昨日，智譜發布了新一代旗艦模型GLM-4.5，引發了全球AI圈的關注。作為中國大模型領域的“國家隊”代表，他們之前還被OpenAI視為主要競爭對手。

本次發布的GLM-4.5模型，據說在推理、代碼、智能體綜合能力方面，達到開源模型SOTA水平；在真實場景Agentic Coding對比評測中，實測結果國內最佳。并且GLM-4.5在Hugging Face與ModelScope平臺同步開源，模型權重遵循MIT License。

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綜合性能SOTA，殺入全球大模型第一梯隊

GLM-4.5融合更多復雜推理、代碼和智能體等多種通用能力并取得技術突破，首次在單個模型中實現將推理、編碼和智能體能力原生融合，以滿足智能體應用的復雜需求。

根據最具有代表性的12個評測，即MMLU Pro、AIME24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench、Terminal-bench、TAU-Bench、BFCL v3和BrowseComp。綜合平均分，GLM-4.5取得了全球模型第三、國產模型第一，開源模型第一。

GLM-4.5參數量為DeepSeek-R1的1/2、Kimi-K2的1/3，但同樣在多項標準基準測試中表現得更加出色，這得益于GLM模型的更高參數效率。在衡量模型代碼能力的SWE-Bench Verified 榜單上，GLM-4.5系列位于性能/參數比帕累托前沿，這表明在相同規模下，GLM-4.5系列實現了最佳性能。

在性能優化之外，GLM-4.5系列也在成本和效率上實現突破，由此帶來遠低于主流模型定價：API調用價格低至輸入0.8元/百萬tokens，輸出2元/百萬tokens。

同時，高速版本實測生成速度超過100 tokens/秒，支持低延遲、高并發的實際部署需求，兼顧成本效益與交互體驗。

據官方介紹，GLM-4.5系列能夠勝任全棧開發任務，編寫較為復雜的應用、游戲、交互網頁。

在實際應用當中，GLM-4.5模型能力和體驗究竟如何呢？下面就跟隨K哥一起上手實測。

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用GLM-4.5手搓一個智能體后，

我卸載了所有AI編程工具

正好這兩天在參加WAIC2025（世界人工智能大會），我想做個逛展智能體，來幫助我從100場論壇、800個展臺當中挑選出我最感興趣的，并且制定逛展計劃，這個任務就交給GLM-4.5了。我們使用模型的原生能力，來開發這個功能和交互都相對復雜的Agent。

先打開網站：Z.ai

完整注冊后，在左上角選擇模型GLM-4.5。

在輸入框下方看到：AI PPT、全棧開發、寫代碼、幫我寫、搜信息等，選擇「全棧開發」。

在讓AI幫你開發之前，需要整理好需求，我們要開發的智能體要能夠基于WAIC2025的信息，按照用戶的要求進行檢索、制定逛展計劃，界面交互簡潔友好。

還要解決數據來源的問題，我把“WAIC2025媒體指南”電子版上傳到Z.ai。

然后把梳理好的需求，整理成提示詞，如下：

開發一個“WAIC2025逛展智能體”，功能點如下：

1、根據用戶的要求檢索展會信息...

2、基于用戶輸入，調用大模型GLM-4.5能力，理解用戶需求，根據“WAIC2025的信息”制定規劃逛展計劃...

3、提醒功能：根據制定的計劃，在論壇或活動開始前1小時彈窗提醒...

4、界面設計...

將提示詞輸入后，開發工作就開始了。界面左側是編碼過程，右側是程序預覽界面。

整個編碼任務被拆分成4個部分：分析圖片數據和構建會展信息庫、設計界面布局組件、實現會展信息檢索、實現逛展計劃、優化界面與交互。

首先執行的是：分析圖片數據和構建會展信息庫，模型能夠根據圖片內容構建會展信息數據庫。

接下來，實現信息檢索、制定計劃的功能，這部分需求描述比較明確，所以實現起來比較快。

功能實現完畢，最后一步就是對界面布局交互的進一步優化，現在已經可以在右邊看到界面效果了。

最后是項目總結，到這一步項目就算是執行結束了，整個過程都是基于GLM-4.5模型的原生能力生成的，真正實現了張張嘴就能編程。

下面就來看看逛展智能體的運行效果吧，點擊左上方的小眼睛圖標，就可以打開程序鏈接。

界面是我喜歡的賽博朋克風格，檢索功能體驗也十分流暢。

再體驗下制定計劃功能，輸入關鍵字、選擇日期，就可以生成一份專屬逛展計劃。

Z.ai還支持代碼工程打包下載、代碼發布，發布后就可以在線使用。

貼上這個智能體的鏈接，歡迎大家體驗：

https://f0vbx6ngdgk1-deploy.space.z.ai

我之前嘗試過Cursor、Codex等AI編程工具，體驗完GLM-4.5的原生編程能力，我不會再考慮其它工具了，它能夠完成我的大部分智能體開發需求，而且不需要你懂編程，只要描述清楚需求，剩下的交給它就行了。

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GLM-4.5為什么這么強？源自技術創新

你一定好奇，為什么GLM-4.5能力這么強，下面我們看下模型的架構與技術實現。

GLM-4.5采用混合專家（MoE）架構，包括GLM-4.5：總參數量3550億，激活參數為320億；GLM-4.5-Air：總參數量1060億，激活參數為120億。

GLM-4.5和GLM-4.5-Air均支持混合推理模式，提供兩種模式：用于復雜推理和工具使用的思考模式，以及用于即時響應的非思考模式。模型都是在15萬億token的通用數據上進行了預訓練，然后在代碼、推理、智能體等領域的8萬億token數據上進行了針對性訓練，最后通過強化學習進一步增強了模型的推理、代碼與智能體能力。

GLM-4.5真正實現了高速、低成本。不僅API調用價格便宜，還支持低延遲、高并發的實際部署需求，兼顧成本效益與交互體驗。

無論你是資深程序員還是編程小白，都能通過GLM-4.5快速構建應用，讓技術服務于創意，讓創意推動技術進步；“人人都是開發者”正在成為現實。

最后，給大家送個福利，智譜正推出“50塊就能包月爽用GLM-4.5，調用量無上限”的活動，名額有限，不妨試試。