上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版：基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型，上下文翻倍至 512K，MIT 开源

核心背景与行业痛点

上海人工智能实验室 9 月开源 Atria Dawn Preview，主打长程科研与工程智能体。开放权重的智能体模型常受限于上下文长度和多步工具调用稳定性。正式版已上线 Hugging Face（internlm/Atria-Dawn）与 ModelScope，ModelScope 官方 10 月 27 日在 X 公告，MIT 许可。

架构亮点与底层机制

据官方模型卡，基座为 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2，覆盖深度研究、软件构建、文档交付和授权安全分析，强调规划、调用工具、写代码、跑实验到失败恢复的闭环。上下文由 256K 升至 512K，仅支持文本输入，另有 FP8 版；技术报告见 arXiv 2609.15818。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

均为厂商口径：AutomationBench 54.7、CyberGym 86.8、SkillsBench 67.8、BFCL V4 78.4 为表内最高。编码偏弱：SWE-bench Pro 61.7（Claude Opus 5 为 76.5），Terminal-Bench 2.1 81.0（Opus 5 为 90.2）。第三方评测暂未公布。

开发者实战落地与开箱指南

本地部署需 SGLang v0.5.13.post1+ 或 vLLM v0.23.0+，按 GLM-5.2 配方启动，需多卡服务器，FP8 可省显存。也可用官方 OpenAI 兼容 API（model 填 Atria-Dawn），模型卡给出了 Codex 的接入配置。更适合研究自动化与办公类智能体，纯编码仍是闭源前沿模型更强。