昨天，AI 圈又迎来一位重量级选手，智谱开源的新一代旗舰模型——GLM-4.5。
我知道，你可能下意识就想说：“哦，又一个？”
这其实不是智谱第一次、第一时间开源自家最先进的大模型了，他们似乎总觉得好东西就该拿出来分享，每次都是掏空“家底儿”式开源。这次更是一口气开源了两个模型：GLM-4.5 和它的“青春版” GLM-4.5-Air，模型权重还是最宽松的 MIT 协议。
GitHub 地址：github.com/zai-org/GLM-4.5
Hugging Face 地址：huggingface.co/zai-org/GLM-4.5
当所有人的目光都还盯着大模型评测排行榜时，智谱却反其道而行之，仿佛在说：“卷排名多累啊，我只想安安静静做个能干活的好同志。”
一、有实力登顶，但更在乎你的体验
要挑战“刷榜”文化，首先得有能上榜的实力。
这次，智谱官方选择了最具代表性的 12 个评测数据集，从 MMLU Pro 到 AIME 24，GLM-4.5 直接斩获全球第三、国产第一、开源第一的成绩。
但智谱的目标并不止于榜单分数。他们坦言：“榜单分数看看就好，真实体验才是王道。” 如今，顶级大模型的跑分差距都不是很大，与其比拼分数，不如拉到真实、复杂的应用场景里一较高下，来得痛快！
为此，智谱团队直接发起了一场硬核“蒙眼乱斗”：让 GLM-4.5 与业内顶尖模型（Claude-4-Sonnet、Kimi-K2、Qwen3-Coder）匿名挑战 52 道真实编程任务。
结果显示，GLM-4.5 在开源模型中展现出不俗的竞争力，尤其在工具调用可靠性和任务完成度方面表现突出。虽然与 Claude-4-Sonnet 尚有差距，但在多数场景下已具备“平替”能力。
为保证评测的透明与公正，智谱还开源了全部 52 道题目和 Agent 运行轨迹。
数据集：huggingface.co/datasets/zai-org/CC-Bench-trajectories
二、用一半资源，做翻倍的事
众所周知，模型越大能力越强，但更高效的工程实力同样重要。GLM-4.5 的卓越表现，正是得益于其工程优化和出色的参数效率。GLM-4.5 系列均采用先进的混合专家（MoE）架构：
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GLM-4.5 总参数为 355B，激活参数为 32B
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GLM-4.5-Air 总参数为 106B，激活参数为 12B
GLM-4.5 的总参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/2、Kimi-K2 的 1/3，却在多项权威基准测试中表现得更为出色。
如果你是个人开发者，苦于无法运行万亿参数的大模型？不用担心。智谱还提供了远低于主流模型 API 服务的定价：
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输入仅 0.8 元/百万 tokens
-
输出仅 2 元/百万 tokens
这个定价，让个人开发者、初创企业也能毫无压力地使用最前沿的旗舰大模型。接入模型同样非常简单，只需几行代码即可快速上手：
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY") # 替换成你的API Key
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5", # 或者 glm-4.5-air
messages=[
{"role": "user", "content": "你好，请你帮我写一个 HelloGitHub 网站。"},
],
thinking={"type":"enabled"}
)
print(response.choices[0].message.content)
三、原生智能体，一模多能
说回“干活儿”，GLM-4.5 可不是只会聊天的“嘴强王者”，而是个正儿八经的“全栈大神”。
GLM-4.5 系列不是仅仅把多个能力简单拼在一起，而是实现了原生智能的深度融合。它在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程等领域都做了专项优化，既兼容 Claude Code 等代码智能体，也支持通过工具调用接口灵活扩展到各种智能体应用。
这种“一模多能”的原生 Agent 能力，让 GLM-4.5 能够胜任从前端 UI 设计、后端数据库管理到复杂的交互动画制作等全栈开发任务。
能用的搜索网站
提示词：做一个 Google 搜索网站。
制作 PPT
提示词：帮我做一份《WAIC Geoffrey Hinton 演讲要点》的 PPT
四、写在最后
GLM-4.5 的发布，不只是又一个强大的开源模型问世，更代表了一种务实、高效、以应用为核心的理念。它不炫耀难懂的技术原理，也不执着于榜单虚名，唯一的目标就是：在你需要它的时候，能让你由衷感叹一句：“真不错，把活儿干完了！”
目前，Z.ai 已经免费开放「满血版 GLM-4.5」，快去体验这个“真正能干活”的强大 AI 帮手吧！
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