导语
【免费下载链接】GLM-4.5-Air 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/GLM-4.5-Air
2025年7月，智谱AI（Zhipu AI）正式发布GLM-4.5系列大模型，其中轻量化版本GLM-4.5-Air凭借1060亿总参数、120亿激活参数的创新混合专家（MoE）架构，在保持59.8分综合性能的同时实现部署成本大幅降低，为企业级智能体应用提供了兼顾高性能与低门槛的突破性解决方案。该模型不仅支持128K超长上下文窗口和原生工具调用能力，更可在消费级GPU上流畅运行，彻底改变了大模型产业"高性能必高成本"的固有认知。
行业现状：大模型进入"能力整合"关键期
当前人工智能产业正经历从"单一能力突破"向"综合能力整合"的战略转型。根据Z.ai技术研究院最新报告，2025年第二季度全球企业AI部署需求中，68%的场景需要同时具备复杂推理、代码生成和第三方工具调用三大核心能力，传统单任务优化模型已难以满足跨场景业务需求。以行业标杆为例，OpenAI的GPT-4.1虽在综合能力评估中保持领先，但128K上下文版本的API调用成本高达0.06美元/千tokens，大规模应用面临显著成本压力；开源领域中，Qwen3-30B等模型虽将部署门槛降至消费级硬件水平，但在复杂数学推理、多步骤问题解决等任务中的准确率普遍低于55%。
这种"高性能高成本"与"低成本低性能"的行业困境，催生了对"能效比最优解"模型的迫切需求。GLM-4.5系列正是在此背景下应运而生，其创新的混合专家（MoE）架构通过动态激活机制，使GLM-4.5-Air在仅激活120亿参数的情况下，即可保持与全量参数模型接近的性能表现，同时实现消费级硬件部署。
如上图所示，GLM-4.5以63.2分的综合评分位列全球大模型第三，而GLM-4.5-Air则以59.8分的成绩在轻量化模型中保持领先，尤其在编码能力和智能体任务上显著超越同规模的GPT-OSS-120B。这一性能分布清晰展现了MoE架构在平衡参数规模与推理效率方面的独特优势，为中小企业突破AI应用成本瓶颈提供了可行路径。
技术架构：三大突破性创新重构模型效率边界
1. 混合推理双模式架构
GLM-4.5-Air首创"深度思考/快速响应"双模智能切换机制：在处理数学定理证明、多步骤代码开发等复杂任务时，模型自动激活"深度思考模式"，通过内部工作记忆模块模拟人类逻辑推理过程，逐步拆解问题并验证中间结果；而在客服问答、信息摘要等简单场景则自动切换至"快速响应模式"，直接输出精准答案以降低延迟。实测数据显示，该机制使模型在Terminal-Bench工具调用基准测试中成功率高达90.6%，同时将简单问答场景的响应速度提升42%，完美平衡了复杂任务准确性与简单任务效率。
2. 深度优化的MoE工程实现
不同于DeepSeek-V3等同类模型单纯增加专家数量的设计思路，GLM-4.5-Air采用"减宽增高"的创新架构：将隐藏层维度从行业主流的8192降至5120，同时将网络层数从40层提升至64层。这种结构优化使模型在MMLU推理任务中准确率提升3.7%，且激活参数利用率高达92%，远超行业平均的75%。配合智谱AI自主研发的Muon优化器，模型训练收敛速度较传统AdamW提升2倍，支持1024卡并行的超大规模训练，显著降低了模型迭代周期。
如上图所示，GLM-4.5-Air在TAU-bench零售场景（77.9分）和航空服务场景（60.8分）中均显著超越Kimi K2和DeepSeek-R1等竞品，尤其在多轮函数调用（BFCL-v3）任务上达到76.4分，仅略低于Claude 4 Sonnet的75.2分。这组数据充分验证了其在企业级智能客服、自动化运维等实际业务场景的实用价值，为复杂业务流程自动化提供了强大技术支撑。
3. 全链路开源生态支持
作为采用MIT开源许可的基础模型，GLM-4.5-Air提供完整的技术栈支持：包括Hugging Face/ModelScope模型权重、vLLM/SGLang推理加速框架深度适配、以及slime强化学习工具链。开发者可通过以下简易命令快速部署：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/GLM-4.5-Air
cd GLM-4.5-Air
pip install -r requirements.txt
python -m vllm.entrypoints.api_server --model . --tensor-parallel-size 4
据社区反馈，在4×RTX 4090消费级GPU配置下，模型可实现每秒35 tokens的生成速度，完全满足实时交互场景需求，使企业级AI应用的硬件门槛从数十万美元降至五万美元以内。
产业影响：开源模型引领商业应用范式变革
GLM-4.5-Air的发布正在深刻重塑大模型产业格局。一方面，其在SWE-bench Verified编码任务中57.6%的准确率，使中小企业首次能够以低于1万美元的硬件成本部署企业级代码助手；另一方面，通过Z.ai API与Claude Code的无缝集成，现有开发工具链可直接调用模型能力，大幅降低了企业技术迁移成本。
在垂直领域，该模型已展现出独特应用价值：金融机构利用其128K上下文能力处理完整年度财报分析，实现多文档交叉验证；医疗AI团队通过工具调用接口整合专业医学数据库，提升辅助诊断准确性；电商平台则借助混合推理模式实现"售前咨询-订单处理-售后跟进"全流程自动化。某跨境电商实施案例显示，基于GLM-4.5-Air构建的智能客服系统将问题一次性解决率从68%提升至89%，同时使人力成本降低40%，投资回报周期缩短至3个月。
更深远的影响在于开源模式的突破性进展。不同于Llama 3等模型的非商业许可限制，MIT协议允许GLM-4.5-Air用于商业产品开发，这已吸引包括Shopify、小米等在内的200+商业项目采用。正如Z.ai CEO在发布会上强调："我们通过开放MoE架构的核心优化技术，希望推动整个行业从'参数竞赛'转向'效率革命'，让AI能力真正普惠化。"
未来展望：智能体开发的"普惠时代"加速到来
GLM-4.5-Air的推出标志着大模型产业正式进入"能效比竞争"新阶段。其核心价值不仅在于性能指标的突破，更在于证明了"100亿级激活参数可媲美传统300亿级密集模型"的技术路径，为行业提供了清晰的降本增效路线图。
对于企业决策者，建议重点关注三个应用方向：一是基于混合推理模式构建多场景自适应智能体，实现复杂业务流程端到端自动化；二是利用FP8量化版本在边缘设备部署实时推理服务，满足低延迟场景需求；三是通过领域数据微调实现垂直知识沉淀，构建差异化竞争优势。开发者则可优先探索工具调用链优化和多模态扩展（GLM-4.5V已原生支持图像输入），拓展应用边界。
随着vLLM等推理框架的持续优化，预计到2025年底，GLM-4.5-Air将实现单GPU实时部署，进一步降低技术门槛。这场由"高效智能体"引发的产业变革，正将AI能力从少数科技巨头手中解放出来，推动真正普惠的智能时代加速到来。
【获取方式】GLM-4.5-Air
GLM-4.5系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有3550亿总参数量，其中320亿活跃参数；GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计，拥有1060亿总参数量，其中120亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/GLM-4.5-Air
【免费下载链接】GLM-4.5-Air 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/GLM-4.5-Air
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
