Zhipu AI刚刚发布了GLM-4.5系列：重新定义带有混合推理的开源代理AI 原创 精华

2025年，AI大模型的战场已不仅限于参数规模的军备竞赛，而是逐渐转向了“谁更智能”、“谁更高效”的实用主义路线。在这个关键时间点，智谱AI（Zhipu AI）正式推出了GLM-4.5系列——GLM-4.5与轻量版GLM-4.5-Air，用一套重新设计的Agent原生架构和混合推理能力，给整个开源圈带来了一记响亮的“技术暴击”。

我们不禁要问：这一次，国产模型能否在智能代理（Agent）领域真正领跑全球？

1、参数不是唯一标准，“混合推理”才是杀手锏

在过去的一年，关于大模型能力的讨论几乎都集中在参数量。但这一次，GLM-4.5系列带来的关键词是——“Hybrid Reasoning（混合推理）”。

GLM-4.5采用了MoE（专家混合）架构，总参数达到了3550亿，其中每次仅激活320亿，既保持了模型精度，又大幅降低计算负担。而GLM-4.5-Air更是针对主流消费级GPU进行了深度优化，1060亿总参数中仅启用120亿活跃参数，成功做到了“轻量级，也能Agent”。

混合推理机制的核心，在于模型可在两种模式之间自由切换：

• Thinking Mode（思考模式）：支持复杂的多步推理、工具调用、多轮规划，几乎是为Agent场景量身打造。
• Non-Thinking Mode（无思考模式）：用于快速响应、对话生成等轻交互场景，低延迟、高吞吐。

一句话总结：你既可以拿它当工具箱里的“专家智囊”，也可以用它做一个“高效接话王”。

2、性能实测出圈，国产模型首次压制全球对手

我们习惯了“国产大模型还差一点”，但GLM-4.5的成绩，让很多人哑口无言。

• 在12项标准基准测试（MMLU、GSM8K、HumanEval等）中，GLM-4.5平均得分63.2，全球排名第三，开源模型中排名第一。
• GLM-4.5-Air也不弱，得分59.8，几乎击穿了所有同等参数级别的对手。
• 工具调用成功率达到**90.6%**，直接碾压Claude 3.5 Sonnet与Kimi K2。

不仅在中文任务和代码能力上表现出色，在RAG检索增强场景中，GLM-4.5也实现了极高的上下文语义匹配能力，尤其适配复杂chunking策略与向量查询优化。

3、Agent能力原生内建，告别拼凑式方案

一个真正合格的智能Agent，不能只靠“大模型+工具+框架”的拼凑，而应该从模型层就原生支持Agent能力。GLM-4.5正是这种“Agent-Native”思路的典范。

它支持：

• 多步骤任务分解与自动规划
• 外部工具调用与API集成（具备大模型调用接口能力）
• 数据可视化与复杂工作流管理
• 感知-决策-执行的闭环链路

你甚至可以直接通过上下文窗口输入一段结构化指令，它就能调用搜索、调用图表生成工具并整理结果输出，一气呵成。这不是插件，而是它“骨子里就会”。

4、推理快、成本低，开发者首次可以“放心上车”

谁说开源大模型不能高性能？GLM-4.5用技术创新正面回应。

• Speculative Decoding + MTP（多Token预测）机制，让推理速度提升了2.5~8倍，API实时响应能达到每秒100~200 tokens。
• 支持本地部署、支持FP8量化，GLM-4.5-Air甚至能跑在消费级32GB GPU上，开发者再也不必“看云吃饭”。
• 成本方面，每百万输入token仅0.11美元，输出也才0.28美元，在高质量模型中几乎是“地板价”。

5、彻底开源，开发者生态全面拥抱

比起一边喊“开放”一边设置限制的西方大模型，GLM-4.5在开源层面做到了彻底透明。

• MIT许可，无限制商业化使用；
• 提供完整模型权重、推理代码、工具解析器与调度引擎；
• 支持Transformers、vLLM、SGLang等主流LLM框架；
• GitHub与HuggingFace社区文档清晰完备，开发者即下即用。

无论你是想在企业部署RAG检索增强系统，还是在本地搭建语义匹配工具链，GLM-4.5都能为你提供最底层的技术支持。

结语：国产开源大模型，终于不再“差口气”

2025年，我们见证了一个国产开源模型的“硬实力出圈”。GLM-4.5不再是“替代方案”，而是开始具备了定义Agent时代、引领RAG检索增强趋势的底气。

如果你还在犹豫要不要“试一试国产模型”，GLM-4.5可能会是你真正“用上瘾”的第一步。

GLM-4.5、开源、RAG检索、高性能、chunking策略

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯