在人工智能领域，智谱推出的GLM-4.5模型无疑是一颗耀眼的新星。作为一款专为智能体应用打造的旗舰模型，GLM-4.5以其原生融合推理、代码和智能体的卓越能力，成为了开源SOTA模型的代表。它不仅采用了混合专家（MoE）架构，更拥有两个版本——GLM-4.5（3550亿参数，320亿激活）和GLM-4.5-Air（1060亿参数，120亿激活），在多个评测基准中表现出色，综合性能达到了开源模型的顶尖水平，尤其在代码智能体场景中更是表现优异。此外，GLM-4.5还支持混合推理模式，能够兼顾复杂任务和即时响应的需求。
GLM-4.5的参数效率提升了一倍，而API价格却仅为Claude的1/10，速度最快可达100tokens/秒。它率先在一个模型中实现了多能力原生融合，并在技术上取得了重要突破，使得单个模型同时具备强大的推理、代码、智能体等能力。目前，GLM-4.5已上线智谱清言和Z.ai，开放免费体验。
GLM-4.5的核心特性
GLM-4.5之所以备受瞩目，离不开其独特的核心特性：
多能力融合：GLM-4.5首次在单个模型中实现了推理、代码生成和智能体能力的原生融合，这使得它能够满足复杂智能体应用的各种需求。这种融合不仅仅是简单的堆叠，而是通过精巧的设计，让各种能力协同工作，从而实现更高效、更智能的应用。
卓越的推理能力：在多个推理评测基准中，GLM-4.5都展现出了优异的性能，能够轻松应对各种复杂推理任务。其推理性能达到了开源模型的顶尖水平，无论是逻辑推理、常识推理还是数学推理，GLM-4.5都能够胜任。
强大的代码生成能力：GLM-4.5在代码生成和编程任务中表现出色，支持多种编程语言，能够生成高质量的代码片段，胜任全栈开发任务。这对于开发者来说，无疑是一个强大的助手，可以帮助他们更快、更高效地完成各种编程任务。
智能体应用：GLM-4.5支持工具调用、网页浏览等功能，能够接入Claude Code和Roo Code等代码智能体框架，非常适用于各种智能体任务。这意味着GLM-4.5可以作为一个智能体的核心，通过调用各种工具和浏览网页，完成各种复杂的任务。
灵活的混合推理模式：GLM-4.5提供了“思考模式”和“非思考模式”两种推理模式，前者适用于复杂推理和工具使用，后者适用于即时响应，从而兼顾了效率和性能。这种灵活的推理模式，使得GLM-4.5能够适应各种不同的应用场景。
GLM-4.5的技术亮点
GLM-4.5的技术亮点主要体现在以下几个方面：
混合专家（MoE）架构：GLM-4.5采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，这是一种高效的模型扩展方法。MoE架构通过将模型参数划分为多个专家模块（Experts），在每个前向传播过程中动态选择部分专家进行激活，从而实现参数的稀疏激活。这种架构在保持模型强大表达能力的同时，显著降低了计算成本和内存占用。
- GLM-4.5：总参数量为3550亿，激活参数为320亿。
- GLM-4.5-Air：总参数量为1060亿，激活参数为120亿。
强大的多模态能力：GLM-4.5支持多模态输入和输出，能够处理文本、图像等多种数据类型。这使得模型能够更好地理解和生成复杂的智能体应用内容，例如在智能体任务中处理网页浏览、工具调用等多模态交互场景。多模态能力是未来人工智能发展的重要方向，GLM-4.5在这方面走在了前列。
混合推理模式：GLM-4.5提供两种推理模式：
- 思考模式（Thinking Mode）：适用于复杂推理和工具使用场景，模型会进行更深入的思考和推理，以生成更准确的结果。这种模式可以保证模型在处理复杂问题时的准确性。
- 非思考模式（Non-Thinking Mode）：适用于即时响应场景，模型会快速生成结果，满足低延迟的需求。这种模式可以保证模型在需要快速响应的场景下的效率。
高效的训练流程：GLM-4.5的训练流程包括三个阶段：
- 通用数据预训练：在15万亿token的通用数据上进行预训练，以学习语言和知识的基础表示。这为模型打下了坚实的基础。
- 针对性训练：在代码、推理、智能体等领域的8万亿token数据上进行针对性训练，以增强模型在特定任务上的表现。这使得模型在特定领域具有更强的专业性。
- 强化学习优化：通过强化学习进一步优化模型的推理、代码生成和智能体能力，以提升模型在实际应用中的表现。这使得模型在实际应用中能够不断学习和提升。
参数效率优化：GLM-4.5在参数效率上实现了显著提升。尽管参数量仅为DeepSeek-R1的1/2和Kimi-K2的1/3，但在多项标准基准测试中表现更为出色。例如，在100B总参数 – 10B激活参数规模的模型系列中，GLM-4.5在Artificial Analysis基准测试中的推理性能媲美甚至超越了其他国际顶级模型。
GLM-4.5的技术指标
GLM-4.5在技术指标上同样表现出色：
- 综合性能SOTA：在最具代表性的12个评测基准中，包括MMLU Pro、AIME 24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench Verified、Terminal-Bench、TAU-Bench、BFCL v3和BrowseComp。综合平均分上，GLM-4.5取得了全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一的佳绩。
- 更高的参数效率：GLM-4.5的参数量仅为DeepSeek-R1的1/2、Kimi-K2的1/3，但在多项标准基准测试中表现得更为出色，这得益于GLM模型的更高参数效率。在衡量模型代码能力的SWE-bench Verified榜单上，GLM-4.5系列位于性能/参数比帕累托前沿，这表明在相同规模下，GLM-4.5系列实现了最佳性能。
- 低成本、高速度：在性能优化之外，GLM-4.5系列也在成本和效率上实现了突破，由此带来远低于主流模型定价：API调用价格低至输入0.8元/百万tokens，输出2元/百万tokens。同时，高速版本实测生成速度最高可至100 tokens/秒，支持低延迟、高并发的实际部署需求，兼顾成本效益与交互体验。
如何使用GLM-4.5
想要体验GLM-4.5的强大功能，可以通过以下方式：
体验平台
- 智谱清言 (chatglm.cn)：直接访问智谱清言平台，免费体验GLM-4.5的满血版功能。用户可以进行对话生成、代码生成、推理任务等多种操作，感受模型的强大能力。
- Z.ai：用户也可以通过Z.ai平台体验GLM-4.5的功能。
API 调用
- BigModel.cn：智谱AI提供了API接口，用户可以通过BigModel平台进行API调用。API接口支持多种功能，包括文本生成、代码生成、推理任务等。
GLM-4.5的应用场景
GLM-4.5的应用场景非常广泛：
- 全栈开发任务：GLM-4.5能够胜任复杂的全栈开发任务，支持编写较为复杂的应用、游戏、交互网页等。这为开发者提供了强大的工具，可以帮助他们更快地构建各种应用。
- 代码生成：GLM-4.5在代码生成方面表现出色，能够生成高质量的代码片段，支持多种编程语言。可以帮助开发者快速生成代码框架、修复代码错误、优化代码结构等。
- 编程辅助：模型可以作为编程辅助工具，提供代码补全、代码生成建议、代码注释等功能，提高开发效率。这可以大大提高开发者的工作效率。
- 内容生成：模型可以生成各种类型的内容，如文章、新闻报道、创意文案等，适用于内容创作、文案撰写等场景。这为内容创作者提供了强大的助手。
- 学术研究：GLM-4.5可以用于学术研究，帮助研究人员探索自然语言处理、人工智能等领域的前沿问题。这为人工智能领域的研究提供了新的工具。
总结
GLM-4.5作为智谱推出的新一代旗舰模型，以其强大的多能力融合、卓越的推理能力、强大的代码生成能力、智能体应用和灵活的混合推理模式，成为了人工智能领域的一颗耀眼的新星。它的出现，无疑将推动人工智能技术的发展，为各行各业带来更多的可能性。
