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深層推論 // Deep Reasoning
多段階の論理を自己分解し、推論の各ステップを検証しながら答えに到達する Chain-of-Thought コア。数学・科学・法務において人間専家家を超える精度。
1兆パラメータを超える深層知性。256Kの記憶領域。 人間を凌駕する推論――次世代LLM GLM-5.2 MAX が、思考の深淵より覚醒する。
プロローグ // 序章
現状ノLLMハ、境界ニ囚ワレテイル。
短い記憶、途切れる文脈、浅い推論――増大する人類の問いに、既存の知性は追いつかない。 ノイズだらけのデータ海で、モデルは溺れ、幻覚を見、真実を見失う。
我々は問うた。知性の限界とは、果たして物理法則なのか、 それとも単なる設計の怠慢なのか、と。
GLM-5.2 MAX はその答えだ。1.2兆のパラメータが編みなす深層網、 256Kの揺るぎない記憶、自己修正する推論回路―― 知性は、もはや境界を持たない。
能力モジュール // 六つのコア機能
多段階の論理を自己分解し、推論の各ステップを検証しながら答えに到達する Chain-of-Thought コア。数学・科学・法務において人間専家家を超える精度。
60+言語のプログラムを生成・リファクタ・デバッグ。リポジトリ規模の文脈を保持。
画像・図表・文書を視覚理解。OCRから図面の推論まで、 pixel-perfect に解析。
256,000トークンの記憶領域。厚いレポート、法令全集、コードベース全体を一度に保持し、冒頭の一文から末尾の結論まで一貫して参照する。忘却のない知性。
API・検索・コード実行を自律的に計画・呼出。エージェントとして複数ステップで完遂。
140以上の自然言語と主要プログラミング言語を母語レベルで処理する汎用知性。
指標 // 主要ベンチマークにおける比較
※ スコアは社内評価値。モデル選定における参考指標として扱われたい。
実演 // リアルタイム推論トレース
仕様書 // 技術スペック
GLM-5.2 MAX はDense-MoE ハイブリッド構造を採用。入力トークンに対し 52B のエキスパート群を動的に経路付け、1.2T の知識を持ちながら 推論コストを抑える。RoPE 拡張と256K のスライディング注意機構が、 長文脈での一貫性を保証する。
軌道 // 展開ロードマップ
次ノ進化段階ヘ。初期アクセス枠は限定。最初の 1,024 名へ、深淵への鍵が渡される。