2025年，AI大模型的戰場已不僅限于參數規模的軍備競賽，而是逐漸轉向了“誰更智能”、“誰更高效”的實用主義路線。在這個關鍵時間點，智譜AI（Zhipu AI）正式推出了GLM-4.5系列——GLM-4.5與輕量版GLM-4.5-Air，用一套重新設計的Agent原生架構和混合推理能力，給整個開源圈帶來了一記響亮的“技術暴擊”。

我們不禁要問：這一次，國產模型能否在智能代理（Agent）領域真正領跑全球？

1、參數不是唯一標準，“混合推理”才是殺手锏

在過去的一年，關于大模型能力的討論幾乎都集中在參數量。但這一次，GLM-4.5系列帶來的關鍵詞是——“Hybrid Reasoning（混合推理）”。

GLM-4.5采用了MoE（專家混合）架構，總參數達到了3550億，其中每次僅激活320億，既保持了模型精度，又大幅降低計算負擔。而GLM-4.5-Air更是針對主流消費級GPU進行了深度優化，1060億總參數中僅啟用120億活躍參數，成功做到了“輕量級，也能Agent”。

混合推理機制的核心，在于模型可在兩種模式之間自由切換：

• Thinking Mode（思考模式）：支持復雜的多步推理、工具調用、多輪規劃，幾乎是為Agent場景量身打造。
• Non-Thinking Mode（無思考模式）：用于快速響應、對話生成等輕交互場景，低延遲、高吞吐。

一句話總結：你既可以拿它當工具箱里的“專家智囊”，也可以用它做一個“高效接話王”。

2、性能實測出圈，國產模型首次壓制全球對手

我們習慣了“國產大模型還差一點”，但GLM-4.5的成績，讓很多人啞口無言。

• 在12項標準基準測試（MMLU、GSM8K、HumanEval等）中，GLM-4.5平均得分63.2，全球排名第三，開源模型中排名第一。
• GLM-4.5-Air也不弱，得分59.8，幾乎擊穿了所有同等參數級別的對手。
• 工具調用成功率達到**90.6%**，直接碾壓Claude 3.5 Sonnet與Kimi K2。

不僅在中文任務和代碼能力上表現出色，在RAG檢索增強場景中，GLM-4.5也實現了極高的上下文語義匹配能力，尤其適配復雜chunking策略與向量查詢優化。

3、Agent能力原生內建，告別拼湊式方案

一個真正合格的智能Agent，不能只靠“大模型+工具+框架”的拼湊，而應該從模型層就原生支持Agent能力。GLM-4.5正是這種“Agent-Native”思路的典范。

它支持：

• 多步驟任務分解與自動規劃
• 外部工具調用與API集成（具備大模型調用接口能力）
• 數據可視化與復雜工作流管理
• 感知-決策-執行的閉環鏈路

你甚至可以直接通過上下文窗口輸入一段結構化指令，它就能調用搜索、調用圖表生成工具并整理結果輸出，一氣呵成。這不是插件，而是它“骨子里就會”。

4、推理快、成本低，開發者首次可以“放心上車”

誰說開源大模型不能高性能？GLM-4.5用技術創新正面回應。

• Speculative Decoding + MTP（多Token預測）機制，讓推理速度提升了2.5~8倍，API實時響應能達到每秒100~200 tokens。
• 支持本地部署、支持FP8量化，GLM-4.5-Air甚至能跑在消費級32GB GPU上，開發者再也不必“看云吃飯”。
• 成本方面，每百萬輸入token僅0.11美元，輸出也才0.28美元，在高質量模型中幾乎是“地板價”。

5、徹底開源，開發者生態全面擁抱

比起一邊喊“開放”一邊設置限制的西方大模型，GLM-4.5在開源層面做到了徹底透明。

• MIT許可，無限制商業化使用；
• 提供完整模型權重、推理代碼、工具解析器與調度引擎；
• 支持Transformers、vLLM、SGLang等主流LLM框架；
• GitHub與HuggingFace社區文檔清晰完備，開發者即下即用。

無論你是想在企業部署RAG檢索增強系統，還是在本地搭建語義匹配工具鏈，GLM-4.5都能為你提供最底層的技術支持。

結語：國產開源大模型，終于不再“差口氣”

2025年，我們見證了一個國產開源模型的“硬實力出圈”。GLM-4.5不再是“替代方案”，而是開始具備了定義Agent時代、引領RAG檢索增強趨勢的底氣。

如果你還在猶豫要不要“試一試國產模型”，GLM-4.5可能會是你真正“用上癮”的第一步。

GLM-4.5、開源、RAG檢索、高性能、chunking策略

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯