智谱刚刚发布新开源模型：国产最全能，一句话造出搜索引擎

行业动态 2025年10月30日下午3:52 133

摘要

12 项基准综合均分全球第三、国产第一、开源第一；在官方 CC-Bench（52 个真实 Agent Coding 任务）中工具调用成功率 90.6%，居四款模型之首。

官方接入 Claude Code，与 Claude-4-Sonnet、Kimi-K2、Qwen3-Coder 同场竞技，数据集与轨迹全公开，可一键复现。

API 0.8 元进/2 元出/百万 tokens，高速版 100 tokens/s；同等性能下参数量仅为 DeepSeek-R1 一半，成本/效率双杀。

兼容 Claude Code、Cline、Roo Code 等主流智能体，国内 BigModel.cn / chatglm.cn、海外 Z.ai 均提供满血体验，智谱也被 OpenAI 点名“全球显著进展”。

国产大模型厂商的开源浪潮，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。

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，3550 亿总参数/320 亿激活参数；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

均支持混合推理模式：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 这次比较大的技术亮点，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。

智谱选了 12 个最具代表性的评测基准来「秀肌肉」，包括 MMLU Pro、AIME 24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE 等等，这些也都是我们的「老熟人」了。结果综合平均分，GLM-4.5 交出了一份全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一的成绩单。

当然，光跑分没用，还是更实战的测试才有说服力。为了证明 GLM-4.5 在真实场景 Agent Coding 中的实力，智谱干脆直接接入了 Claude Code，与 Claude-4-Sonnet、Kimi-K2、Qwen3-Coder 等模型一较高下。

测试方案相当硬核：总共 52个编程开发任务，涵盖六大开发领域，全部在独立容器环境中进行多轮交互测试，主打一个真刀真枪地干。

结果显示，虽然在面对 Claude-4-Sonnet 时仍有较大的提升空间，但 GLM-4.5 在工具调用可靠性和任务完成度方面的表现还是相当突出。

甚至智谱还把测试题目和 Agent 轨迹全部公开了（https://huggingface.co/datasets/zai-org/CC-Bench-trajectories），给我一种欢迎同行来「打假」的即视感。

再来看看几个比较有说服力的 Demo，含金量也不低。在 z.ai 官方网站简单输入提示词「做一个 Google 搜索网站。」，GLM-4.5 真就能一句话生成一个真的能用的搜索引擎。

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。

更复杂一点的，还能让它生成一个可点击缩放的 3D 地球页面。用户可以点击地点查看详情，并伴有平滑的缩放动画。

提示词：Build a webpage using Three.js and JavaScript that creates a 3D world displaying places I've visited, based on an array. Clicking markers on the 3D globe will animate a zoom effect and open detailed trip information with photos.

与传统 AI PPT 工具使用模板填充信息不同，GLM-4.5 会自主搜索资料、寻找配图，根据实际材料直接以 HTML 形式编写图文。

除了常规的 16:9 比例，还能灵活支持社媒封面、长图、甚至个人简历。

开发者体验这块，国产厂商也开始「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。

接着在代码、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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