级动态负载重新平衡。这避免了冗余的预填充计算，无需跨DP rank的KV同步，随着rollout长度增加，预填充成本仍与增量token成正比。这套异步RL基础设施支撑了GLM-5在多领域的混合RL训练：数学、科学、代码和工具集成推理（TIR）。数据来源包括开源数据集、与外部标注供应商共同构建的STEM问题、Codeforces及TACO等代表性数据集。训练中为各领域分配专属裁判模型或评估系统生成二元结果奖励，四个领域的整体混合大致保持平衡。

　　第一，引入DSA稀疏注意力机制（DeepSeekSparseAttention,DSA）。这一全新架构极大降低了训练与推理成本。此前的GLM-4.5依赖标准MoE架构提升效率，而DSA机制则使GLM-5能够根据Token的重要性动态分配注意力资源。在不折损长上下文理解和推理深度的前提下，算力开销得以大幅削减。得益于此，我们将模型参数规模成功扩展至744B（7440亿），同时将训练Token规模提升至28.5T（28.5万亿）。第二，构建全新的异步RL基础设施

　　通过虚拟机环境运行，可满足用户不同的使用场景需求。外观与使用体验上，MTT AI Book定位轻薄本，配备14英寸 2.8K 分辨率、120Hz 刷新率的 OLED 屏幕，视觉效果清晰流畅。机身采用 6 系铝合金 CNC 工艺打造，重量1.5kg，便携性表现出色；内置70Wh容量电池；接口方面则配备3个USB-C 接口。目前该产品已在京东摩尔线程官方旗舰店上架，售价9999元。当前全球科技企业正加紧布局Arm架构的Windows设备市场，英伟达N1X Arm芯片据称将搭载20核ARM CPU 和 RTX 5070级别的 GPU，高通也早已推出自研X系列SoC深耕该领域。