智谱公开 RSI 首个工程实践:GLM 在十万国产卡上自建推理系统
智谱披露由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 在超十万张国产芯片集群上搭建并优化自身推理基础设施,吞吐约提升三倍。
智谱在官方博客披露递归自我改进(RSI)方向首个工程化实践:由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent,在超过 10 万张国产加速器上从零设计、调试并优化 GLM-5.3-Flash 推理系统。
据 IT 之家援引官方说明,不到两周端到端吞吐提升至基线约 3 倍,硬件利用率与单 token 成本接近主流 NVIDIA GPU 水平;该系统已承载真实流量,匿名模型 Ox-Alpha 在 OpenCode / OpenRouter 上线后 6 天调用超 62 万亿 token。
团队强调这仍非完整 RSI,但已形成「模型优化系统、系统服务模型」的最小闭环。