直面 GPT-4：GLM 4.5 如何憑開源+代理能力逆襲？ 原創
過去幾年，全球人工智能舞臺的主角幾乎被 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 等西方巨頭牢牢掌控。它們性能強大，但也帶來一個顯著的共同點：閉源、昂貴、難以掌控。
而現在，一個來自中國的全新模型正在打破這一格局。GLM 4.5 ——由清華系公司智浦 AI（現更名為 Z.ai）推出，被譽為“中國最強開源大模型”，它不僅性能直逼 GPT-4，還天然具備代理（Agentic AI）能力，能像一個數字助手一樣推理、行動、使用工具。
換句話說，如果說 GPT-4 是“聰明的大腦”，那么 GLM 4.5 更像是一個能思考、會干活的數字員工。
1. GLM 4.5 是什么？為什么被稱為“中國的 GPT-4 替代方案”？
GLM 4.5（General Language Model 4.5），是智浦 AI 在 2025 年推出的旗艦級大模型。它背后站著阿里巴巴、騰訊以及地方政府的支持，被譽為“中國 AI 四虎”之一。
幾個關鍵點，直接奠定了它的地位：
- 參數規模：3550 億參數（MoE 架構），是當今世界上體量最大的開源模型之一。
- MoE 架構：并非所有參數同時工作，每次僅激活約 320 億，大幅提升了推理效率。
- 雙版本策略：
a.GLM-4.5（3550B 參數）——旗艦級全量模型；
b.GLM-4.5-Air（1060B 參數，12B 活躍參數）——輕量級可部署版本。
- 完全開源：MIT 許可證，權重可自由下載、商用、二次開發。
在全球模型逐漸“封閉化”的當下，GLM 4.5 直接打出“開放底牌”。這意味著：企業可以完全掌控模型，數據不必上傳云端，甚至可以在本地 GPU 上運行。
對比來看：GPT-4、Claude、Gemini 均為閉源，用戶只能付費 API 調用。GLM 4.5 的開放，幾乎就是對這一模式的正面挑戰。
2. 什么是 Agentic AI？為什么它是下一代大模型的分水嶺？
在聊 GLM 4.5 之前，必須先搞清楚一個概念：Agentic AI（代理型人工智能）。
傳統大模型像一個問答機：你問一句，它答一句。 而 Agentic AI 更像是一個目標驅動的數字代理人：它能理解目標，拆解任務，調用外部工具，自主完成工作流。
舉個例子： 如果你讓普通大模型“幫我計劃一次周末旅行”，它可能只會給你一份行程單。 但一個 Agentic AI 會：
- 先查天氣 →
- 比價航班和酒店 →
- 結合你的偏好做選擇 →
- 甚至直接幫你預訂（前提是你授權）。
這就是 “從回答到行動”的跨越。
GLM 4.5 是智浦首個“代理原生”模型：
- 128k 上下文：可以支撐多步驟推理，記憶長文檔、長對話。
- 原生函數調用：直接與 API、數據庫交互。
- 雙模式推理：
a.思考模式（復雜任務 → 慢而準）；
b.非思考模式（簡單問題 → 快速應答）。
在測試中，GLM 4.5 在網頁瀏覽挑戰里，正確完成 26.4% 的任務，工具調用成功率高達 90.6% ——超過 Claude，接近頂級閉源模型。
換句話說，GLM 4.5 不再只是一個“聊天機器人”，而是一個真正能做事的 AI 助手。
3. GLM 4.5 的六大技術亮點
如果用一句話總結 GLM 4.5：它是 性能全面、架構創新、性價比爆表 的開源大模型。
以下六大特性值得重點關注：
3.1 MoE 架構：既龐大又高效
3550 億參數，但單次僅用 320 億，大幅降低計算開銷。輕量版 GLM-4.5-Air 甚至能在消費級 GPU 上運行。
3.2 雙重推理模式：快與慢的切換
- 思考模式 → 逐步推理，復雜任務更準確。
- 非思考模式 → 快速應答，日常對話更流暢。
這種“快慢檔”設計，讓模型既能解難題，也能陪聊天。
3.3 超長記憶力：128k token
能一次性讀完一本 500 頁的書，或者處理跨文檔問題，適合法律、科研、企業級應用。
3.4 多語言+代碼能力
- 精通中文和英文，在中文任務上性能尤其強勁；
- 支持 20+ 種語言翻譯；
- 訓練了 7T 代碼數據，編程能力媲美甚至超越 GPT-4。
3.5 工具使用與代理能力
- 內置函數調用；
- 熟練使用瀏覽器、計算器等工具；
- API 成本僅0.11 美元/百萬輸入token，比 GPT-4 便宜百倍。
3.6 開源與生態
- MIT 開源許可證，可自由下載權重；
- 已有 70 萬開發者在社區使用；
- 提供 AutoGLM 框架和小型 Flash 模型，生態快速壯大。
4. GLM 4.5 VS GPT-4、Claude、Gemini：差異在哪？
來看一張直觀對比表：
特征 | GLM 4.5（Z.ai） | GPT-4（OpenAI） | Claude（Anthropic） | Gemini（Google DeepMind） |
開源 | ? MIT 許可證，權重可下載 | ? 閉源，僅 API | ? 閉源，僅 API | ? 閉源，內部為主 |
參數 | 3550B（MoE，有效 32B） | 未公開（估數千億） | 70B–1000B+ | 未公開 |
上下文 | 128k | 8k–32k | ~100k | ~128k |
代理能力 | 原生函數調用，思考模式 | 插件化工具 | 輔助工具，強調安全 | 預計強大，但封閉 |
成本 | 極低（$0.11/M token） | 高昂（$20/M token） | 中高 | 未公布 |
一句話總結：
- GPT-4：性能頂級，但貴、閉源；
- Claude：對齊、安全好，但限制多；
- Gemini：性能強，但不開放；
- GLM 4.5：開源、強大、便宜，是真正的“平替+創新”。
5. 應用場景：GLM 4.5 能做什么？
從科研到企業，GLM 4.5 的應用邊界非常廣：
- 教育：自動批改論文、智能家教、教材生成。
- 政府：政務問答、政策解讀、公共服務機器人。
- 醫療：醫學文獻分析、病例輔助診斷（需合規）。
- 企業：文檔總結、知識庫問答、智能客服、RPA 自動化。
- 開發者：低成本打造 AI 代理、寫代碼、測試和調試。
特別是在中文任務上，GLM 4.5 的優勢明顯：既能理解復雜語境，也能處理本土化的知識庫。
6. 全球影響：這不僅是技術，更是戰略
GLM 4.5 的意義，遠不止是一個強大的模型。
它代表了三層影響：
- 技術層面：證明中國能研發世界級大模型，并做到開源。
- 產業層面：降低 AI 應用門檻，讓更多企業用得起。
- 戰略層面：在全球大模型競爭中，中國不再只是追趕者，而是率先在“開源代理 AI”方向實現突破。
正如智浦 CEO 所說：
“尖端性能，也可以是開放、高效且價格合理的。”
結尾：GLM 4.5 會成為“中國的 GPT-4”嗎？
如果 GPT-4 代表的是“封閉但最強”， 那么 GLM 4.5 代表的就是“開放但同樣強大”。
它的真正價值在于：把最前沿的 AI 技術，以可控、可負擔、可擴展的方式交到更多人手里。
未來幾年，AI 的主戰場將從“模型比拼”轉向“生態比拼”。 而在開源社區和代理 AI 的雙重優勢下，GLM 4.5 很可能成為撬動格局的關鍵一環。
?? 你覺得 GLM 4.5 有機會挑戰 GPT-4 嗎？
本文轉載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
