GLM-5: Von Vibe Coding zu Agentic Engineering
GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering
February 17, 2026
papers.authors: GLM-5 Team, Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chengxing Xie, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao Zeng, Haoke Zhang, Haoran Wang, Huilong Chen, Jiajie Zhang, Jian Jiao, Jiaqi Guo, Jingsen Wang, Jingzhao Du, Jinzhu Wu, Kedong Wang, Lei Li, Lin Fan, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Mingming Zhao, Pengfan Du, Qian Dong, Rui Lu, Shuang-Li, Shulin Cao, Song Liu, Ting Jiang, Xiaodong Chen, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Xuezhen Dong, Yabo Xu, Yao Wei, Yifan An, Yilin Niu, Yitong Zhu, Yuanhao Wen, Yukuo Cen, Yushi Bai, Zhongpei Qiao, Zihan Wang, Zikang Wang, Zilin Zhu, Ziqiang Liu, Zixuan Li, Bojie Wang, Bosi Wen, Can Huang, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chen Li, Chenghua Huang, Chengwei Hu, Chenhui Zhang, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Daoyan Lin, Dayong Yang, Di Wang, Ding Ai, Erle Zhu, Fangzhou Yi, Feiyu Chen, Guohong Wen, Hailong Sun, Haisha Zhao, Haiyi Hu, Hanchen Zhang, Hanrui Liu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haobo Zhang, He Liu, Hongwei Wang, Hongxi Yan, Hongyu Ge, Huan Liu, Huan Liu, Huanpeng Chu, Jia'ni Zhao, Jiachen Wang, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jiapeng Wang, Jiaxin Zhang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jijie Li, Jing An, Jing Li, Jingwei Yuan, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junwen Duan, Kaiyue Zhou, Kangjian Wei, Ke Wang, Keyun Luo, Laiqiang Zhang, Leigang Sha, Liang Xu, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Chen, Minghao Li, Nianyi Lin, Pan Ta, Qiang Zou, Rongjun Song, Ruiqi Yang, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoxiang Wu, Shengyan Zhang, Shijie Li, Shuang Li, Shuyi Fan, Wei Qin, Wei Tian, Weining Zhang, Wenbo Yu, Wenjie Liang, Xiang Kuang, Xiangmeng Cheng, Xiangyang Li, Xiaoquan Yan, Xiaowei Hu, Xiaoying Ling, Xing Fan, Xingye Xia, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xirui Pan, Xunkai Zhang, Yandong Wu, Yanfu Li, Yidong Wang, Yifan Zhu, Yijun Tan, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yipeng Geng, Yong Yan, Yonglin Tan, Yuean Bi, Yuhan Shen, Yuhao Yang, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yurong Wu, Yutao Zhang, Yuxi Duan, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhengtao Jiang, Zhenhe Yan, Zheyu Zhang, Zhixiang Wei, Zhuo Chen, Zhuoer Feng, Zijun Yao, Ziwei Chai, Ziyuan Wang, Zuzhou Zhang, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang
cs.AI
papers.abstract
Wir stellen GLM-5 vor, ein Next-Generation-Foundation-Model, das entwickelt wurde, um das Paradigma vom Vibe Coding zur agentenbasierten Engineering zu überführen. Aufbauend auf den agentenbasierten, reasoning- und Coding-Fähigkeiten (ARC) seines Vorgängers nutzt GLM-5 DSA, um die Trainings- und Inferenzkosten signifikant zu reduzieren und gleichzeitig die Langkontext-Treue beizubehalten. Um die Modellabstimmung und Autonomie voranzutreiben, setzen wir eine neue asynchrone Reinforcement-Learning-Infrastruktur ein, die die Effizienz nach dem Training durch die Entkopplung von Generierung und Training drastisch verbessert. Darüber hinaus schlagen wir neuartige asynchrone Agent-RL-Algorithmen vor, die die RL-Qualität weiter verbessern und es dem Modell ermöglichen, effektiver aus komplexen, langfristigen Interaktionen zu lernen. Durch diese Innovationen erzielt GLM-5 state-of-the-art Leistungen in wichtigen Open-Benchmarks. Entscheidend ist, dass GLM-5 beispiellose Fähigkeiten bei realen Coding-Aufgaben demonstriert und bisherige Baseline-Ansätze bei der Bewältigung end-to-end Software-Engineering-Herausforderungen übertrifft. Code, Modelle und weitere Informationen sind verfügbar unter https://github.com/zai-org/GLM-5.
English
We present GLM-5, a next-generation foundation model designed to transition the paradigm of vibe coding to agentic engineering. Building upon the agentic, reasoning, and coding (ARC) capabilities of its predecessor, GLM-5 adopts DSA to significantly reduce training and inference costs while maintaining long-context fidelity. To advance model alignment and autonomy, we implement a new asynchronous reinforcement learning infrastructure that drastically improves post-training efficiency by decoupling generation from training. Furthermore, we propose novel asynchronous agent RL algorithms that further improve RL quality, enabling the model to learn from complex, long-horizon interactions more effectively. Through these innovations, GLM-5 achieves state-of-the-art performance on major open benchmarks. Most critically, GLM-5 demonstrates unprecedented capability in real-world coding tasks, surpassing previous baselines in handling end-to-end software engineering challenges. Code, models, and more information are available at https://github.com/zai-org/GLM-5.