GLM-Glossar

Kurzreferenz der technischen Begriffe rund um GLM-Modelle: Architektur, Attention, Benchmarks und Produktkonzepte.

MoE Mixture of Experts	Jeder Token aktiviert nur einen Teil der Expertennetze — Balance aus Kapazität und Inferenzkosten.
Post-training Post-Training	Große Trainingsphase nach der Basis (SFT/RL); sämtliche GLM-5.3-Zugewinne stammen von hier.
1M Context 1M-Kontext	Kontextfenster von einer Million Tokens — nimmt große Codebasen oder lange Dokumente auf einmal auf.
IndexShare Index-Freigabe	Ein leichter Indexer für je vier Sparse-Attention-Schichten: 2,9× weniger FLOPs pro Token.
KVShare KV-Freigabe	Schichtübergreifend geteilte KV-Caches zur weiteren Speicherkompression.
MTP Multi-Token-Prediction	Mehrere zukünftige Tokens auf einmal vorhersagen — schnellere Inferenz und Trainingssignale.
Thinking Level Denkstufe	Drei Reasoning-Tiefen — niedrig / hoch / maximal — je nach Aufgabenkomplexität.
Terminal-Bench Terminal-Bench	Testet lange Systemaufgaben im echten Terminal; GLM-5.3: 88.2 (v2.1).
CyberGym CyberGym	Angriffs-/Verteidigungsbewertung; GLM-5.3 aktuell Bestwert mit 84,5 %.
ExploitBench ExploitBench	Schwachstellen-Audit und -Ausnutzung; GLM-5.3: 54.4 (Vorgänger 24.4).
Agent Agent	KI-System, das autonom plant, Tools aufruft und mehrstufige Aufgaben löst.
MIT License MIT-Lizenz	Permissive Open-Source-Lizenz: kommerzielle Nutzung, Änderung und Weiterverbreitung mit Namensnennung.