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GLM 5.1

共 6 条相关 AI 资讯
7月27日
11:39
6月19日
18:37
18:37官方账号Together AI@togethercompute
精选
Together AI分享了优化GLM 5.1推理性能的三项关键改进。他们重写了索引器的topk内核。接着融合了索引器内核以减少内存和启动开销。同时消除了限制预填充吞吐量的CPU开销。这些优化显著提升了GLM 5.1在Together AI平台上的运行效率。
AI模型GLM 5.1Together AI推理优化
推荐理由：想知道Together AI怎么让GLM 5.1跑得更快？他们分享了三个工程优化点，对部署GLM 5.1有直接帮助。
原文
6月4日
01:46
01:46Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Fireworks AI 在 Harvey 的法律智能体基准上测试了稀疏顾问模式：用 GLM 5.1 作为执行工人，Claude Opus 4.7 作为稀疏顾问，结果全部通过率从 Opus 单独运行的 14/100 提升至 18/100，成本仅为 Opus 单独运行的 39%。该模式通过让强大模型仅在关键步骤提供建议，显著降低了推理成本。Fireworks 已开源相关 harness 设计、顾问模式及训练结果。
AI产品智能体法律AIGLM 5.1
事件专题
推荐理由：法律 AI 团队终于有了降本增效的实战方案——用 GLM 5.1 搭配 Claude Opus 4.7 做稀疏顾问，性能提升 28% 的同时成本砍掉 61%，做法律智能体或长链推理的开发者值得一试。
原文
5月29日
10:12
5月16日
23:03
23:03Fireworks AI@FireworksAI_HQ
精选
Fireworks 宣布其训练平台进一步扩展，即日起通过 Training API 支持 GLM 5.1 的 LoRA RL（强化学习），包括 SFT、DPO 和完整 RL 训练，上下文窗口达 200K。用户可使用自定义损失函数或智能默认设置，无使用上限，无需积分兑换，训练后的模型归用户所有并可用于推理。同时，从 6 月 15 日起，付费 Claude 计划用户可获得每月专用积分，用于 Claude Agent SDK、claude -p、Claude Code GitHub Actions 及基于 Agent SDK 的第三方应用。
AI产品FireworksGLM 5.1LoRA RL
推荐理由：Fireworks 让 GLM 5.1 的强化学习训练变得简单且无上限，做模型微调或 RL 研究的团队可以直接上手，不用操心配额和积分。
原文
19:14
19:14AI Engineer@aiDotEngineer
精选73°
开源模型 GLM 5.1 在 Artificial Analysis 智能指数上超越闭源模型，差距持续缩小。权重开放意味着可以在不离开基础设施的情况下进行量化、微调和边缘部署。Hugging Face 生态已为智能体工作构建：推理提供商支持工具路由、按 SWE bench 分数过滤的基准数据集、存储智能体会话的追踪仓库类型，以及可插入编码智能体的技能。现场演示中，Claude Code 被要求微调一个视觉语言模型，智能体自动计算 VRAM 需求、选择实例并启动任务，将过去需要一天的手工计算变为一个提示。
AI模型GLM 5.1开源模型智能体
推荐理由：开源模型首次在权威指数上超越闭源模型，做模型部署和微调的团队可以直接利用权重优势，而 Hugging Face 的智能体生态让训练任务自动化成为现实——建议点开看 Claude Code 如何一键微调模型。
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