應用場景
長週期 GLM 模型大顯身手的場景：跨小時代碼工程、終端智能體、安全審計與長文檔理解——以及各場景下的模型選擇建議。
長週期 GLM 模型大顯身手的場景
大規模實現
超越單個上下文窗口的多文件功能：模型將整個倉庫狀態保持在視野中，而不是每隔幾輪重新讀取。
自動化研究
數小時的實驗循環，智能體需要規劃、運行、讀取結果和修正 — 這正是 FrontierSWE 和 PostTrainBench 設計來評估的工作負載。
性能優化
需要完整調用圖、分析器輸出和先前嘗試保持在同一軌跡中的內核和系統工作。
複雜調試
漫長的復現追蹤、不穩定測試和跨服務故障，截斷上下文正是丟失 Bug 的原因。
以上所有場景均可在您自己的硬件上運行 — MIT 權重，transformers · vLLM · SGLang · xLLM · ktransformers。如何本地運行 GLM 模型 →