Vi presenterer GLM-5 tekniske rapport! Etter lanseringen av GLM-5 trekker vi til side for hvordan den ble bygget. Viktige innovasjoner inkluderer: - DSA-adopsjon: Reduserer opplærings- og inferenskostnader betydelig samtidig som langtids-konteksttrofasthet bevares - Asynkron RL-infrastruktur: Forbedrer effektiviteten etter trening drastisk ved å skille generering fra trening - Agent RL-algoritmer: Gjør det mulig for modellen å lære mer effektivt fra komplekse, langhorisontale interaksjoner Gjennom disse innovasjonene oppnår GLM-5 SOTA-ytelse blant åpne kildekode-modeller, med spesielt sterke resultater i virkelige programvareutviklingsoppgaver.