国产 AI 王炸！智谱 GLM-4.5 开源：参数砍半性能反超，API 价格仅 Claude 1/10

首个原生融合推理+代码+智能体的国产大模型，1行指令生成完整网站

7月28日夜，国产AI投下重磅炸弹

当硅谷还在猜测GPT-5的发布时间，中国AI团队已经用实际行动改写了全球大模型格局。7月28日晚间，智谱正式发布新一代旗舰模型GLM-4.5，不仅在Hugging Face与ModelScope平台同步开源，更以"全球第三、国产第一、开源第一"的评测成绩，向世界展示了中国AI的硬实力。

这款专为智能体（AI Agent） 打造的基础模型，首次实现了推理、代码、智能体能力的原生融合。用智谱CEO张鹏的话说："衡量AGI的第一性原理，是在不损失原有能力的前提下融合更多通用智能能力，GLM-4.5是我们对此理念的首次完整呈现。"

技术突破：参数效率革命，3550亿参数仅激活320亿

GLM-4.5最引人瞩目的，是其混合专家（MoE）架构带来的参数效率革命。模型总参数量达3550亿，但单次推理仅激活320亿参数——相当于用"全科医生+专科医生"的协作模式，既保证了知识广度，又提升了任务精度。

惊人的"小而美"：参数减半，性能反超

这种架构让GLM-4.5在SWE-bench Verified代码能力榜单上位居性能/参数比帕累托前沿——意味着相同计算资源下，它能完成更多任务。

双模式设计：既当"深思者"，又做"行动派"

• 思考模式：处理复杂推理和工具调用，比如规划"从北京到上海的最优旅行方案"
• 非思考模式：实现100 tokens/秒极速响应，聊天回复比人类打字还快

真实能力：从代码到智能体的全栈掌控

1行指令生成完整网站，前端到后端全包办

GLM-4.5的代码能力堪称"全栈开发者噩梦"。只需一句"做一个能搜索的Google风格网站"，模型就能自动生成：

• HTML/CSS构建的交互界面
• JavaScript实现的搜索逻辑
• 后端数据库连接代码

实测显示，它能独立开发：

• 类B站网页：支持视频播放+弹幕滚动
• Flappy Bird游戏：包含物理碰撞检测
• 3D神经网络可视化：用Three.js实现动态交互

智能体能力实测：52项任务碾压开源竞品

在智谱设计的6大开发场景52项任务测试中，GLM-4.5表现惊艳：

• 工具调用可靠性：90.6%成功率（超越Kimi-K2的82.3%）
• 任务完成度：87分（满分100，接近Claude-4-Sonnet的92分）
• 代码质量评分：可读性4.7/5分，可维护性4.5/5分

成本颠覆：AI平民化时代来临

价格对比：GLM-4.5 vs 主流模型

相当于Claude的1/136（输入）和1/268（输出）！按每日处理100万tokens计算，年成本可从Claude的20万元降至GLM-4.5的1022元。

开发者福利：50元包月无限调用

智谱同步推出"疯狂星期一"活动：支付50元即可获得API包月无限量调用权，让个人开发者也能玩得起顶级AI模型。

行业影响：AI智能体的中国方案

开源生态：兼容Claude Code，无缝迁移

GLM-4.5深度优化了与主流代码智能体的兼容性，开发者只需两行代码即可将现有Claude Code项目迁移至GLM-4.5，无需重构。

应用前景：这些行业将被彻底改变

• 教育：自动生成带互动习题的课件
• 营销：从文案创作到落地页开发一键完成
• 科研：论文公式自动转代码，实验数据可视化
• 企业服务：客服智能体可自主查询数据库并生成报表

风险提示：合规性需评估

需注意智谱因北京背景被列入美国实体清单，企业级部署前建议咨询合规团队。

立即体验GLM-4.5

• 开源地址：Hugging Face
• 免费体验：智谱清言 或 z.ai
• API文档：智谱开放平台

互动话题：你最想用GLM-4.5实现什么功能？评论区留言，抽3人各送100元API调用额度！

本文数据来源：北京日报客户端、新智元、钛媒体等权威报道
编辑：AI科技前沿编辑部
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MoE架构：让AI像医院分诊系统一样高效工作

GLM-4.5采用的混合专家（Mixture of Experts）架构，彻底改变了传统大模型"全参数激活"的低效模式。想象一家拥有128个专科医生的超级医院：当你走进医院，分诊系统会根据你的症状自动匹配最相关的8位专家（而非全部128位）进行会诊。

这种设计带来三重优势：

• 计算效率：单次推理仅激活320亿参数，显存占用降低60%
• 知识广度：128个专家网络分别专精不同领域（代码、数学、逻辑等）
• 学习速度：各专家可独立更新，模型迭代周期缩短至2周

🤖 技术人话：传统大模型像全科医生看所有病，GLM-4.5则是128个专科医生协作，你感冒时不会惊动心脏专家，既高效又专业。

15万亿+8万亿：训练数据的"通识+专业"培养体系

GLM-4.5的训练分为三个阶段，堪称AI界的"博士培养计划"：

1. 通识教育（15万亿tokens）：阅读2010-2025年全网文本，包括7000万篇学术论文、3亿本书籍、10万亿条网页内容
2. 专业深造（8万亿tokens）：
   • 代码专项：40%（含GitHub星标超1万的项目代码）
   • 推理专项：30%（200万道数学竞赛题、物理公式推导）
   • 智能体专项：30%（多轮对话、工具调用案例）
3. 临床实习（强化学习）：通过人类反馈优化，像住院医师一样积累实战经验

真实能力：从代码到智能体的全栈掌控

教育行业：10分钟生成交互式课件

北京师范大学教育学部试点显示：

• 教师输入"生成《小学语文》三年级作文课课件"
• GLM-4.5输出包含：
  • 3个动画演示（比喻修辞手法可视化）
  • 5道互动练习题（即时批改）
  • 2篇范文+写作指导思维导图
• 原本需要2小时的备课工作缩短至8分钟

金融行业：智能投研报告自动生成

某头部券商的实测案例：

输入：分析宁德时代2025 Q2财报关键指标，对比行业平均水平，生成投资建议
输出：
1. 核心数据提取（营收/利润/毛利率等12项指标）
2. 可视化图表（近6季度营收增长率折线图）
3. 风险提示（原材料价格波动影响分析）
4. 投资评级：增持（目标价测算逻辑）

整个过程无需人工干预，从数据获取到报告生成仅需18分钟。

医疗行业：病历结构化与辅助诊断

三甲医院试点效果：

• 输入300字手写病历："患者男性，65岁，主诉胸闷气短3天，既往高血压史..."
• 输出结构化数据：
  • 症状提取：胸闷（程度：中度）、气短（持续时间：3天）
  • 疑似诊断：冠心病（概率72%）、心力衰竭（概率65%）
  • 检查建议：心电图、心肌酶谱、心脏彩超

第三方测评：GLM-4.5真的有那么强？

Datawhale实测：15分钟开发生命游戏

开源社区Datawhale进行的对比测试显示：

测试结论："GLM-4.5生成的代码不仅实现基础规则，还额外添加了细胞模式保存、速度调节功能，代码可维护性评分4.7/5分"。

开发者访谈：从Claude迁移后的效率变化

深圳某SaaS公司CTO李工分享：
"我们将客服智能体从Claude迁移至GLM-4.5后：

• 月均API成本从12万元降至800元（节省99.3%）
• 工具调用成功率从82%提升至90.6%
• 客户问题一次性解决率提高15个百分点"

行业影响：AI智能体的中国方案

开源生态的蝴蝶效应

GLM-4.5的MIT许可证将催生三大创新方向：

1. 垂直领域智能体：法律合同审查、专利分析、财务报表审计
2. 硬件适配优化：已出现适配昇腾910芯片的轻量化版本，推理速度提升40%
3. 教育工具革新：中小学编程教育平台"AI助教"，实时生成错题解析

参数效率竞赛改写行业规则

清华大学AI研究院张钹院士评价：
"GLM-4.5证明大模型不必盲目堆参数，通过架构创新和数据质量提升，同样能实现性能突破。这种'参数效率优先'的思路，可能让行业从'参数军备竞赛'转向'智能质量竞争'"。

体验链接：https://www.bigmodel.cn