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推荐理由：这篇教程手把手教你用GLM-5.2 API实现推理控制、函数调用和检索，代码可直接复用。

推荐理由：GLM-5.2 支持百万级上下文，还能控制推理深度，搞智能体编程和复杂工具链的可以试试。Together AI 上直接用。

推荐理由：Poolside 把最强的 Laguna M.1 模型完全开放了，256K 上下文，Apache 2.0 许可，直接去 Hugging Face 下载权重用。

推荐理由：MiniMax 搞了个新稀疏注意力 MSA，1M 上下文计算量降 28 倍，准度却一点没掉，适合长文本场景。

推荐理由：Zai_org 的 GLM-5.2 来了，1M 长上下文拿下了 81.0 的 Terminal-Bench 分数，比上一代高出一截，而且推理效率也优化了，值得上手试试。

推荐理由：Z.ai 开源了 GLM-5.2，有 1M 上下文窗口，适合写长代码和搭智能体，在 Ollama 上直接就能用，MIT 许可随便玩。

推荐理由：长文本推理的显存瓶颈被 FlashMemory 大幅缓解，做 LLM 推理优化或部署长上下文模型的团队可以直接参考论文方法，效果甚至比原版更好。

推荐理由：做长上下文推理或 agent 工作流的开发者，终于有了一个能直接部署的稀疏注意力方案——MSA 在 109B 模型上实现 28 倍计算缩减，且内核已开源，值得立刻试跑。

推荐理由：长上下文训练一直是显存大户，Untied Ulysses 让单节点就能跑 3M token，做 LLM 训练和推理优化的团队值得关注，能省下不少 GPU 预算。

推荐理由：做智能体、长上下文或多模态应用的开发者终于有了一个模型搞定三件事的选择——Gemma 4 12B 在 SiliconFlow 上价格亲民，建议直接上手试试。

推荐理由：做长上下文语言模型推理优化的团队，Express 能同时提升预填充和解码效率，值得直接集成到现有流水线中。

推荐理由：LSA 解决了超长上下文推理的 GPU 内存瓶颈，做长文档分析或大规模序列建模的团队可以直接参考其稀疏注意力方案，显著降低部署成本。

推荐理由：长上下文推理的瓶颈终于有了系统级解法——CLSA通过共享路由索引同时加速预填充、缓存和解码，做LLM推理优化的团队值得看看这个架构思路。

推荐理由：中科大用30B模型打平235B的长上下文能力，做长上下文训练的团队可以直接复用这套开源范式，省下大量算力和数据成本。

推荐理由：M3 的稀疏注意力解决了长上下文推理的成本痛点，做 coding agent 和自动化任务的开发者可以直接关注——1M 上下文下计算量骤降 95%，意味着更长的任务链也能跑得动。

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