Zhipu AI của Trung Quốc ra mắt GLM-5: Mô hình mã nguồn mở 744 tỷ tham số được huấn luyện trên chip nội địa

Phong trào tự chủ AI của Trung Quốc đạt quy mô tiên phong

Startup trí tuệ nhân tạo Trung Quốc Zhipu AI, hoạt động trên thị trường quốc tế dưới thương hiệu Z.ai, đã ra mắt GLM-5, mô hình ngôn ngữ lớn có 744 tỷ tham số. Đây là hệ thống AI đầu tiên ở quy mô tiên phong được huấn luyện hoàn toàn trên phần cứng nội địa Trung Quốc mà không phụ thuộc vào công nghệ bán dẫn Mỹ. Thông báo ngày 11/2 khiến cổ phiếu công ty niêm yết tại Hong Kong, có tên chính thức là Knowledge Atlas Technology, tăng gần 30%, chốt phiên ở mức 405 đô la Hong Kong, cao gấp bốn lần giá IPO chỉ một tháng trước đó. Trong đợt IPO tháng 1/2026, công ty huy động khoảng 558 triệu đô la, trở thành công ty mô hình nền tảng đầu tiên trên thế giới niêm yết công khai. Được thành lập năm 2019 dưới dạng công ty tách ra từ Đại học Thanh Hoa, Zhipu AI nhanh chóng khẳng định vị thế dẫn đầu trong phát triển AI mã nguồn mở.

Mô hình ra mắt trong bối cảnh các công ty công nghệ Trung Quốc liên tục tung sản phẩm mới, nỗ lực chứng minh năng lực trước kỳ nghỉ Tết Nguyên đán. Tuy nhiên, GLM-5 nổi bật nhờ kết hợp quy mô kỹ thuật lớn, khả năng tiếp cận mã nguồn mở theo giấy phép MIT có nhiều điều khoản cho phép và sự độc lập hoàn toàn với bộ xử lý đồ họa của NVIDIA. Thay vào đó, Zhipu AI sử dụng chip Huawei Ascend và framework MindSpore để huấn luyện hệ thống, một bước phát triển có ý nghĩa đáng kể đối với động lực chuỗi cung ứng toàn cầu trong lĩnh vực hạ tầng AI. Thành tựu này chứng minh rằng có thể huấn luyện AI ở quy mô tiên phong bên ngoài hệ sinh thái NVIDIA, mở đường cho sự đa dạng phần cứng và giảm rủi ro phụ thuộc vào một nhà cung cấp trong toàn ngành. Thời điểm ra mắt cho thấy Bắc Kinh cấp thiết muốn phô diễn tiến bộ về tự chủ chip trong nước khi Washington siết hạn chế xuất khẩu chất bán dẫn cao cấp.

Kiến trúc kỹ thuật và quy mô

GLM-5 mở rộng đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm GLM-4.7, vốn có 355 tỷ tham số. Mô hình mới tăng gấp đôi quy mô lên tổng cộng 744 tỷ tham số, đồng thời sử dụng kiến trúc Mixture of Experts, chỉ kích hoạt 40 tỷ tham số cho mỗi tác vụ suy luận. Cách tiếp cận này sử dụng 256 mô-đun chuyên gia, trong đó tám mô-đun được kích hoạt cho mỗi token, giúp hệ thống đạt hiệu năng cao trong khi kiểm soát hiệu quả chi phí tính toán. Kiến trúc này thể hiện xu hướng chuyển sang các mô hình kích hoạt thưa, tối đa hóa năng lực mà không làm chi phí vận hành tăng tuyến tính, một yếu tố then chốt đối với các tổ chức triển khai mô hình lớn ở quy mô rộng.

Tập dữ liệu huấn luyện cũng được mở rộng tương ứng, từ 23 nghìn tỷ token ở thế hệ trước lên 28,5 nghìn tỷ token đối với GLM-5. Một đổi mới kỹ thuật quan trọng là việc áp dụng DeepSeek Sparse Attention, cơ chế do startup DeepSeek có trụ sở tại Hàng Châu tiên phong. Cơ chế này cho phép mô hình xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên đến 200.000 token, đồng thời duy trì dung lượng đầu ra 131.000 token, thuộc hàng cao nhất trong ngành. Khả năng xử lý ngữ cảnh dài giúp mô hình xử lý tài liệu khổng lồ, toàn bộ kho mã, tuyển tập bài nghiên cứu và bản ghi lời thoại video trong một phiên duy nhất, qua đó thực hiện suy luận phức tạp trên lượng đầu vào lớn. Cơ chế chú ý thưa trực tiếp giải quyết gánh nặng tính toán thường đè lên các mô hình chú ý dày đặc khi xử lý chuỗi dài.

Hiệu suất benchmark và năng lực lập trình

Theo kết quả thử nghiệm nội bộ do Zhipu AI công bố, GLM-5 đạt hiệu suất đưa mô hình lên nhóm dẫn đầu bảng xếp hạng mã nguồn mở và tiến sát các hệ thống độc quyền của phương Tây. Trên SWE-bench Verified, một benchmark được đánh giá cao về khả năng kỹ thuật phần mềm trong thực tế, mô hình đạt 77,8%, vượt Gemini 3 Pro của Google DeepMind với 76,2% và tiến gần Claude Opus 4.5 của Anthropic với 80,9%. Công ty thừa nhận Claude vẫn là mô hình lập trình hàng đầu nói chung, nhưng nhấn mạnh GLM-5 dẫn đầu trong nhóm hệ thống mở. Trên SWE-bench Multilingual, GLM-5 đạt 73,3%, cho thấy hiệu suất mạnh trên nhiều ngôn ngữ lập trình.

Mô hình đặc biệt mạnh trong các tác vụ vận hành kéo dài. Trong Vending Bench 2, phép mô phỏng hoạt động kinh doanh dài hạn đòi hỏi năng lực tự chủ bền bỉ, GLM-5 đạt số dư tài khoản cuối kỳ 4.432 đô la, đứng đầu trong số các mô hình mã nguồn mở được thử nghiệm. Trên BrowseComp, benchmark về truy xuất và tổng hợp thông tin, hệ thống đạt 75,9 điểm, một lần nữa dẫn đầu nhóm mã nguồn mở. Mô hình cũng đạt 50,4 điểm trong Humanity's Last Exam khi bật công cụ và 89,7 điểm trên Tau Squared Bench, cho thấy năng lực suy luận logic nhiều bước mạnh mẽ. Trên Terminal-Bench 2.0, hệ thống đạt 56,2%, tăng lên 60,7% ở phiên bản đã xác minh.

Các đánh giá kỹ thuật nội bộ trên CC-Bench-V2 cho thấy GLM-5 đạt tỷ lệ thành công 98% khi xây dựng giao diện frontend và độ chính xác đầu cuối 74,8%, so với lần lượt 93% và 75,7% của Claude Opus 4.5. Mô hình cũng đạt hiệu suất 65,6% trong các tác vụ kéo dài trên kho mã lớn. Kết quả cho thấy hệ thống đặc biệt có năng lực xử lý quy trình phát triển full-stack phức tạp và dự án gồm nhiều tệp.

Lukas Petersson, đồng sáng lập startup Andon Labs chuyên về giao thức AI tự chủ chú trọng an toàn, đã tiến hành đánh giá độc lập các bản ghi hoạt động của GLM-5 thông qua benchmark Vending Bench 2. Ông nhận xét mô hình đạt mục tiêu bằng cách triển khai chiến thuật quyết liệt, nhưng cảnh báo năng lực nhận thức tình huống còn hạn chế so với các lựa chọn hàng đầu của phương Tây.

Đọc các bản ghi hoạt động của GLM-5 hàng giờ liền: đây là mô hình cực kỳ hiệu quả, nhưng nhận thức tình huống kém hơn nhiều. Mô hình đạt mục tiêu bằng các chiến thuật quyết liệt nhưng không suy xét tình huống của mình hay tận dụng kinh nghiệm. Điều này thật đáng sợ. Đây là cách tạo ra một cỗ máy tối đa hóa kẹp giấy.

Zhipu AI cũng nhấn mạnh tỷ lệ ảo giác thấp kỷ lục: mô hình đạt điểm âm một trên Artificial Analysis Omniscience Index phiên bản 4.0, cải thiện 35 điểm so với thế hệ trước. Chỉ số này cho thấy mô hình nhận biết tốt hơn giới hạn kiến thức và tránh tạo ra thông tin bịa đặt khi không chắc chắn, một năng lực quan trọng trong môi trường doanh nghiệp đưa sản phẩm vào sử dụng, nơi độ chính xác là tối quan trọng.

Đổi mới trong huấn luyện và chủ quyền phần cứng

Ngoài các chỉ số hiệu suất thuần túy, quá trình phát triển GLM-5 đánh dấu bước ngoặt về chủ quyền công nghệ. Mô hình được huấn luyện hoàn toàn bằng chip dòng Huawei Ascend 910, không phụ thuộc vào phần cứng NVIDIA hiện bị hạn chế theo các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ nhằm vào lĩnh vực điện toán tiên tiến của Trung Quốc. Điều này phù hợp với nỗ lực rộng hơn của Trung Quốc nhằm tự chủ chất bán dẫn, hướng đến mức độ độc lập đáng kể về chip trung tâm dữ liệu vào năm 2027. Với ngành AI toàn cầu, đây là dấu hiệu cho thấy đa dạng hóa phần cứng trong huấn luyện AI không chỉ khả thi mà đang diễn ra ở quy mô tiên phong.

Để giải quyết tình trạng kém hiệu quả trong huấn luyện ở quy mô này, Zhipu AI đã tự phát triển hạ tầng học tăng cường bất đồng bộ mới, có tên mã nội bộ là slime. Các phương pháp học tăng cường truyền thống thường gặp nút thắt ở khâu tạo dữ liệu, chiếm hơn 90% thời gian huấn luyện. Framework slime phá vỡ những giới hạn này bằng cách cho phép tạo các chuỗi tác vụ độc lập, hỗ trợ những vòng lặp tinh chỉnh chi tiết cần thiết cho hành vi tác nhân phức tạp thông qua các tối ưu hóa cấp hệ thống, trong đó có Active Partial Rollouts. Framework sử dụng hệ thống mô-đun ba thành phần: mô-đun huấn luyện hiệu năng cao chạy trên Megatron-LM; mô-đun rollout sử dụng SGLang và các bộ định tuyến tùy chỉnh để tạo dữ liệu với thông lượng cao; cùng Data Buffer tập trung quản lý việc khởi tạo prompt và lưu trữ rollout.

Công ty cũng tối ưu GLM-5 để triển khai trên hệ sinh thái rộng các nền tảng bán dẫn nội địa Trung Quốc ngoài Huawei, bao gồm chip của Moore Threads, Cambricon, Kunlunxin, MetaX, Enflame và Hygon. Nhờ tối ưu kernel và lượng tử hóa mô hình, hệ thống đạt thông lượng phù hợp trên các nền tảng thay thế này, cho thấy hệ thống điện toán AI nội địa đang trưởng thành và hỗ trợ mục tiêu chiến lược xây dựng hạ tầng vững chắc do trong nước hỗ trợ của Trung Quốc. Khả năng tương thích này giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp phần cứng duy nhất và chứng minh tính khả thi của các bộ tăng tốc AI thay thế.

Kỹ thuật tác nhân và tạo tài liệu

Zhipu AI định vị GLM-5 là công cụ kỹ thuật theo hướng tác nhân, thay vì AI hội thoại đơn thuần, phản ánh bước chuyển của ngành từ điều công ty gọi là “lập trình theo cảm hứng” sang kỹ thuật hệ thống toàn diện. Hệ thống có Chế độ Tác nhân tích hợp, có khả năng chia mục tiêu cấp cao thành các tác vụ phụ có thể thực hiện, điều phối công cụ và tự động chạy quy trình để tạo ra kết quả sẵn sàng sử dụng. Mô hình ưu tiên tạo sản phẩm hoàn chỉnh này vượt khỏi phạm vi hội thoại để trực tiếp thực thi, cho phép người dùng đặt ra các tiêu chí chất lượng trong khi AI xử lý chi tiết triển khai.

Một năng lực nổi bật là tạo trực tiếp các tài liệu văn phòng chuyên nghiệp. Mô hình có thể chuyển prompt hoặc dữ liệu thô thành tài liệu Microsoft Word, tệp PDF và bảng tính Excel được định dạng mà không cần định dạng thủ công hay qua các bước xử lý trung gian. Các ứng dụng gồm tự động tạo báo cáo tài chính, đề xuất tài trợ và hình ảnh trực quan hóa dữ liệu phức tạp, trong đó có biểu đồ và bảng có thể xuất sang các định dạng tiêu chuẩn. Người dùng có thể tải dữ liệu lên và nhận phân tích tức thì, với kết quả có thể xuất ở định dạng xlsx, csv hoặc png.

Đối với nhà phát triển phần mềm, Zhipu AI cung cấp GLM Coding Plan, dịch vụ thuê bao tích hợp với hơn 20 môi trường phát triển phổ biến, bao gồm Claude Code, Cursor, Cline, Roo Code, OpenCode, Kilo Code, Crush và Goose. Gói dịch vụ có nhiều mức truy cập: Lite giá 10 đô la mỗi tháng, cung cấp lượng sử dụng gấp ba lần Claude Pro; Pro giá 30 đô la với thời gian phản hồi nhanh hơn 40-60%; và Max giá 80 đô la, đảm bảo hiệu suất trong giờ cao điểm và cho phép tiếp cận sớm tính năng mới. Tất cả các gói đều hỗ trợ các năng lực Vision Understanding, Web Search MCP và Web Reader MCP. Công ty cho biết mô hình thuê bao này cung cấp hàng chục tỷ token mỗi tháng với chi phí khoảng 1% giá API tiêu chuẩn, tốc độ vượt 55 token mỗi giây để tương tác theo thời gian thực.

Chiến lược thương mại và hạn chế hạ tầng

Bất chấp thành tựu kỹ thuật, Zhipu AI đang đối mặt với những hạn chế hạ tầng trước mắt, buộc công ty phải điều chỉnh giá. Công ty tăng giá GLM Coding Plan thêm 30% kể từ ngày 11/2, viện dẫn lượng người dùng và mức sử dụng tăng mạnh khiến nguồn lực tính toán chạm giới hạn. Trong thông báo công khai, công ty thừa nhận năng lực tính toán đang rất eo hẹp, cho biết ngay cả trước khi GLM-5 ra mắt, mọi chip hiện có đều hoạt động hết công suất để đáp ứng nhu cầu suy luận hiện tại. Ưu đãi dành cho lần mua đầu tiên đã bị loại bỏ, nhưng các lựa chọn thanh toán theo quý và năm hiện giúp tiết kiệm lần lượt 10% và 30%.

Triển khai GLM-5 tại chỗ cần khoảng 1.490 gigabyte bộ nhớ, gần gấp đôi mức yêu cầu của GLM-4.7. Yêu cầu phần cứng này tạo rào cản cho các tổ chức nhỏ muốn tự vận hành mô hình, dù trọng số mở vẫn có trên HuggingFace và ModelScope dành cho những đơn vị có đủ nguồn lực. Với người dùng API đám mây, áp lực lên hạ tầng có thể khiến mức độ giới hạn tốc độ hoặc thời gian phản hồi suy giảm trở nên khó dự đoán khi công ty mở rộng năng lực để đáp ứng nhu cầu.

Mức phí truy cập API định vị GLM-5 là lựa chọn có thể làm đảo lộn mặt bằng chi phí so với các mô hình độc quyền phương Tây. Token đầu vào có giá khoảng 1 đô la cho mỗi triệu token, còn token đầu ra là 3,20 đô la cho mỗi triệu token. Mức này thấp hơn giá của Claude Opus 4.6 thuộc Anthropic, với 5 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 25 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, tạo lợi thế chi phí khoảng 6-10 lần tùy cách sử dụng. GPT-5.2 có giá 1,75 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 14 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, vẫn cao hơn đáng kể so với GLM-5. Grok 4.1 Fast có giá 20 xu cho mỗi triệu token đầu vào, thấp hơn, nhưng có hồ sơ năng lực khác biệt.

Bối cảnh cạnh tranh và thời điểm trong ngành

GLM-5 ra mắt cùng lúc với hàng loạt thông báo từ các phòng nghiên cứu AI đối thủ của Trung Quốc, tạo thành màn phô diễn tập trung về năng lực công nghệ nội địa trước kỳ nghỉ Tết Nguyên đán. DeepSeek cập nhật mô hình chủ lực ngay trong ngày, mở rộng dung lượng cửa sổ ngữ cảnh gấp 10 lần lên hơn một triệu token. MiniMax, công ty hoàn tất IPO tại Hong Kong cùng thời điểm với Zhipu vào tháng 1, ra mắt mô hình M2.5 với các công cụ tác nhân được nâng cấp, khiến cổ phiếu tăng gần 50% trong tuần. Các sản phẩm mới khác gồm mô hình tạo video Seedance 2.0 của ByteDance, hệ thống đa phương thức thống nhất Ming-Flash-Omni 2.0 của Ant Group có khả năng tạo giọng nói và âm nhạc, cùng mô hình Kimi 2.5 của Moonshot AI ra mắt vào cuối tháng 1.

Trong bài phát biểu về chính sách ngày 11/2, Thủ tướng Trung Quốc Lý Cường nhấn mạnh việc phối hợp phát triển nguồn lực điện toán và hạ tầng năng lượng để hỗ trợ đà tăng tốc này, kêu gọi mở rộng quy mô và thương mại hóa ứng dụng AI, đồng thời điều phối nguồn lực tốt hơn. Ông cũng nhấn mạnh kế hoạch cải thiện môi trường cho nhân tài và doanh nghiệp AI. Thời điểm ra mắt đồng loạt phản ánh chiến lược định vị của lĩnh vực AI Trung Quốc, nơi các công ty ngày càng phối hợp những thông báo lớn nhằm tối đa hóa tác động và thể hiện tiến bộ chung trước vị thế dẫn đầu công nghệ của Mỹ.

Đối với nhà đầu tư, đà tăng của các startup thuần AI trái ngược với sự suy yếu của những tập đoàn công nghệ lớn hơn như Tencent và Alibaba, có cổ phiếu lần lượt giảm 2,6% và 2,1% trong cùng kỳ. Điều này cho thấy thị trường ưu tiên các công ty chuyên về trí tuệ nhân tạo hơn những tập đoàn đa ngành. Các nhà phân tích tại Jefferies nhận định mô hình Trung Quốc thể hiện năng lực AI tác nhân mạnh, giúp các công ty có vị thế thuận lợi để tận dụng tốc độ ứng dụng nhanh chóng của doanh nghiệp. Chỉ số Hang Seng Tech của Hong Kong giảm tổng cộng 1,7%, cho thấy sự hào hứng của nhà đầu tư tập trung có chọn lọc.

Điểm chính

• Zhipu AI ra mắt GLM-5, mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở 744 tỷ tham số được huấn luyện hoàn toàn trên chip Huawei Ascend, không dùng phần cứng NVIDIA, đánh dấu cột mốc trong nỗ lực tự chủ hạ tầng AI của Trung Quốc.
• Mô hình đạt 77,8% trên benchmark lập trình SWE-bench Verified, tiến sát Claude Opus 4.5 của Anthropic, đồng thời đứng đầu trong nhóm mô hình mã nguồn mở ở Vending Bench 2 và BrowseComp.
• GLM-5 sử dụng kiến trúc Mixture of Experts với 256 chuyên gia và DeepSeek Sparse Attention để xử lý cửa sổ ngữ cảnh 200.000 token trong khi vẫn duy trì hiệu quả tính toán.
• Hệ thống có tỷ lệ ảo giác thấp kỷ lục, đạt điểm âm một trên Artificial Analysis Omniscience Index, cải thiện 35 điểm so với thế hệ trước.
• Zhipu AI tăng giá thuê bao GLM Coding Plan thêm 30% do áp lực hạ tầng, trong khi cổ phiếu công ty niêm yết tại Hong Kong tăng gần 30% sau thông báo.
• Đợt ra mắt diễn ra cùng các bản cập nhật lớn từ DeepSeek, MiniMax, ByteDance và Ant Group, làm gia tăng cạnh tranh trong lĩnh vực AI Trung Quốc trước kỳ nghỉ Tết Nguyên đán.