GLM-5.2 架构 QA
基于 GLM-5.2 主报告的配套 QA(27 问)。覆盖 GLM-5.1 → 5.2 演进、IndexShare 核心创新、MTP 四重改进、1M 上下文工程、训练与性能。
基于 GLM-5.2 主报告的配套 QA(27 问)。覆盖 GLM-5.1 → 5.2 演进、IndexShare 核心创新、MTP 四重改进、1M 上下文工程、训练与性能。
GLM-5.2 是智谱 AI 2026 年 6 月发布的旗舰 Agent 模型。核心创新为 IndexShare(1 full + 3 shared DSA Indexer 复用,降低 75% Indexer 计算量)、MTP 四重改进(KVShare + Stride + EMA + Score Boost)、1M 可用上下文、Agentic RL 升级。
基于 MiniMax-M3 主报告的配套 QA。覆盖 MSA 多阶段稀疏注意力、GQA 配置、MoE 路由、视觉编码器、MTP 投机解码、训练体系等核心主题。
MiniMax-M3 是 MiniMax 的旗舰多模态 MoE 模型。核心创新为 MSA(Multi-stage Sparse Attention)索引机制实现长上下文稀疏注意力、GQA(64Q/8KV)、256E MoE(k=8, sigmoid+bias)、视觉编码器(ViT+MLP投影)、MTP×1 投机解码。本期完整拆解 MSA 三阶段索引、MoE 路由数据流、视觉编码架构及训练体系。
基于 Kimi-K2.5 主报告的配套 QA。覆盖 MLA 潜注意力压缩、MuonClip 优化器、MoE 路由等核心主题。