GLM 4.5：这匹开源黑马，为何在推理、编码与智能体任务中悄然超越Qwen与Kimi？

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真正的AI竞赛不在新闻头条里，而在GitHub的每一次提交、Hugging Face的排行榜单，以及Discord中一夜激增的200条技术讨论中。

当大家还在热议Kimi-K2、Qwen3和Qwen3-Coder的性能对比时，中国AI公司Zhipu AI（智谱） 悄然发布了新一代开源模型 GLM 4.5。没有铺天盖地的宣传，却凭借扎实的性能在核心任务中展现出惊人实力。本文将深入解析它的技术亮点、实测表现与免费使用方法。

一、背景：GLM 4.5的诞生与背后力量

谁是Zhipu AI？

  • 中国AI领域的重要参与者，曾被OpenAI列为“全球AI竞赛中潜在的领导者”。
  • 技术积累深厚：此前发布的GLM 4（32B参数）已展现出超出预期的性能。
  • 目标明确：致力于打造高性能、可审计、可本地部署的开源模型。

GLM 4.5 是什么？

这是GLM系列的最新旗舰，提供两个版本满足不同需求：

模型版本 总参数规模 激活参数规模 主要特点
GLM 4.5 3550亿 320亿 旗舰版，全能型选手
GLM 4.5 Air 1060亿 120亿 轻量版，速度快，支持本地部署

核心定位：不是单一的聊天模型，而是集复杂推理、高质量编码与智能体（Agent）任务执行能力于一身的通用型AI。

开放性与透明度：

二、性能解析：GLM 4.5 强在哪里？

1. 智能体（Agent）能力：比肩Claude与GPT-4

GLM 4.5的核心突破在于其原生支持智能体工作流。这意味着它能像ChatGPT或Claude一样，理解指令、调用工具、执行复杂任务链。

关键技术支持：

  • 原生函数调用（Native Function Calling）
  • 128K超长上下文
  • 动态工作流处理能力

实测表现（权威基准）：

  • TAU-Bench（零售/航空领域复杂任务）：领先
  • BFCL-v3（函数调用能力）：领先
  • BrowseComp（网页浏览与信息处理）：击败Claude-4-Opus，与OpenAI顶级模型差距仅2%

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智能体意味着什么？ 它能让AI帮你自动订机票、分析电商数据、操作软件API，而不仅是回答问题。GLM 4.5让这种能力在开源领域触手可及。

2. 推理能力：STEM任务的顶尖选手

开启“思考模式（thinking mode）”后，GLM 4.5在数学、逻辑和科学推理上表现亮眼：

核心基准成绩：

  • MMLU-Pro (综合性知识理解)：84.6%
  • AIME24 (高级数学推理)：91%
  • MATH500 (数学问题解决)：98.2%
  • GPQA (科学问题深度理解)：79.1%

结论：其综合推理能力与Gemini Pro、GPT-4.1等顶尖闭源模型处于同一梯队，尤其擅长解决复杂的理工科问题。

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(此处原始文件包含推理能力对比图，展示其在8项任务中的表现)

3. 编码能力：从写代码到构建完整项目

GLM 4.5 不仅响应代码片段，更能理解需求、设计架构并实现端到端的项目。

硬核指标：

  • SWE-bench Verified (真实GitHub问题修复)：64.2%
  • Terminal Bench (命令行交互任务)：37.5%
  • 实际项目能力：可构建全栈Web应用、游戏逻辑、PPT幻灯片。

横向对比优势：

  • 在测试任务中80.8% 优于 Qwen3-Coder
  • 在超过50% 的任务中优于 Kimi-K2
  • 性能接近 Claude 4 Sonnet

开发工具兼容性：

  • 完美适配 Claude Code 工作流
  • 兼容 Gemini CLI、KiloCode、Clein 等主流开发工具
  • 提供 OpenAI风格API接口，便于集成

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(此处原始文件包含编码能力对比图，展示其与Qwen3-Coder, Kimi K2, Claude 4 Sonnet的对比)

三、技术核心：GLM 4.5 的“智能”从何而来？

其强大能力的根基在于独特的自研混合专家架构（Mixture of Experts, MoE）：

  • 动态路由机制：模型能根据问题复杂度，智能决定是否启动“深度思考”。
  • 资源高效利用：仅激活完成任务所需的专家模块，平衡性能与效率。
  • 实现智能体能力的基础：此架构使其能原生处理工具调用、任务自动化、API集成等复杂操作。

简单理解：GLM 4.5 像一位经验丰富的工程师团队，遇到简单问题派1-2人快速解决，遇到复杂难题则调动整个专家小组协作攻关。

四、性价比与易用性：开源模型的优势尽显

成本与速度优势（对比主流闭源/开源模型）

  • 显著低于 DeepSeek 的推理成本
  • 低于 Kimi K2 的使用成本
  • 远低于 Qwen 系列模型的部署成本
  • 极高的响应速度

本地部署：真正掌握控制权

  • GLM 4.5 Air 版本经过优化，可在高性能Mac Studio等设备上本地运行。
  • 无需依赖云端API，保障数据隐私与安全。
  • 开发者可自由微调模型以适应特定场景。

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(此处原始文件包含 GLM-4.5 与 GLM-4.5 Air 详细参数与性能对比表格)

五、实战指南：免费体验 GLM 4.5

方法一：通过开发平台（推荐零成本尝鲜）

  1. 选择平台：在VS Code中安装集成开发环境，推荐：

    • KiloCode
    • Clein
  2. 配置模型：

    • 打开平台设置（Settings）
    • 选择模型提供商
    • 在模型列表中选择 GLM 4.5 或 GLM 4.5 Air
    • (此处原始文件包含 Clein 设置面板截图)
  3. 开始使用：配置完成后，即可在编辑器内直接调用模型进行编码或任务处理。

方法二：直接使用 Zhipu AI API

  1. 获取API Key：访问 Zhipu AI 官网 注册并获取密钥。
  2. 集成到应用：

    • 支持 Claude Code 兼容接口。
    • 提供标准 OpenAI API 风格 端点。
    • 支持私有化部署（适合对安全性要求高的企业）。
  3. 查阅文档：按官方 Zhipu 文档 快速完成设置。

六、真实应用场景展示

场景1：快速开发小游戏

  • 输入提示：“用Python写一个类似Flappy Bird的游戏。”
  • 输出结果：GLM 4.5 能生成完整可运行的代码，包含游戏逻辑、界面和交互。

场景2：智能生成演示文稿

  1. 上传文档：提供一份技术报告或文章。
  2. 发出指令：“基于这份文档生成一个10页的PPT，风格简洁专业，需要配图。”
  3. 智能体工作流：模型自动执行：

    • 提取核心内容并总结
    • 设计幻灯片结构
    • 搜索并插入相关版权合规图片
    • 应用统一的视觉设计

场景3：全栈应用开发

  1. 描述需求：“开发一个待办事项(TODO)应用，包含用户登录、任务增删改查、状态标记功能。前端用React，后端用Python Flask，数据库用SQLite。”
  2. 迭代开发：

    • GLM 4.5 生成基础前后端代码。
    • 通过自然语言对话添加功能：“增加任务分类功能”或“优化前端UI为暗黑模式”。
    • 无需手动编写大量代码即可完成迭代。

七、常见问题解答 (FAQ)

Q1: GLM 4.5 真的是开源的吗？我能自己下载运行吗？
A: 完全开源！ 模型权重已发布在 Hugging Face 和 ModelScope 平台。支持下载、本地部署、私有化运行及微调。这是它与许多仅提供API的闭源模型的本质区别。

Q2: GLM 4.5 Air 和 GLM 4.5 的主要区别是什么？我该选哪个？
A: GLM 4.5 (旗舰版)：3550亿总参数（320亿激活），能力最强，适合云端或高性能服务器部署。GLM 4.5 Air (轻量版)：1060亿总参数（120亿激活），速度快，资源消耗低，可在如Mac Studio等高端个人工作站本地运行。优先选择Air版进行本地测试或对响应速度要求高的场景；需要极致性能时选择旗舰版。

Q3: 它真的在编码上比 Qwen3-Coder 和 Kimi-K2 强吗？
A: 根据Zhipu AI公布的测试结果（基于SWE-bench等标准）：

  • 在超过80%的测试任务中表现优于 Qwen3-Coder。
  • 在超过50%的测试任务中表现优于 Kimi-K2。
  • 性能接近 Claude 4 Sonnet。具体表现需结合具体任务类型评估。

Q4: 它的“智能体（Agent）”能力意味着什么？
A: 这表示GLM 4.5 不仅能聊天和写代码，还能像助手一样执行多步骤任务，例如：

  • 根据你的邮件内容自动安排会议日程。
  • 分析网页数据并生成报告。
  • 调用外部API获取信息或执行操作（如查询天气、发送通知）。
  • 自动化处理复杂工作流程。这需要其具备理解指令、规划步骤、调用工具（函数）和执行的能力。

Q5: 免费使用途径可靠吗？会很快收费吗？
A: 目前官方提供了：

  1. 通过 KiloCode、Clein 等平台的免费额度或试用选项接入。
  2. 提供 API Key，通常有免费额度层（需留意官方最新政策）。
  3. 模型权重开源，本地部署后运行成本主要为自身硬件开销。长期收费政策需关注Zhipu AI官方公告，但开源特性保障了即使API变动，本地版仍可用。

八、总结：为什么GLM 4.5值得关注？

  1. 全能型选手：在推理（尤其STEM）、编码、智能体任务三大关键维度均达到顶尖水平，而非偏科模型。
  2. 开源与可控：模型完全开放，可下载、可审计、可本地部署，赋予用户最大自主权。
  3. 性价比突出：提供优于同类闭源/开源模型的成本效益，轻量版Air让高性能AI本地运行成为现实。
  4. 生产就绪：良好的工具兼容性（Claude Code, OpenAI API风格）和实际应用案例（游戏开发、PPT生成、全栈应用）表明其已具备实用价值。
  5. 代表技术方向：其自研MoE架构展示了动态资源调配实现智能体能力的有效路径。

GLM 4.5的出现，不仅是一匹性能优异的开源黑马，更是为追求可控性、灵活性及深度应用AI技术的开发者和企业，提供了一个强大而务实的选择。 它证明了开源模型完全有能力在核心AI任务上与顶级闭源产品竞争，并赋予用户前所未有的自由度。