Сценарии применения
Сценарии, где раскрываются модели GLM с длинным горизонтом: многочасовая работа с кодом, терминальные агенты, аудит безопасности и понимание длинных документов.
Сцены, где блестит долгосрочный GLM-модель
Масштабное внедрение
Функциональность работы с несколькими файлами, выходящими за пределы одного контекстного окна: модель поддерживает состояние всего репозитория в поле зрения, а не перечитывает его каждые несколько итераций.
Автоматизированные исследования
Часы экспериментов в цикле, искусственный интеллект требует планирования, выполнения, чтения результатов и корректировки — это именно та нагрузка, которую разрабатывали FrontierSWE и PostTrainBench для оценки.
Оптимизация производительности
Необходим полный вызов граф, вывод анализатора и сохранение ядра и системы на одном пути в предыдущих попытках.
Комплексная отладка
Долгосрочное отслеживание воспроизведения, нестабильные тесты иохватываясервисные сбои, обрезка контекста — это причина потери багов.
Все перечисленные сцены могут работать на вашем собственном оборудовании — вес MIT, transformers · vLLM · SGLang · xLLM · ktransformers.Как запустить GLM-модель локально →