正文：2026年2月，智谱AI公开GLM-5技术论文，全面解析其架构、训练方法及芯片适配能力。GLM-5引入DeepSeek同款稀疏注意力机制（DSA），大幅降低计算成本并提升长上下文处理能力，同时通过异步强化学习基础设施优化训练效率。此外，GLM-5完成与华为昇腾等国产芯片的全栈适配，引发国内外广泛关注。在多项评测中，GLM-5表现优异，尤其在SWE-bench Verified榜单上得分77.8%，成为开源模型中的新标杆。论文发布后，海外用户甚至将其作为教程学习，进一步验证中国AI技术实力。

2026年2月，智谱AI的下一代旗舰大模型GLM-5架构细节被开源社区曝光，采用DeepSeek-V3/V3.2架构，包括稀疏注意力机制（DSA）和多Token预测（MTP），总参数量745B，是上一代GLM-4.7的两倍。GLM-5支持202K上下文窗口，复用DeepSeek架构使其可直接受益于现有推理框架优化。与此同时，OpenRouter平台上的匿名模型“Pony Alpha”因强劲编程与推理能力引发热议，91%用户认为其为GLM-5测试版。受此影响，智谱AI港股两日暴涨近60%。GLM-5预计春节前后发布，将与DeepSeek新模型、Qwen 3.5等同期上线，竞争激烈。

2026年2月9日，小米MiMo团队推出面向Agent时代的混合稀疏注意力架构HySparse，采用“极少全注意力+稀疏注意力”设计，为超长文本处理提供高效解决方案。随着Agent模型快速发展，精准处理超长上下文成为关键挑战，不仅需稳定检索与推理，还需快速响应。HySparse在7B和80B模型规模中均表现优异，在80B-A3BMoE实验中，仅保留5层全注意力即可提升性能并降低KV Cache存储近10倍。RULER测试显示其能稳定访问长距离信息，兼顾效果与效率。该架构是MiMo-V2-Flash的升级版，兼容且互补，未增加计算开销。小米MiMo计划进一步验证其潜力，推动学术与工业界研究。

小米MiMo团队推出了一种名为HySparse的混合稀疏注意力架构，显著优化了AI模型的性能。HySparse通过仅保留少量全注意力（Full Attention）层进行“token选择+KV Cache”，其余稀疏注意力（Sparse Attention）层复用这些信息，从而高效处理长上下文建模。...

标题：清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026 正文： 大语言模型的“上下文长度”已成为制约其能力的关键瓶颈。长文档理解、跨轮对话记忆等任务对序列长度的需求远超传统4k或8k，而Transformer架构的全注意力机制在序列增长时带来平方级计算与显存开销...

美团龙猫LongCat系列推出全新稀疏注意力机制LoZA（LongCat ZigZag Attention），显著提升长文本处理能力。新技术将上下文窗口扩展至1M，解码速度比之前快10倍，且在256K文本预加载时提速超50%。 全注意力机制因平方级计算复杂度（O(L²)）难以高效处理长文本。LoZA...

12月1日，DeepSeek发布两款新模型——DeepSeek V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。前者性能与GPT-5相当，后者更在多项基准测试中追平闭源模型天花板Gemini，并在IMO 2025、CMO 2025等竞赛中斩获金牌。此次更新通过稀疏注意力（DSA）优化长文本处理能力，显著降低计算成本，同时强化后训练阶段投入超10%总算力提升模型表现。此外，DeepSeek优化了工具调用逻辑，改进Agent能力，并推出支持深度思考的特殊版本Speciale。尽管其Token消耗量较高，但价格仅为Gemini的1/20，性价比突出。DeepSeek持续以算法创新缩小开源与闭源模型差距，展现技术巧思。

2025年9月30日，DeepSeek发布最新模型DeepSeek-V3.2-Exp，引入全新稀疏注意力机制DeepSeek Sparse Attention（DSA），显著提升长文本处理效率与推理性能，同时开源TileLang和CUDA双版本GPU算子，便于社区研究与迭代。官方App、网页端、小程序均已同步更新，并推出API 5折起优惠活动。此外，DeepSeek-V3.2-Exp在多项公开测评中表现与前代V3.1-Terminus持平，但在处理128K长上下文时成本更低。同日，智谱GLM-4.6也被曝光正在开发中，其上一代旗舰GLM-4.5已标注为旧版。国庆前夕，AI领域竞争愈发激烈。

2025年9月29日，DeepSeek正式发布并开源实验性版本V3.2-Exp，引入稀疏注意力机制优化长文本处理效率。中信建投分析师评价其易用性大幅提升。此次更新同步上线官方App、网页端和小程序，API价格大幅降低，开发者调用成本减少超50%。同时，DeepSeek开源TileLang与CUDA双版本GPU算子，建议社区使用TileLang版本以加速研究迭代。TileLang由北大团队开发，显著减少代码量且性能持平。此外，阿里云发布七款大模型产品，包括Qwen3-Max；智谱GLM-4.6即将发布；月之暗面Kimi推出Agent模式“OK Computer”灰度测试，强化智能体能力。

2025年9月29日，DeepSeek正式发布实验性版本V3.2-Exp，并开源。该版本引入稀疏注意力机制，优化长文本训练与推理效率，同时支持TileLang和CUDA两种GPU算子版本。API价格大幅下调，输入和输出成本降低超50%。中信建投分析师评价其易用性显著提升。官方表示，新模型在基准测试中表现与前代相当。此外，TileLang编程语言由北大团队开发，可大幅提升开发效率。同日，阿里云发布Qwen3-Max等七款大模型产品，智谱GLM-4.6即将上线，月之暗面Kimi推出Agent模式“OK Computer”灰度测试。