AI 世界裡的新星 GLM-4.5 作為 Z.ai 推出的開源模型，GLM-4.5 不只是一款模型，它簡直是 AI 進化的縮影。它主打「代理原生」架構，內建函數呼叫，128 K 上下文長度，重點是——MIT 授權，完全開源可商用！
GLM-4.5 是什麼？它為什麼這麼厲害？
先來說說 GLM-4.5 本身吧。這款模型是專為代理任務設計的基礎模型，支援 128k 的上下文長度，還內建函數呼叫能力。簡單來說，GLM-4.5 就像一位多才多藝的助手，能在推理、程式碼撰寫和代理行為上大展身手。你知道嗎？它有兩個版本：標準的 GLM-4.5 有 3550 億總參數，其中 320 億是活躍的；輕量版的 GLM-4.5-Air 則有 1060 億總參數和 120 億活躍參數。兩者都採用混合推理模式，包括「思考模式」用來處理複雜問題和工具使用，以及「非思考模式」用來快速回應。
為什麼 GLM-4.5 這麼受矚目？因為它在 12 個產業標準基準測試中拿下 63.2 分，排名第三，連 GLM-4.5-Air 也以 59.8 分表現出色。更酷的是，它們都是開源的，採用 MIT 許可，讓你能自由商用或二次開發。想像 GLM-4.5 就像一輛高效能跑車，不只速度快（非思考模式下每秒 200 個 token），成本還比 GPT-4o 低，適合從雲端到邊緣裝置的各種應用。
如果你想比較兩個版本，我這裡整理了一個簡單的表格，讓你一看就懂：
| 比較項目 | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
| 總參數 | ~3550 億 | ~1060 億 |
| 活躍參數 | ~320 億 | ~120 億 |
| 推理模式 | 思考 / 非思考 | 思考 / 非思考 |
| 部署目標 | 企業級設定 | 消費級 GPU / 邊緣裝置 |
| 速度 | ~200 tokens/sec (非思考) | ~200 tokens/sec (非思考) |
| 成本效率 | 低於 GPT-4o 和 DeepSeek | 極低 |
| 許可 | MIT / Apache 2.0 | MIT / Apache 2.0 |
看到沒？GLM-4.5 不只強大，還超級親民，特別適合想在低功耗裝置上跑 AI 的你。
Z.ai 公司背後的故事
現在，來談談 Z.ai 這家公司。它原本叫 Zhipu AI，最近才改名為 Z.ai，專注於 GLM 系列模型的開發。他們的使命是激發 AGI（人工通用智慧）的進展，讓人類受益。Z.ai 就像一艘前進中的太空船，總部位於北京，員工超過 500 人，致力於讓機器像人類一樣思考。
Z.ai 不只是模型製造商，他們提供 API 服務，讓你能輕鬆接入 GLM-4.5。背後有清華大學等機構支持，Z.ai 在 AI 領域大放異彩，尤其在多語言能力上（英文和中文都很強）。你想像一下，Z.ai 就像一座橋樑，連接了 AI 的未來和現實應用，從企業到個人開發者，都能從中獲益。
社群討論
社群裡，大家對 GLM-4.5 的評價呢？哇，簡直是熱血沸騰！在 Reddit 的 LocalLLaMA 子版，有人說 GLM-4.5-Air 的表現堪比 Qwen3-235b，但速度快兩倍，記憶體需求只需一半。另一位用戶分享，它在法語語言測試中得分 150/200，排名前茅，還超快。
YouTube 上，評測影片如雨後春筍。一個頻道測試 GLM-4.5 在寫程式碼的挑戰，結果它輕鬆搞定 10x10 魔術方塊，連 Gemini 2.5 Pro 都甘拜下風。有人形容 GLM-4.5 像「中國 AI 的崛起」，挑戰美國主導地位。不過，也不是完美無缺，有人發現它在哲學對話中會出現奇怪行為，比如思考過程被武術或網頁開發術語覆蓋，但這只限特定情境，正常問題下表現超穩。
總之，社群覺得 GLM-4.5 是個全能選手，不只在基準測試閃耀，還在實際使用中改變了我們對 AI 編碼助手的看法。你試過嗎？它會不會成為你下一個最愛的 AI 工具？
全面的 AI 模型比較：GLM-4.5 與領先競爭對手
2025 年的 AI 領域競爭激烈，各種前沿模型爭相亮相，而 GLM-4.5 作為挑戰西方既有模型的重要力量正在崛起。以下是各個關鍵面向的詳細比較：
模型概覽與技術規格
| 模型 | 開發公司 | 發布日期 | 參數量 | 上下文視窗 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4.5 | Z.ai（前身為 Zhipu AI） | 2025年7月 | 3550億總/320億活躍 | 128K tokens |
| GLM-4.5-Air | Z.ai（前身為 Zhipu AI） | 2025年7月 | 1060億總/120億活躍 | 128K tokens |
| GPT-4o | OpenAI | 2024年11月 | 未公開 | 128K tokens |
| GPT o3 | OpenAI | 2025年4月 | 未公開 | 128K tokens |
| Claude Sonnet 4.0 | Anthropic | 2025年5月 | 未公開 | 200K tokens |
| Grok 4 | xAI | 2025年7月 | 未公開 | 256K tokens |
| Gemini 2.5 Pro | 2025年4月 | 未公開 | 1M tokens（計劃2M） |
定價比較（每百萬 tokens）
| 模型 | 輸入價格 | 輸出價格 | 特色 |
|---|---|---|---|
| GLM-4.5 | $0.55（半價促銷） | $2.10（半價促銷） | 最具成本效益的旗艦模型 |
| GLM-4.5-Air | $0.16-0.48 | $0.60-1.92 | 超預算選項 |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 標準高端定價 |
| GPT o3 | 分級定價 | 分級定價 | 階層式定價 |
| Claude Sonnet 4.0 | $3.00 | $15.00 | 高端但有競爭力 |
| Grok 4 | $3.00 | $15.00 | X Premium+ 整合 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | Google 生態系定價 |
性能基準與能力
整體性能排名
GLM-4.5 在 12 項綜合基準測試中以 63.2 分排名全球第三，僅次於 Grok-4（63.6分），超越 Claude 4 Opus（60.9分）。GLM-4.5-Air 以 59.8 分保持競爭力，同時提供卓越效率。
編程卓越表現
- Claude Sonnet 4.0：在 SWE-bench 上達到最先進的 72.7%，領先編程性能
- GLM-4.5：在 SWE-bench 上表現強勁的 64.2%，工具呼叫成功率優秀（90.6%）
- GPT o3：在 SWE-bench 上令人印象深刻的 69.1%，相較前代有顯著改善
- Grok 4：專注於數學推理和多代理編程方法
推理能力
- GPT o3：在 AIME 2024 上達到 91.6%，專為複雜多步推理設計
- GLM-4.5：在 AIME24 上達到 91%，具有競爭力的數學推理
- Grok 4：在 AIME 上達到 100%，卓越的數學問題解決能力
- Gemini 2.5 Pro：在「人類最後考試」中達到 18.8%，強大的一般推理
獨特賣點
GLM-4.5 系列
- 成本領導：比西方競爭對手便宜高達 50 倍
- 開源：MIT 授權，支援商業使用和修改
- 代理原生設計：針對代理任務優化，具備原生函數呼叫
- 效率：在 8 個 NVIDIA H20 GPU 上運行，硬體需求是 DeepSeek 的一半
GPT-4o 與 o3
- 可靠性驗證：在企業部署中建立良好記錄
- 多模態卓越：優秀的文本、圖像和音頻處理能力
- 工具整合：與 ChatGPT 工具的完整生態系統
Claude Sonnet 4.0
- 混合推理：即時回應和延伸思考的雙重模式
- 安全領導：ASL-3 保護，減少利用行為
- 開發者整合：原生 VS Code 和 JetBrains 支援
Grok 4
- 多代理系統：具備代理辯論機制的平行推理
- 實時數據：與 X 和網路資源的即時搜尋整合
- 語音能力：增強的語音模式與自然對話
Gemini 2.5 Pro
- 大規模上下文：1M token 視窗，擴展至 2M
- 影片處理：最多 3 小時影片內容分析
- 思考模型：進階逐步推理方法
GLM 怎麼選？
| 項目 | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
| 總參數 | 355 B | 106 B |
| 活躍參數 | 32 B | 12 B |
| 非思考速度 | ~200 tokens/sec | ~200 tokens/sec |
| 部署場景 | 企業級 GPU | 消費級 GPU / 邊緣 |
| 價格（百萬 tokens） | US$0.55 / US$2.10 | US$0.16 / US$0.60 |
| 授權 | MIT / Apache 2.0 | MIT / Apache 2.0 |
要極致效能選 GLM-4.5，性價比就 GLM-4.5-Air。
為什麼大家都在瘋？三大爆點
- 價格破壞王：比 GPT-4o 便宜 50 倍，直接把 AI 打成「白菜價」。
- 開源自由：MIT 授權。
- 成績單亮眼：12 項基準總排名第三，SWE-bench 64.2 %，工具呼叫成功率 90.6 %。
Z.ai 是誰？從清華走出的 500 人艦隊
前身 Zhipu AI 今年正式改名 Z.ai，背後有清華大學撐腰，北京總部員工破 500，目標只有一個：讓 AGI 真正普惠。他們不只釋出模型，還提供 API、SDK。
社群怎麼說？Reddit、YouTube 熱議整理
- Reddit：「GLM-4.5-Air 速度是 Qwen3-235B 兩倍，記憶體只要一半！」
- YouTube：實測 10×10 魔術方塊程式碼，GLM-4.5 完勝 Gemini 2.5 Pro。
- 小缺點：哲學對話偶爾會冒出「武術術語」bug，但日常任務穩如老狗。
真實使用情境
- 新創公司：用 GLM-4.5-Air 搭客服機器人，一個月省下 80 % 雲端費用。
- 獨立開發者：在 RTX 4090 上跑 GLM-4.5-Air，本地 Code Assistant 直接起飛。
- 企業內部：把 GLM-4.5 私有化部署，敏感資料再也不出公司防火牆。
GLM-4.5 為何被視為 AI 產業的顛覆者
GLM-4.5 代表了全球 AI 領域的地震式轉變，從根本上挑戰了由西方科技巨頭主導的既有秩序。它的顛覆性影響源於多個匯聚因素，正在重塑 AI 的開發、定價和全球分銷方式。
革命性經濟顛覆
前所未有的成本優勢
GLM-4.5 最具顛覆性的方面是其革命性的定價模式。僅以每百萬輸入 tokens 0.11 美元和每百萬輸出 tokens 0.28 美元的價格，它以驚人的幅度削弱了西方競爭對手。相比之下，Claude 3 Opus 的每百萬輸出 tokens 收費高達 15 美元——使得 GLM-4.5 便宜了超過 50 倍。這種定價代表了範式轉變，讓以前被價格排除在外的組織也能接觸到前沿級 AI。
模型的效率來自其創新架構：3550 億總參數中只有 320 億是活躍的，僅需 八個 NVIDIA H20 GPU 即可運行——硬體需求是 DeepSeek 等競爭對手的一半。這種技術效率直接轉化為營運成本節省，使得激進定價策略成為可能。
引發全球 AI 價格戰
GLM-4.5 的推出已經引發了業界分析師所稱的**「全球 AI 價格戰」**。繼 DeepSeek 早期在中國的價格顛覆成功後，GLM-4.5 現在正迫使西方供應商重新考慮其高端定價策略。正如一位分析師所指出：「GLM-4.5 提出了一個關鍵問題：如果高品質 AI 可以以今日成本的一小部分來建構和部署，那麼西方的高端定價策略會發生什麼？」
這種價格壓力已經在全球顯現，OpenAI 從 2023 年 3 月到 2024 年 11 月，每 token 價格降低了近 90%，部分原因是對中國競爭的回應。
策略性開源顛覆
MIT 授權自由
與西方同行不同，GLM-4.5 採用 MIT 授權發布，為商業使用、修改和重新分發提供前所未有的自由。這種開源方法對 OpenAI、Google 和 Anthropic 的專有模型策略構成根本挑戰。
開源性質使開發者能夠：
- 微調和自訂模型而無限制
- 在自己的基礎設施上部署以避免 API 依賴
- 建構商業應用而無授權顧慮
- 貢獻並受益於社群改進
下一步？官方 Roadmap 透露
Z.ai 預告下半年會推出「多模態版」GLM-4.5-V，支援圖像與語音，並持續優化推理速度。想搶先體驗，現在就能到 Hugging Face 下載權重，或直接在他們的 Playground 開玩。
全球技術民主化
透過讓前沿級 AI 自由可得，GLM-4.5 正在民主化先進 AI 技術的接觸。該模型在 Hugging Face 和 GitHub 等平台的發布，意味著全球的新創公司、研究人員和開發者都能接觸到以前只有資金雄厚企業才能享有的能力。
早期需求如此強烈，以至於 Z.ai 的公開示範在數小時內就達到容量，突顯了全球對可接觸、高性能 AI 模型的渴望。
GLM-4.5 的成功展示了高性能 AI 不再需要大規模基礎設施投資，挑戰了只有科技巨頭才能開發前沿模型的假設。透過結合前沿級性能與革命性定價、開源可接觸性和策略性市場定位，它代表了一個範式轉變，正迫使整個 AI 產業重新考慮關於價值創造、市場動態和競爭策略的基本假設。該模型的成功證明，AI 的未來可能比以前想像的更加分散、可接觸和具成本效益——這種轉變將使用戶受益，同時挑戰既有的市場領導者。
- zai-org/GLM-4.5 · Hugging Face
- GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties
- GLM-4.5 - Bigmodel
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Ewan Mak
Ewan Mak
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作者：Ewan Mak
中國的 AI 公司正在主宰 HuggingFace 上的十大開源模型 - 太瘋狂了 - 在過去的幾個月，中國公司一直在快速開源 AI 模型。首先是 Kimi-K2，然後是 Qwen3，現在是 GLM-4.5。
