金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
優(yōu)化CUDA Kernel這件事,剛剛被AI狠狠地沖擊了一波。
因?yàn)楝F(xiàn)在,給AI十四個(gè)小時(shí),它就能幫你把CUDA Kernel優(yōu)化,加速比從2.6×推至35.7×!
什么概念?
以前人類資深CUDA工程師要完成這個(gè)任務(wù),需要數(shù)月反復(fù)測(cè)試、調(diào)優(yōu)、推翻重來(lái)才行;但現(xiàn)在,AI在你睡覺的時(shí)候就能解決掉。
而且AI在這個(gè)過(guò)程中還展現(xiàn)出了專家級(jí)的直覺。
例如在優(yōu)化初期,它嘗試在現(xiàn)有高層框架內(nèi)尋找解法,但很快通過(guò)自主跑測(cè)試發(fā)現(xiàn)性能觸及了天花板,然后它便做出了人類專家才有的決策——
自主判斷放棄高層框架,直接轉(zhuǎn)向底層C++進(jìn)行硬核重寫。
整整14個(gè)小時(shí)里,這個(gè)AI主打一個(gè)全自動(dòng):AI自己發(fā)現(xiàn)瓶頸,自己改變技術(shù)棧,自己重新編譯,自己測(cè)試。
那這到底是何許AI是也?
不賣關(guān)子,正是大家熟悉的,來(lái)自智譜的開源模型——GLM-5.1。
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隨著這次長(zhǎng)程任務(wù)(Long Horizon Task)能力的提升,智譜官方也宣布了一個(gè)重要的突破:
首次解鎖了開源模型與當(dāng)前全球最頂尖閉源模型Claude Opus 4.6的全面對(duì)齊!
嗯,是妥妥穩(wěn)坐全球最強(qiáng)開源模型寶座的感覺了。
而且,從更多的權(quán)威評(píng)測(cè)榜單中來(lái)看,也是印證了這一點(diǎn)。
在被稱為“軟件工程能力試金石”的SWE-bench Pro基準(zhǔn)測(cè)試中,GLM-5.1刷新了全球最佳成績(jī),直接超越Claude Opus 4.6、GPT-5.4等一眾頭部模型,拿下全球第一:
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甚至在海外網(wǎng)友們的圈子中,已經(jīng)吹起了棄用Claude Max的風(fēng)了:
它的手感和Opus一模一樣,使用額度是Claude Code的3倍,成本卻只有1/3。
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HuggingFace CEO也出面站臺(tái),稱SWE-Bench Pro中性能最強(qiáng)的模型開源了:
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而這一切成績(jī)的背后,正是智譜面向小時(shí)級(jí)的長(zhǎng)程任務(wù)能力。
給AI幾個(gè)小時(shí),一切都不一樣了
當(dāng)前主流的大模型,可以說(shuō)大多數(shù)還是處于“分鐘級(jí)交互”的階段。
但到了GLM-5.1這邊,它的交付單位就不同了——一個(gè)完整的項(xiàng)目。
接下來(lái),我們就通過(guò)實(shí)測(cè)的方式,來(lái)看下GLM-5.1的實(shí)力到底幾何。
調(diào)用工具1000輪,優(yōu)化真實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型負(fù)載
第一個(gè)實(shí)測(cè),我們順著前面的CUDA的例子,繼續(xù)讓GLM-5.1進(jìn)行一場(chǎng)考驗(yàn):
KernelBench Level 3優(yōu)化基準(zhǔn),這一基準(zhǔn)涵蓋50個(gè)真實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算負(fù)載,主打一個(gè)還原真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景,考驗(yàn)的是端到端的完整優(yōu)化能力而非單一算子調(diào)試。
在超過(guò)24小時(shí)的不間斷迭代中,GLM-5.1全程自主發(fā)力,無(wú)需人類專家干預(yù),一遍遍完成“編譯—測(cè)試—分析—重寫”的閉環(huán)循環(huán),最終交出了這樣的結(jié)果——
3.6倍幾何平均加速比,而作為對(duì)比,torch.compile max-autotune模式僅能達(dá)到1.49倍,差距直接翻倍不止!
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從這個(gè)過(guò)程中可以看到,GLM-5.1能夠自主編寫定制Triton Kernel和CUDA Kernel,運(yùn)用cuBLASLt epilogue融合并實(shí)施shared memory tiling與CUDA Graph優(yōu)化。
這些優(yōu)化策略覆蓋了從高層算子融合到微架構(gòu)級(jí)調(diào)優(yōu)的完整技術(shù)棧,每一步都是模型的自主決策。
結(jié)果再次表明,在GPU內(nèi)核優(yōu)化這一傳統(tǒng)上高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域,AI模型已經(jīng)展現(xiàn)出從問(wèn)題分析、方案設(shè)計(jì)到迭代調(diào)優(yōu)的端到端自主工作能力。
1小時(shí)從零構(gòu)建MacOS桌面環(huán)境
在這個(gè)實(shí)測(cè)中,我們給GLM-5.1扔了一份3000字的PRD,核心要求只有一個(gè):
從0開始復(fù)刻MacOS核心UI與交互,不僅要前端殼子,還必須包含窗口管理器、Dock欄調(diào)度、以及模擬的底層文件系統(tǒng)。
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這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的前端工程團(tuán)隊(duì)至少需要數(shù)天才能打磨出原型的任務(wù),但在GLM-5.1這里,時(shí)間被壓縮到了小時(shí)級(jí)別。
瞧,待它分析完任務(wù)之后,自己就開始唰唰地編程了:
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1個(gè)小時(shí)之后,在沒(méi)有任何人工參與的情況下,一個(gè)MacOS的桌面環(huán)境,就這么水靈靈地誕生了!
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視頻地址:
https://mp.weixin.qq.com/s/p6-WvVNnJum_y7T10yHkNw
可以看到,更改桌面背景、放大縮小Docker、終端命令執(zhí)行、系統(tǒng)自帶的截圖功能等,統(tǒng)統(tǒng)都能實(shí)現(xiàn)。
而在智譜官方的demo中,展示了GLM-5.1耗時(shí)8小時(shí)實(shí)現(xiàn)的更加復(fù)雜的Linux系統(tǒng):
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視頻地址:
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執(zhí)行了1200多步,完整的桌面、窗口管理器、狀態(tài)欄、應(yīng)用程序、VPN管理器、中文字體支持、游戲庫(kù)等……相當(dāng)于一個(gè)4人團(tuán)隊(duì)一周的開發(fā)工作量。
不得不說(shuō),現(xiàn)在GLM-5.1的每一次提交,都是具有實(shí)質(zhì)意義的系統(tǒng)級(jí)演進(jìn)。
全自動(dòng)重寫屎山代碼
寫代碼的人都知道,比從零寫一個(gè)新項(xiàng)目更痛苦的,是重構(gòu)別人留下的屎山代碼。
但現(xiàn)在有了GLM-5.1,我們可以把這個(gè)任務(wù)交給它來(lái)處理了。
例如這段代碼就堪稱是屎山中的經(jīng)典:變量名完全無(wú)意義、五層嵌套if、重復(fù)計(jì)算總和三遍、全局變量到處亂改、函數(shù)幾百行不拆分……
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能運(yùn)行嗎?能運(yùn)行;惡心嗎?也是真惡心。
而在GLM-5.1只需半小時(shí)的自動(dòng)重寫之后,一份注釋清晰、符合標(biāo)準(zhǔn)的代碼就誕生了:
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655次迭代,打破向量數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸
如果說(shuō)重構(gòu)代碼還只是把已有的東西做好,那向量數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化,考驗(yàn)的就是AI自主迭代、持續(xù)突破的能力。
這也或許正是人類資深工程師最核心的價(jià)值。
在這項(xiàng)測(cè)試中,GLM-5.1的需求是優(yōu)化現(xiàn)有向量數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢性能,盡可能提升QPS。
隨后,它開啟了完全自主的“測(cè)試-分析-優(yōu)化-再測(cè)試”閉環(huán)。
每一輪優(yōu)化后,它都會(huì)主動(dòng)跑完整的Benchmark,獲取QPS、延遲、內(nèi)存占用等核心數(shù)據(jù),自主分析性能瓶頸。
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最終,在655輪迭代之后,GLM-5.1把向量數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢吞吐從初次交付的3108 QPS一路推到21472 QPS,提升到初始正式版本的6.9倍。
AI能獨(dú)立工作多久,成了新標(biāo)準(zhǔn)
之所以GLM-5.1這次能夠炸場(chǎng),本質(zhì)上是它踩中了AI行業(yè)的下一個(gè)核心賽點(diǎn):長(zhǎng)程任務(wù)(Long Horizon Task)能力。
2025年3月,全球頂尖的AI安全研究機(jī)構(gòu)METR(Model Evaluation and Threat Research)便提出了一個(gè)徹底改變行業(yè)認(rèn)知的新指標(biāo),叫做Task-Completion Time Horizon(任務(wù)完成時(shí)間線)。
這個(gè)指標(biāo)的核心思想是,不再用做題的準(zhǔn)確率來(lái)衡量模型有多聰明,而是用時(shí)間來(lái)衡量它能獨(dú)立完成多長(zhǎng)時(shí)間的人類專家任務(wù)。
研究顯示,前沿模型的時(shí)間線每7個(gè)月就會(huì)翻一倍,這條指數(shù)曲線,被MIT Technology Review稱為“AI領(lǐng)域最重要的一張圖”。紅杉資本更是在2026年初直接宣告:“這就是AGI的核心方向”,并直言:2023-2024年的AI,是只會(huì)對(duì)話的“talker”,而2026-2027年的AI,將成為能真正落地做事的“doer”。
而GLM-5.1,是全球第一個(gè)在真實(shí)工程任務(wù)中,驗(yàn)證了8小時(shí)持續(xù)工作能力的開源模型。
它能在單次任務(wù)中,持續(xù)、自主地工作長(zhǎng)達(dá)8小時(shí),過(guò)程中自主規(guī)劃、自主執(zhí)行、自主測(cè)試,碰壁時(shí)主動(dòng)切換策略,出錯(cuò)后自行修復(fù),最終交付完整的工程級(jí)成果。
GLM-5.1之所以能做到這一點(diǎn),核心源于三個(gè)維度的系統(tǒng)性技術(shù)突破:
第一,更強(qiáng)的長(zhǎng)程規(guī)劃與目標(biāo)保持能力。
它能把一個(gè)復(fù)雜的大目標(biāo),拆解為可執(zhí)行的多階段計(jì)劃,并且在長(zhǎng)達(dá)十幾小時(shí)、上千步的執(zhí)行鏈路中,始終圍繞最終交付目標(biāo)推進(jìn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是干到第十步,還記得第二步定的規(guī)矩。
第二,更穩(wěn)的自適應(yīng)糾錯(cuò)與持續(xù)執(zhí)行能力。
它實(shí)現(xiàn)了代碼編寫、工具調(diào)用、環(huán)境調(diào)試、API對(duì)接等多個(gè)環(huán)節(jié)的穩(wěn)定銜接,中途出錯(cuò)時(shí),不會(huì)停下來(lái)等人工介入,而是會(huì)自主查看錯(cuò)誤日志、定位問(wèn)題根源、修復(fù)bug,甚至自己寫回歸測(cè)試用例驗(yàn)證修復(fù)效果。
第三,更好的狀態(tài)延續(xù)與上下文整合能力。
面對(duì)長(zhǎng)時(shí)間跨度、多輪反饋和百萬(wàn)級(jí)token的上下文信息,它能穩(wěn)定追蹤已完成的工作、當(dāng)前所處的階段和下一步的核心動(dòng)作,持續(xù)整合新的信息,保持整個(gè)執(zhí)行鏈路的一致性。
開源模型看中國(guó),更得看智譜
GLM-5.1的出現(xiàn),不僅是模型能力的升級(jí),更改寫了全球大模型行業(yè)的敘事邏輯。
長(zhǎng)久以來(lái),中國(guó)開源模型始終帶著追趕者的標(biāo)簽,與美國(guó)頂尖閉源模型存在差距,而GLM-5.1徹底打破這一局面:
它在權(quán)威榜單上對(duì)齊Claude Opus 4.6,在SWE-bench Pro等核心工程指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)反超,讓中國(guó)開源AI在核心工程能力上與全球前沿并駕齊驅(qū)。
更重要的是,它的變革遠(yuǎn)超模型本身,正重構(gòu)萬(wàn)億級(jí)IT服務(wù)市場(chǎng)的底層邏輯。
AI Coding的進(jìn)化有清晰路徑:從程序員提效工具,到降低代碼門檻,再到能自主做事的初級(jí)工程師,而GLM-5.1的Long Horizon能力,直接將AI推向能持續(xù)工作數(shù)小時(shí)、交付完整項(xiàng)目的新階段。
當(dāng)AI的交付單位從一行代碼變?yōu)橐粋€(gè)完整項(xiàng)目,便沖擊了整個(gè)軟件工程的生產(chǎn)關(guān)系——4人團(tuán)隊(duì)一周的工作量、資深工程師數(shù)月的優(yōu)化任務(wù),它數(shù)小時(shí)就能完成,這將重構(gòu)多個(gè)行業(yè)的定價(jià)與人力配置邏輯。
當(dāng)然,我們不必陷入AI會(huì)替代程序員的無(wú)謂焦慮。就像當(dāng)年計(jì)算機(jī)的普及,沒(méi)有淘汰會(huì)計(jì)這個(gè)職業(yè),只是淘汰了不會(huì)用計(jì)算機(jī)的會(huì)計(jì);AI的到來(lái),也不會(huì)淘汰開發(fā)者,只會(huì)淘汰不會(huì)駕馭AI的開發(fā)者。
GLM-5.1的出現(xiàn),真正給整個(gè)行業(yè)拋出的核心問(wèn)題是:當(dāng)AI已經(jīng)能自主完成長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)的復(fù)雜長(zhǎng)程任務(wù),實(shí)現(xiàn)從規(guī)劃、執(zhí)行、糾錯(cuò)到完整項(xiàng)目交付的全閉環(huán)時(shí),人類的不可替代性到底在哪里?
答案或許就是定義問(wèn)題、創(chuàng)造價(jià)值、做出核心決策的能力,畢竟這是AI暫時(shí)無(wú)法替代的核心護(hù)城河。
而對(duì)中國(guó)AI行業(yè)而言,GLM-5.1只是開始,當(dāng)開源模型達(dá)到全球頂尖工程能力、AI從對(duì)話者變?yōu)閳?zhí)行者,行業(yè)必將迎來(lái)更徹底、更深刻的變革。
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