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从实际案例来看，在KernelBench三级测试中，模型需要对MobileNet、VGG等完整机器学习架构进行端到端优化。结果显示，GLM-5.1在50个问题上实现3.6倍几何平均加速，持续优化超过1000次工具调用。虽然Claude Opus 4.6仍以4.2倍加速领先，但GLM-5.1显著拓展了开源模型的生产力边界。
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