GPT-5都没上，国产SOTA已开源！GLM-4.5一统推理、编程、智能体，爆改全栈开发

最新推荐文章于 2025-11-23 21:54:14 发布

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GPT-5都还没来，国产SOTA已开源！GLM-4.5爆改全栈开发，用一句话做出B站、抖音、小红书

国产AI开源模型的进化节奏，已经不再等着“追赶”，而是直接超前。

在GPT-5尚未发布的当下，智谱AI推出的GLM-4.5，凭借对推理、编程、Agent任务的深度融合，彻底刷新了开源模型的上限。从评测数据到实测案例，这一次不仅卷能力，还卷交付能力。

这不是“看起来很强”，而是“拿来就能做”，从生成速度到工具调用、再到页面联动开发，GLM-4.5展现了真正的产品级落地水平。更重要的是，开源、免费体验、中文支持全拉满，是真正意义上的国产SOTA。

开源模型性能天花板

先看成绩。

GLM-4.5在涵盖Agentic、推理、代码等12项代表性基准测试中取得全球第三，仅次于OpenAI的o3与xAI的Grok-4，在开源模型中全面领先，国产模型排名第一。

在智能体任务中，工具调用成功率高达90.6%，超越Claude-Sonnet、Kimi-K2和Qwen3-Coder，在Terminal模拟、SWE-bench编程测试中表现均处于第一梯队。推理任务中，64K上下文结合课程式RL强化训练，使其在MMLU、BBH等指标上稳定领先。

关键在于它不是大模型中常见的“单项突击选手”，而是推理、编程、Agent全面融合、原生统一的一体化大模型。

生成速度与成本打穿底线

相比以往开源大模型动辄10-30 tokens/s的速度，GLM-4.5在MoE架构下将生成提速至100 tokens/s，API价格更是大幅低于主流模型——输入0.8元/百万tokens，输出2元/百万tokens，远低于Claude、GPT-4等商业化模型。

主力版本3550亿参数、320亿激活参数，轻量版GLM-4.5-Air仅1060亿参数，但在多项推理与代码任务中直接对标Claude Sonnet与Gemini 2.5 Flash，性价比几乎拉满。

真正的Agent能力：一句话做出“网页端YouTube”

如果说测评数据只是纸面战绩，那么实际体验就是含金量的硬证据。

GLM-4.5在测试中完成了一个复杂度极高的产品任务：仿YouTube网页端Demo的搭建，需求包括首页+视频详情页两部分，页面风格、功能交互、视觉排布需高度还原YouTube官网。

Prompt如下：

开发一个包含 UI 的 YouTube 网页端 Demo，页面包括：首页与视频详情页。首页需还原 YouTube 首页的主要设计元素，如顶部导航栏、横幅轮播、推荐视频瀑布流布局、hover 时播放预览、视频封面与标题展示等基础交互。详情页需展示视频标题、博主信息、播放区域（支持点击播放/暂停、切换全屏）、预设弹幕（可滚动）、评论区（展示预置评论并支持展开/收起）。视频素材可从 Google/B 站公开视频中挑选，封面图、标题与弹幕内容需根据所选视频内容拟定，保持风格一致。无需支持真实播放，仅需模拟播放行为与基础交互。整体风格参考 YouTube 现有布局，适配 PC 浏览器展示。

执行后，模型准确识别需求要素，构建出首页横向推荐区、视频卡片样式、播放hover交互，详情页包含标题、博主、弹幕、评论展开/收起机制，点击播放区实现状态切换与全屏支持，UI风格整齐统一，代码结构清晰，注释完备。

更难能可贵的是，在多个组件状态联动、预设数据渲染、用户行为模拟等方面表现稳定，几乎具备上线前产品Demo的完整水准。

这不是“代码生成”，而是“产品搭建”。

不止B站，国内经典场景还能这样搞

以YouTube为起点，不难想象GLM-4.5在国内内容生态中的适配潜力。实际操作中，只需几行中文提示，就能构建各类典型应用网站，交互逻辑、UI层级、前后端功能一应俱全，尤其适合自媒体人、产品经理、创业者验证想法。

结合国内互联网产品风格，以下是适合实战测试的Agent级爆款应用案例建议：

1. 抖音网页版模拟器

指令：做一个仿抖音短视频平台的Web端原型，支持竖屏视频、上下滑动切换、点赞评论等交互。
测试点：移动端视觉适配、视频切换逻辑、状态管理。

2. 小红书种草社区

指令：开发一个内容种草平台，支持图文瀑布流、笔记详情页、点赞收藏、评论区等功能。
测试点：图文混排、懒加载、多条件筛选。

3. 微信朋友圈记忆页

指令：生成一个仿朋友圈的时间轴页面，支持图片视频状态、点赞评论交互、按时间排序。
测试点：时间线排布、多媒体交互、隐私状态模拟。

4. 赛博功德打卡系统

指令：制作一个功德计数器，用户每日签到可获得赛博功德值，并展示排行榜和可视化进度图。
测试点：状态存储、打卡逻辑、前端图表。

这些案例不仅适用于用户实测，也是Prompt工程设计的最佳练兵场，可用于孵化MVP项目、搭建AI网站原型、生成爆款活动页面，直接提升AI内容创作与产品验证效率。

为什么GLM-4.5能做到？

智谱这次不仅开源模型，更开源了背后真正推动模型跃升的底层技术：

MoE架构：采用无损负载均衡与Sigmoid门控机制，提升激活效率与推理稳定性。
自注意力模块：引入Grouped-Query Attention、Partial RoPE、2.5倍注意力头数提升推理表现。
Muon优化器 + QK-Norm：提升超大批次训练稳定性。
多阶段训练：15T通用语料 + 7T代码推理语料 + 多轮指令调优与RLHF。
自研强化学习系统 Slime：支持异步训练、FP8混合精度、智能体解耦任务管理。
Agent能力融合路径：通过课程式强化训练、智能体工具调用反馈、自适应策略裁剪形成迁移能力。

最终，通过专家蒸馏与智能体行为建模，GLM-4.5形成了兼容推理、编程、Agent任务的统一体。

这不是模型“参数升级”的结果，而是一套系统性智能体架构工程的成果。