应用场景
长周期 GLM 模型大显身手的场景：跨小时代码工程、终端智能体、安全审计与长文档理解——以及各场景下的模型选择建议。
长周期 GLM 模型大显身手的场景
大规模实现
超越单个上下文窗口的多文件功能：模型将整个仓库状态保持在视野中，而不是每隔几轮重新读取。
自动化研究
数小时的实验循环，智能体需要规划、运行、读取结果和修正 — 这正是 FrontierSWE 和 PostTrainBench 设计来评估的工作负载。
性能优化
需要完整调用图、分析器输出和先前尝试保持在同一轨迹中的内核和系统工作。
复杂调试
漫长的复现追踪、不稳定测试和跨服务故障，截断上下文正是丢失 Bug 的原因。
以上所有场景均可在您自己的硬件上运行 — MIT 权重，transformers · vLLM · SGLang · xLLM · ktransformers。如何本地运行 GLM 模型 →