国产大模型厂商的开源，还在提速。

就在刚刚，智谱正式发布最新旗舰模型 GLM-4.5。按照智谱官方说法，这是一款「专为 Agent 应用打造的基础模型」。

延续一贯的开源原则，目前这款模型已经在 Hugging Face 与 ModelScope 平台同步开源，模型权重遵循 MIT License，商用也没问题。

省流版：

GLM-4.5 在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平；GLM-4.5 采用混合专家（MoE）架构，包括 GLM-4.5：总参数量 3550 亿，激活参数为 320 亿；GLM-4.5-Air：总参数量 1060 亿，激活参数为 120 亿；两个版本均已全面开源，支持 MIT License；GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air 均支持混合推理模式，提供两种模式：用于复杂推理和工具使用的思考模式，以及用于即时响应的非思考模式。API 调用价格低至输入 0.8 元/百万tokens、输出 2 元/百万tokens；高速版最高可达 100 tokens/秒。

GLM-4.5 这次比较大的技术卖点，是首次在单个模型原生融合了推理、编码和智能体能力。别人家的模型要么擅长推理，要么擅长写代码，要么擅长当助手，而 GLM-4.5 说自己全都要。

老规矩，先来看看新模型「跑分」环节。

由 GLM-4.5 打造的量子功能箱各项功能齐全，充分展示了模型的综合能力。

开发者体验这块，国产厂商也开始学会「卷起来」了。比如 GLM-4.5 就兼容 Claude Code、Cline、Roo Code 等主流代码智能体。完整使用指南看这里：

国内用户：https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/develop/claude海外用户：https://docs.z.ai/scenario-example/develop-tools/claude

如果说前面都是「面子」，那技术内核才是 GLM-4.5 真正的「里子」。

冷知识，GLM-4.5 的参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/2、Kimi-K2 的 1/3，但性能却不打折，而这背后正是归功于 GLM 模型更高的参数效率。

尤其是 GLM-4.5-Air，用 106B 总参数 / 12B 激活参数，在推理评测中已经逼近 Gemini 2.5 Flash 与 Claude 4 Sonnet。在 SWE-bench Verified 榜单上，它还位列性能/参数比的帕累托前沿——换句话说，用更少的体量，跑出了更优的性价比。

性能提升的背后，则离不开训练过程的「大力出奇迹」。

GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air 使用了相似的训练流程：首先在 15 万亿 token 的通用数据上进行了预训练。然后在代码、推理、Agent 等领域的 8 万亿 token 数据上进行了针对性训练，最后通过强化学习进一步增强了模型的推理、代码与智能体能力。有钱有资源，确实可以为所欲为。

此外，GLM-4.5 在成本和效率上的突破可能更具杀伤力。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，真·价格屠夫。

目前，API 已上线开放平台 BigModel.cn，一键兼容 Claude Code 框架。普通用户也可以上智谱清言 (chatglm.cn) 和 Z.ai 体验满血版 GLM-4.5。

值得一提的是，上个月，OpenAI 在旗下的 Global Affairs 账号发表的报告中，也是直接点名智谱，称其在全球 AI 竞赛中取得了显著进展，语气可以说是罕见直白。

回过头来看，智谱算是增长势头比较稳定的厂商，节奏一直没乱，模型迭代跟得上、开源尺度放得开，方向感也不飘。这么看来，它能成为「AI 六小龙」中第一个启动 IPO 的玩家，也就不那么意外了。

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