GLM-4.54.5

GLM-4.5 是智谱(Z.ai)2025 年 7 月开源的旗舰大模型,专为智能体应用设计,把推理、编程和工具调用三种能力合进同一个模型。对不熟悉技术的读者,可以把它理解成一颗可以免费下载的国产”大脑”:既能写代码、解数学题,也能驱动查资料、跑多步骤任务的自动化助手。想先感受效果,打开官方对话页 chat.z.ai 就能直接聊;开发者则可以把全部权重下载到自己的服务器上部署商用,不需要向官方付费。

版本与参数

官方同期开源两个尺寸:GLM-4.5 总参数 3550 亿、每个 token 激活 320 亿;GLM-4.5-Air 采用更紧凑的设计,总参数 1060 亿、激活 120 亿。两者均为混合专家(MoE)架构,上下文长度 128K,并且都是混合推理模型:思考模式负责复杂推理与工具调用,非思考模式即时应答,一次请求里可以用参数切换。除对话版外,官方还开源了对应的 Base 基座版与 FP8 量化版,共八个权重仓库,便于二次训练与低成本推理。

能力与榜单成绩

据官方仓库 README 与技术报告(arXiv 2508.06471),在覆盖智能体、推理、编程的 12 项行业基准综合评测中,GLM-4.5 综合得分 63.2,在参评的开源与闭源模型中位列第 3;GLM-4.5-Air 得 59.8,以小一个量级的激活参数保持竞争力。Z.ai 官方文档还写明其高速版本实测生成速度超过每秒 100 个 token。

开源许可

模型权重按 MIT 许可发布,官方 README 与 Hugging Face 模型卡均注明可以商用、可以二次开发;GitHub 仓库内的示例代码另按 Apache 2.0 许可发布。两种许可对商业使用都很宽松,企业可自行部署,无需再向官方申请授权。

API 价格

不想自建服务可以直接调 API:海外走 Z.ai API 平台,官方文档标明调用成本最低为每百万输入 token 0.2 美元、每百万输出 token 1.1 美元,低于主流旗舰模型;国内走智谱开放平台(bigmodel.cn),价格以官方文档实时页面为准。接口支持 OpenAI 风格的工具调用格式,已有应用迁移改动很小。

国内可用性

智谱是国内公司,使用没有网络门槛:模型权重除 Hugging Face 外,魔搭 ModelScope 上有官方仓库,国内下载速度更稳;API 由智谱开放平台在境内直接提供;普通用户可通过官方对话页与智谱旗下的对话产品直接体验,不用任何部署。

本地部署

GLM-4.5 尚未收录进 Ollama 模型库,个人电脑也带不动这个体量,实际可行的途径是在多卡服务器上用 vLLM 或 SGLang 部署较小的 Air 版。官方模型卡给出的 vLLM 启动命令:

vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air --tensor-parallel-size 8 --tool-call-parser glm45 --reasoning-parser glm45 --enable-auto-tool-choice --served-model-name glm-4.5-air

按官方配置表,Air 的 FP8 版最低需要 2 张 H100,BF16 版需要 4 张;满血 GLM-4.5 的 FP8 版需要 8 张 H100,要吃满 128K 上下文还需翻倍。请求默认开启思考模式,可在 chat_template_kwargs 里把 enable_thinking 设为 False 关闭。

适用场景

• 智能体应用:为工具调用与多步骤任务设计,原生支持 OpenAI 风格工具描述,适合搭建自动查资料、办流程的助手。
• 编程辅助:编程是官方定义的三大核心能力之一,可用于代码生成、调试与前端页面搭建。
• 复杂推理:思考模式先想后答,适合数学、逻辑分析类任务,简单问题切非思考模式省时省钱。
• 企业私有化:MIT 许可加 FP8 量化版,适合对数据保密有要求的自部署场景。

相关工具与教程

只想直接使用成品应用,可以看站内的 智谱清言 工具页,网页版与手机 App 均可对话;需要 AI 视频生成,同门的 智谱清影 也已收录;想比较其他带思考模式的开源模型,可以参考 Qwen3 与 DeepSeek R1 模型页。

常见问题

GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air 怎么选?

Air 总参数 1060 亿,2 张 H100 就能起 FP8 服务,综合得分 59.8,适合预算有限的自部署;满血版得分 63.2,上限更高,硬件门槛也翻了几倍。

GLM-4.5 可以免费商用吗?

可以。全部开源权重为 MIT 许可,官方注明支持商业使用与二次开发;仓库示例代码按 Apache 2.0 使用即可。

普通电脑能本地运行吗?

不能。最小的 Air FP8 版也要 2 张 H100 级别显卡;个人设备建议直接用官方对话页或 API 调用。