智譜稱 GLM-5.3 兩週內自建推理基礎設施

智譜分享 GLM-5.3 如何幫助建置並最佳化服務 GLM-5.3-Flash 的推理基礎設施，系統從首次跑通到可上生產不到兩週，端到端吞吐量達到初始基線的 3 倍。關鍵在於密集反饋：本地正確性測試、執行軌跡、微基準與端到端測量，讓團隊做有針對性的假設驗證，而不是隻看聚合效能指標。

對正在用 coding agent 做工程、又準備在 Mac Studio 上跑本地推理的你，這套用測試、trace 和微基準驅動最佳化的方法可以直接遷移到自己的 MLX 或 llama.cpp 調優流程裡。

原標題：@Zai_org: We’re sharing how GLM-5.3 helped build and optimize the inference infrastructure serving GLM-5.3-Fl…
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