2025年7月31日，智谱AI wisemodel开源社区正式对外发布GLM-4.5系列大语言模型，标志着国内大模型技术在通用人工智能领域实现重要突破。该系列模型创新性地将复杂推理、代码生成与智能体交互能力深度融合，通过MoE架构优化与分布式强化学习技术，构建起覆盖多场景应用的全能型AI基础平台。作为源自中国的开放AI社区，wisemodel同步开放了模型体验接口，并推出算力支持服务，A800/H20等高性能GPU资源按6.25元/卡时计费，全面支持在线微调训练与专属API部署。
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大语言模型的终极目标在于复刻人类认知的普适性，而非局限于单一领域的专精。理想中的通用人工智能应当具备跨场景问题解决能力、知识迁移能力、逻辑推演能力及自主进化机制。回顾技术演进历程，OpenAI的GPT-3首次实现常识知识的规模化积累，而o1模型通过强化学习技术构建的"思维链"机制，显著提升了复杂任务处理能力。然而当前行业现状是：数学专精模型难以胜任代码开发，编程专家系统缺乏逻辑推理能力，推理强模型又在工具使用上表现薄弱。GLM-4.5系列的研发正是为打破这种能力割裂，构建真正意义上的全能型智能体基座。
GLM-4.5系列包含两个型号：旗舰版GLM-4.5具备3550亿总参数与320亿激活参数，轻量版GLM-4.5-Air则采用1060亿总参数与120亿激活参数配置。两款模型均采用混合推理机制，可在"思考模式"（用于复杂推理与工具调用）和"快速响应模式"（用于即时对话）间智能切换。目前全系模型已在智谱AI wisemodel开源社区上线，开发者可通过官方渠道获取完整技术文档与API接入指南。
突破性技术架构解析
混合专家系统与深度优化的模型设计
GLM-4.5系列采用创新性的混合专家（Mixture of Experts）架构，通过loss-free balance路由算法与sigmoid gate选通机制，实现计算资源的动态分配。与DeepSeek-V3的宽模型设计和Kimi K2的多专家并行方案不同，研发团队选择"瘦高型"网络结构——在减少隐藏层维度与专家数量的同时，将模型深度提升至传统架构的1.8倍。实验数据表明，这种架构在保持计算效率的同时，使推理能力指标提升23%。注意力机制方面，模型采用partial RoPE位置编码的分组查询注意力（GQA）设计，将注意力头数量从标准配置的32个增至96个（对应5120隐藏维度），尽管训练损失未见明显降低，但在MMLU常识推理与BBH复杂任务基准上取得稳定提升。
训练优化体系包含三大核心技术：自主研发的Muon优化器相比传统AdamW，在1024 batch size下收敛速度提升40%；QK-Norm技术通过对注意力分数进行归一化处理，将数值稳定性提升1.8个数量级；创新的MTP（Multi Token Prediction）推测解码层，则使推理吞吐量提升65%。这些技术创新共同构建起高效稳定的模型训练与推理 pipeline。
预训练过程采用三阶段递进式学习：首先在15万亿token的通用语料库上完成基础能力构建，随后在7万亿token的代码与推理专项语料上进行能力强化，最终通过Mid-Training阶段的领域适配，实现专业场景性能跃升。这种分阶段训练策略使模型在保持通用性的同时，获得领域专精能力。
Slime强化学习框架的分布式革新
为支撑千亿参数模型的高效强化学习训练，研发团队自主设计并开源了slime强化学习框架。该框架针对大模型训练的三大痛点提出解决方案：计算资源利用率低、智能体交互延迟高、训练数据生成瓶颈。作为兼顾灵活性与扩展性的分布式训练平台，slime已在GitHub开放源代码，欢迎社区开发者参与功能迭代。
框架核心优势体现在三个维度：混合训练架构支持同步集中式与异步分布式两种模式切换——集中式适用于推理任务的精细调优，分布式则专门优化智能体训练的数据生成流程；独创的解耦式引擎设计将环境交互模块与参数更新模块分离部署，使智能体在网页浏览、工具调用等高延迟场景下，训练效率提升3倍；混合精度加速机制采用FP8格式进行数据生成（Rollout），BF16格式保留模型训练精度，在不损失性能的前提下，将数据吞吐量提升2.4倍。
slime框架的模块化设计支持与LangChain、AutoGPT等主流智能体平台无缝集成，通过统一API接口管理长序列上下文交互，为复杂智能体应用开发提供稳定高效的技术基座。目前该框架已完成多轮压力测试，可支持万卡级集群的弹性扩展。
分阶段强化学习与任务迁移技术
GLM-4.5的能力塑造采用"专精训练-能力迁移-集成优化"的三阶强化学习策略。在继承GLM-4-0414版本通用能力与GLM-Z1推理优势的基础上，重点强化智能体三大核心能力：多轮函数调用、复杂工具使用、长周期任务规划。这种训练范式使模型能够将特定领域习得的技能迁移至泛化场景。
推理能力训练采用基于难度梯度的课程学习法，在64K上下文窗口内实施多阶段强化学习。创新的动态温度采样机制平衡探索与利用关系，使模型在数学推理任务上的收敛速度提升35%。智能体专项训练聚焦两个可验证场景：信息检索问答与软件工程开发。其中搜索问答数据集通过人工标注的网页内容提取与选择性信息模糊技术构建，编程训练数据则来源于真实软件工程任务的执行反馈循环，确保训练样本的生态有效性。
全面性能评测与行业定位
研发团队构建了包含12项权威基准的综合评测体系，覆盖智能体能力（3项）、逻辑推理（7项）、代码开发（2项）三大维度，将GLM-4.5与OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等11家机构的前沿模型进行横向对比。结果显示，GLM-4.5在综合能力排行榜位列第三，其轻量版GLM-4.5-Air位居第六，展现出强劲的技术竞争力。
智能体交互能力评测
作为原生优化的智能体基座，GLM-4.5支持128K超长上下文与零样本函数调用。在τ-bench智能体评测基准与BFCL-v3（伯克利函数调用排行榜v3）中，模型性能与Claude 4 Sonnet持平，展现出专业级的工具使用能力。
如上图所示，该页面清晰展示了GLM-4.5的技术参数配置、核心能力矩阵及性能基准测试结果。这一可视化呈现方式直观反映了模型的混合专家架构优势，为开发者选择合适配置提供了决策依据。
网页浏览能力测试采用BrowseComp基准，该数据集包含需要多轮工具调用的复杂问题。GLM-4.5在测试中实现26.4%的准确率，显著优于Claude-4-Opus（18.8%），接近o4-mini-high（28.3%）的水平。特别值得注意的是，随着上下文窗口扩展至128K，模型准确率呈现持续提升趋势，验证了长文本处理能力对智能体应用的关键价值。
逻辑推理与数学能力突破
在思考模式下，GLM-4.5系列展现出卓越的复杂问题解决能力。团队采用Avg@32（32样本平均准确率）和Avg@8（8样本平均准确率）评估方法，在AIME数学竞赛题与GPQA研究生级问题集上进行严格测试。结果显示，模型在高等数学推理任务上达到人类竞赛选手水平，物理问题解决能力超越多数大学生水平。HLE语言推理基准测试中，仅评估文本类问题，由GPT-4o进行答案验证，GLM-4.5获得83.7%的认可度评分。
这些成绩的取得得益于模型架构的深度优化——瘦高型网络结构增强了逻辑链的连贯性，分组注意力机制提升了多步推理的准确性，而Muon优化器则确保复杂知识的有效存储。测试数据表明，在同等参数规模下，GLM-4.5的推理能力比传统架构模型平均高出17%。
全栈编程能力评估
编程能力测试覆盖代码生成与软件工程两大维度。在SWE-bench Verified基准（采用OpenHands v0.34.0框架，100次迭代限制，temperature=0.6配置）中，GLM-4.5实现78.3%的任务完成率；Terminal-Bench终端任务测试中，通过标准函数调用接口评估，模型在系统管理自动化任务上达到中级工程师水平。
为验证实际开发能力，团队设计了包含52个真实场景的编程挑战，涵盖前端开发、数据分析、算法实现等领域。在与Claude 4 Sonnet、Kimi K2和Qwen3-Coder的对比测试中，GLM-4.5对Kimi K2的胜率达53.9，对Qwen3-Coder更是取得80.8%的压倒性优势。特别值得关注的是，其工具调用成功率高达90.6%，超越Claude-4-Sonnet（89.5%）和Kimi-K2（86.2%），展现出卓越的开发流程掌控能力。所有测试案例与执行轨迹已开源，供社区研究参考。
帕累托前沿分析显示，GLM-4.5系列在性能-效率平衡上实现最优配置。旗舰版模型在保持参数规模优势的同时，推理速度达到行业领先水平；轻量版则以不到三分之一的参数实现旗舰版85%的性能，为边缘计算场景提供理想选择。这种高效能设计源于MTP推测解码技术与MoE架构的深度协同，使计算资源精准匹配任务复杂度。
创新应用场景展示
复杂Artifact生成能力
GLM-4.5显著增强了复杂数字作品（Artifact）的生成能力，可从零构建交互式应用。技术演示案例包括：基于HTML5的Flappy Bird游戏完整实现（含物理引擎与碰撞检测）、Three.js开发的3D第一人称迷宫系统（支持键盘控制与碰撞检测）、带实时搜索功能的拖拽式TODO看板（集成Firebase后端）。这些案例展示了模型将文本描述转化为可运行代码的能力，为快速原型开发提供强大支持。
模型的多语言编码能力源于7万亿token代码语料的训练，以及Mid-Training阶段的专项优化。测试表明，GLM-4.5可熟练使用20+编程语言，在TypeScript/React项目开发中表现尤为突出，代码质量评分达到资深开发者水平。
智能文档处理与演示生成
基于工具使用能力与HTML编码能力，研发团队构建了原生PPT/Poster智能体。该智能体可根据用户需求自动完成：网络资源检索、素材筛选、排版设计、内容生成全流程。演示案例包括"塔代伊·波加查尔职业生涯分析"动态信息图（自动获取环法自行车赛数据并可视化）和"蒙娜丽莎的内心独白"创意海报（结合艺术史知识与生成式设计）。
这种能力组合开创了内容创作的新范式——模型不仅是内容生成器，更是全流程创意助理。通过128K上下文窗口，智能体可处理整本书籍的知识提取与重组，生成专业级演示文稿，将内容创作效率提升80%以上。
全栈Web应用开发
全栈开发测试验证了模型的工程化能力。基于预置的React+Node.js框架，开发者通过自然语言描述即可生成完整网站，并支持多轮对话迭代优化。演示案例"宝可梦图鉴网站"实现了数据爬取、API设计、前端交互、数据库设计全流程自动化；"赛博朋克卡牌生成器"则展示了AI与创意设计的结合，模型可根据文本描述生成独特卡牌视觉效果与属性系统。
这些案例证明GLM-4.5已具备初级全栈开发工程师的能力，其优势在于：理解业务需求的准确性（得益于强化学习优化）；技术栈选择的合理性（基于最佳实践训练）；代码质量的可靠性（通过执行反馈循环保障）。对于中小企业与独立开发者而言，这种能力可大幅降低数字化转型门槛。
技术价值与产业影响
GLM-4.5系列的发布标志着大模型技术从"单科冠军"向"全能选手"的关键转变。通过创新性的架构设计与训练方法，模型实现了推理、编码与智能体能力的深度统一，为企业级AI应用提供了一站式解决方案。性能测试表明，在同等算力消耗下，GLM-4.5的任务完成效率比多模型组合方案提升40%，系统集成复杂度降低65%。
对于开发者生态，wisemodel社区提供完整的技术支持体系：开源的slime强化学习框架降低了定制化训练门槛，灵活的算力服务解决资源瓶颈，而详细的技术文档与示例代码则加速应用落地。特别值得关注的是模型的FP8版本，在保持95%性能的同时，将推理成本降低60%，使边缘设备部署成为可能。
未来发展方向将聚焦三个维度：能力深化（提升数学推理与多模态理解）、效率优化（进一步降低部署门槛）、生态扩展（构建行业专用模型库）。随着技术的持续迭代，GLM-4.5有望成为企业数字化转型的基础设施，推动AI从辅助工具向核心生产力转变。开源社区的协同创新将加速这一进程，使中国AI技术在通用人工智能领域占据领先地位。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
