首页财产ai正文 唐杰预报「GLM史诗级进级」！技能论文入选顶会COLM 7月16日月之暗面放出Kimi K3，激发外界对于智谱的追问，唐杰回应“史诗级Plus”。智谱IndexCache思绪已经被GLM-5.2用过，7月21日智谱落地国产算力数据中央并收购中科加禾。 2026-07-22 15:16 ·微信公家号：量子位 henry henry AI投资人解读· 智谱于模子优化上有进展，IndexCache能解决DSA计较瓶颈问题，GLM-5.2已经采用近似思绪IndexShare。7月21日智谱落地1GW级国产AI算力数据中央，收购中科加禾，完美整条链路。 · 行业竞争激烈，新模子不停推出，智谱需连续立异连结竞争力国产算力与软件成长尚处阶段，整合效果待察。 总结：智谱于技能优化与财产链结构上踊跃推进，具有必然投资潜力，但面对行业竞争与技能整合危害，需存眷其后续进展和技能运用效果。
对于在智谱的这波“回撤”，外界已经经有许多说法，但最扎眼的导火索可能来自偕行。
7月16号，月之暗面放出了Kimi K3。总参数2.8万亿，原生撑持视觉理解及100万Token上下文，Kimi称它为全世界首 个开源的3万亿级模子。
接下来的几天，各人都知道了。
不外，也就是这周开盘前一天，有网友跑到智谱首席科学家唐杰的微博评论区，追问于千问、Kimi接连完成史诗级进化后，智谱还有有戏吗？
唐杰只回了一句：史诗级Plus。
模子名没有，发布时间没有，参数范围也没有，氛围这一块先给足了。
不外，顺着这条评论往上翻，还有真能找到一条技能线索。
唐杰微博原po里先容的，是智谱与清华团队的一篇论文——
IndexCache: Accelerating Sparse Attention via Cross-Layer Index Reuse。
论文3月挂上arXiv，7月被COLM吸收。
于po文里，唐杰暗示IndexCache只改几行代码，就能把DSA留下的一笔隐性开消削失。
按理说，一篇3月上线的论文，到了7月又被零丁拎出来，原来就有点显眼，再加之唐杰这类年夜佬，此刻也很少零丁宣传某篇事情。
细思之下，史诗级Plus的回应刚好呈现于这条技能帖下面。
这……上下文顿时变患上微妙起来。
以是，这篇论文及史诗级Plus，到底有甚么瓜葛？
IndexCache
简朴来讲，IndexCache其实不是一种新的留意力机制，它重要面向的是长上下文推理，解决DSA于上下文变长后，索引器反而成为计较瓶颈的问题。
以往DSA的思绪，是于每一层留意力前放一个轻量级索引器。
索引器先从完备上下文里挑出最主要的部门Token，让主留意力只处置惩罚这些Token，从而年夜幅降低计较量。
但问题于在，虽然主留意力不消再看完备上下文，但索引器仍要扫描一遍，并且模子的每一一层都要从头扫描。
由此，上下文越长，索引器越轻易从省算力的辅佐，酿成新的计较瓶颈。
于论文测试的30B模子中，上下文拉到200K时，索引器已经经占失81%的预填充时间。
IndexCache的立异的地方就于在捉住了这个较着的反复动作。
相邻模子层选出的主要Token高度相似，top-k索引重合率到达70%到100%。既然几层挑出的成果差未几，就不必每一层都从头算。
以是，它的焦点思绪就是：少数层卖力计较索引，其他层直接复用。
于详细实现方面，模子只保留少数索引器，算出top-k后缓存；其余层跳过计较，直接沿用近来的成果。
对于现有模子，可以按照丧失变化搜刮哪些层合适保留。
练习新模子时，则让一个索引器同时进修办事后面几层。推理代码只需增长一次前提判定，也不分外占用GPU显存。
试验效果上，于30B模子上，IndexCache至多能砍失75%的索引器计较，模子效果基本稳定。
200K上下文下，天生第 一个Token前的速率最高晋升1.82倍，后续出字速率晋升1.48倍。
于GLM-5上的开端试验中，砍失一半索引器计较后，长上下文及推理能力也基本连结稳定。
到这，这篇论文的内容也就差未几竣事了，但这及史诗级plus有啥瓜葛？
GLM-5.2已经经用过了
虽然唐杰于微博里说史诗级plus，但略显遗憾的是，这篇事情的焦点思绪实在已经经于一个月前发布的GLM-5.2里用过了。
于GLM-5.2里，这套思绪名叫IndexShare。
详细的，GLM-5.2每一四个Transformer层同享一个索引器。第 一层卖力选出top-k索引，后面三层直接复用。
这及IndexCache的焦点思绪基本一致。上面的论文给出免练习搜刮、多层蒸馏及完备试验，GLM-5.2则把四层同享一次索引真正装进了模子。
靠着IndexShare等改动，GLM-5.2把上下文窗口推到100万Token。于100万上下文下，每一Token计较量降低2.9倍。
而这类工程优化开释出的旌旗灯号，不是智谱预备换失DSA，而是还有于沿着这条线路继承榨效率。
对于模子厂商来讲，能不克不及撑持百万Token是一回事，能不克不及以可接管的成本真正用起来，又是另外一回事，而IndexShare就注解智谱仍于经由过程跨层复用压低长上下文的推理成本。
难不可？这GLM-5.3，又是极 致的性价比？？
One more thing
除了了模子软件侧的优化外，方才，智谱又落下了一块更重的拼图。
据悉，就于今天7月21日，智谱已经落地1GW级国产AI算力数据中央，并全数采用国产AI芯片。
与此同时，智谱还有完成为了对于国产AI异构算力软件公司中科加禾（XCore Sigma）的收购。后者源自中科院计较所编译试验室，持久研究异构算力软件栈及编译优化，被业内视为海内顶 尖AI Infra团队之一。
两项动作，一个解决算力从哪里来，一个解决算力如何用患上更完全。
1GW国产算力为年夜模子练习提供资源，中科加禾则经由过程编译器、Runtime及推理引擎，提高差别国产芯片的使用率，降低模子练习与推理成本。
从IndexCache、IndexShare，再到国产算力中央及AI Infra收购，智谱近来补的好像不只是一款模子，而是从芯片、软件栈到模子的整条链路。
这些动作及史诗级Plus有无瓜葛，今朝还有没有谜底。
但留给智谱的牵挂，显然又多了一层。
史诗级plus，你快来吧！
参考链接
[1]https://arxiv.org/abs/2603.12201
[2]https://z.ai/blog/glm-5.2
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