用「晨间简报」学会 Codex:六个可复制的使用层级
2026-05-20
2026-05-24 0
Coding时代,速度是爽点。
今天,我们面向部分企业客户提供
GLM-5.1高速版API“GLM-5.1-highspeed”
。模型输出速度达到
400 tokens/s
,刷新当前全球大模型厂商API的速度上限。
这一速度意味着,一位写作者连续伏案数天才能写完的文字量,它在1分钟内便交付完毕;一名工程师埋头敲键盘3天才能完成的开发任务,它能在喝一杯咖啡的时间里完成。
更重要的是,在过去,“快”往往意味着“小”,高速模型几乎总是轻量级模型。GLM-5.1高速版打破了这一行业惯例,首次在国产大模型中,
将旗舰级能力与极致低延迟同时带入生产环境
,无需再为响应速度牺牲模型质量。
我们对比了GLM-5.1高速版与GLM-5.1普通版的速度与效果,如下:
在长程任务中,GLM-5.1高速版在30秒内完成复杂网页
在Agent Swarm中,GLM-5.1高速版瞬间调度50个不同人格来并行回答
不是快的模型,而是快的旗舰模型
过去一年,国内大模型的Coding能力快速提升,而Coding恰恰是AI应用中对速度较为敏感的场景之一。
一个Coding Agent任务往往需要经历数十轮模型调用,单轮响应只要慢上几秒,整体耗时就可能拉长十几分钟;面对长程任务的大型重构项目,每一步响应慢1秒,逐步累加又是几分钟的空等。
GLM-5.1高速版在完整保留GLM-5.1能力的基础上,第一次拥有“即问即答”的响应速度,
带来的体感完全不同,模型开始真正成为一个可以实时协作的伙伴
,
和你坐在一起盯着画布调参。
实测1
:写代码像开启了10倍速,模型能够一边理解工程上下文,一边持续生成代码与修改方案,你刚输入需求,函数、接口与调用链已经同步展开。
实测2
:玩家控制一个角色在3D地图里移动,输入文字,模型会根据输入的文字瞬时建模,场景实时改变。此前因延迟而无法实现的全新产品形态,开始真正具备落地可能。
实测3
:用户提出需求的那一刻,模型可以即时生成出恰好匹配这个需求的工具与交互,甚至可以意图判断,这正是一种新型操作系统的雏形。
速度背后:TileRT高性能推理引擎
GLM-5.1高速版API“GLM-5.1-highspeed”由
智谱GLM团队
与
TileRT团队
联合打造,在推理引擎、调度系统与底层基础设施三个层面进行了系统级优化:
推理引擎层
:针对GLM-5.1的架构特点,重写了核心推理路径,有效提升了单卡吞吐能力;
调度系统层
:通过动态批处理、请求合并和KV缓存调度优化,显著降低高并发场景下的尾延迟;
基础设施层
:围绕推理集群部署、网络链路、负载均衡进行协同优化,确保400 TPS不是一个“峰值”数字,而是稳定可用的生产级能力。
模型推理速度的理论上限由硬件决定,但真实系统通常距离物理极限仍存在巨大差距。
核心问题在于推理框架的调度方式
。当前主流框架仍以operator/kernel作为基本调度单元,每个算子都要经历“host启动→读权重→计算→写回→同步”的严格完整链路。当推理进入单token、小batch、多卡TP的场景后,算子被切到微秒级,原本可忽略的调度、访存与同步开销会被迅速放大。
TileRT的设计思路,是
彻底抛弃Runtime层的动态调度
,在编译期(AOT)将整个计算图静态编排为一个常驻GPU的persistent Engine Kernel。在单卡之内,计算、异步IO与通信被全部拆解为Tile级微任务,整个推理过程只Launch一次Engine Kernel,算子间的中间结果不再写回Global Memory,而是经由Register、Shared Memory与L2 Cache直传,host调度与跨算子同步被悉数压进同一个常驻kernel。在多卡尺度上,TileRT进一步将SM内部的Warp Specialization思路外推到整张8卡NVL拓扑。不同GPU rank不再执行同构逻辑,而是按计算密度与数据依赖被特化为不同worker。
完整技术blog链接
:
https://www.tilert.ai/blog/speed-as-the-next-scaling-law-zh.html
面向速度敏感场景开放
GLM-5.1高速版适用于AI编程、实时交互、商业决策、实时语音等对响应延迟要求极高的场景,
现已面向智谱MaaS平台部分企业客户开放服务
。
我们将持续推进推理引擎的工程优化,进一步扩大高速模型的服务能力,让更多企业与开发者与能够获得低延迟、高智能的生产级AI能力。
开放平台模型文档
:https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/text/glm-5.1-highspeed
