ZGCM-1 เป็นโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) ขนาด 7 พันล้านพารามิเตอร์ที่ถูกฝึกขึ้นใหม่ทั้งหมดด้วยความมุ่งเน้นเรื่องประสิทธิภาพสูงสุดทั้งในด้านข้อมูล ระบบ และอัลกอริทึม แนวคิดหลักของโมเดลนี้คือการก้าวข้ามขีดจำกัดของขนาดพารามิเตอร์ด้วยการผสมผสาน 'การคิดภายใน' เข้ากับการ 'ใช้เครื่องมือภายนอก' อย่างมีประสิทธิภาพ
ทีมพัฒนาได้ใช้เทคนิคการออกแบบสถาปัตยกรรมที่รวมเอา Gated Sliding-window และ Full Attention เข้าด้วยกัน พร้อมกับใช้ Muon Optimizer ในการฝึก ทำให้โมเดลรองรับข้อมูลขนาดยาวถึง 256K context ได้อย่างเสถียร ผลการประเมินพบว่า ZGCM-1 สามารถทำคะแนนในการแก้โจทย์คณิตศาสตร์และงานค้นหาผ่านเอเจนต์ (Agentic Search) ได้เทียบเท่ากับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่าหลายสิบเท่า เช่น Qwen3-235B หรือ GLM-5.1 โดยมีการเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอน Pre-training ถึง 4.2 เท่า
