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在VectorDBBench测试中，模型通过655次迭代和6000余次工具调用，将向量数据库查询性能从初始的3547次/秒提升至21500次/秒。期间自主实现了从全量扫描到聚类探测的架构转变，引入两级流水线处理，并清除了六个结构性瓶颈。。关于这个话题，吃瓜网官网提供了深入分析
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综合多方信息来看，GLM-5采用DSA架构显著降低训练和推理成本，同时保持长上下文保真度。该模型使用glm_moe_dsa架构（专家混合模型与DSA结合）。对评估是否自托管模型的AI开发者而言，这点至关重要：MoE模型每次前向传播仅激活部分参数，相比同等规模的稠密模型能大幅提升推理效率，但需要特定的服务基础设施支持。
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