直面 GPT-4：GLM 4.5 如何凭开源+代理能力逆袭？ 原创

过去几年，全球人工智能舞台的主角几乎被 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 等西方巨头牢牢掌控。它们性能强大，但也带来一个显著的共同点：闭源、昂贵、难以掌控。

而现在，一个来自中国的全新模型正在打破这一格局。GLM 4.5 ——由清华系公司智浦 AI（现更名为 Z.ai）推出，被誉为“中国最强开源大模型”，它不仅性能直逼 GPT-4，还天然具备代理（Agentic AI）能力，能像一个数字助手一样推理、行动、使用工具。

换句话说，如果说 GPT-4 是“聪明的大脑”，那么 GLM 4.5 更像是一个能思考、会干活的数字员工。

1. GLM 4.5 是什么？为什么被称为“中国的 GPT-4 替代方案”？

GLM 4.5（General Language Model 4.5），是智浦 AI 在 2025 年推出的旗舰级大模型。它背后站着阿里巴巴、腾讯以及地方政府的支持，被誉为“中国 AI 四虎”之一。

几个关键点，直接奠定了它的地位：

• 参数规模：3550 亿参数（MoE 架构），是当今世界上体量最大的开源模型之一。
• MoE 架构：并非所有参数同时工作，每次仅激活约 320 亿，大幅提升了推理效率。
• 双版本策略：

     a.GLM-4.5（3550B 参数）——旗舰级全量模型；

     b.GLM-4.5-Air（1060B 参数，12B 活跃参数）——轻量级可部署版本。

• 完全开源：MIT 许可证，权重可自由下载、商用、二次开发。

在全球模型逐渐“封闭化”的当下，GLM 4.5 直接打出“开放底牌”。这意味着：企业可以完全掌控模型，数据不必上传云端，甚至可以在本地 GPU 上运行。

对比来看：GPT-4、Claude、Gemini 均为闭源，用户只能付费 API 调用。GLM 4.5 的开放，几乎就是对这一模式的正面挑战。

2. 什么是 Agentic AI？为什么它是下一代大模型的分水岭？

在聊 GLM 4.5 之前，必须先搞清楚一个概念：Agentic AI（代理型人工智能）。

传统大模型像一个问答机：你问一句，它答一句。 而 Agentic AI 更像是一个目标驱动的数字代理人：它能理解目标，拆解任务，调用外部工具，自主完成工作流。

举个例子： 如果你让普通大模型“帮我计划一次周末旅行”，它可能只会给你一份行程单。 但一个 Agentic AI 会：

1. 先查天气 →
2. 比价航班和酒店 →
3. 结合你的偏好做选择 →
4. 甚至直接帮你预订（前提是你授权）。

这就是 “从回答到行动”的跨越。

GLM 4.5 是智浦首个“代理原生”模型：

• 128k 上下文：可以支撑多步骤推理，记忆长文档、长对话。
• 原生函数调用：直接与 API、数据库交互。
• 双模式推理：

     a.思考模式（复杂任务 → 慢而准）；

     b.非思考模式（简单问题 → 快速应答）。

在测试中，GLM 4.5 在网页浏览挑战里，正确完成 26.4% 的任务，工具调用成功率高达 90.6% ——超过 Claude，接近顶级闭源模型。

换句话说，GLM 4.5 不再只是一个“聊天机器人”，而是一个真正能做事的 AI 助手。

3. GLM 4.5 的六大技术亮点

如果用一句话总结 GLM 4.5：它是 性能全面、架构创新、性价比爆表 的开源大模型。

以下六大特性值得重点关注：

3.1 MoE 架构：既庞大又高效

3550 亿参数，但单次仅用 320 亿，大幅降低计算开销。轻量版 GLM-4.5-Air 甚至能在消费级 GPU 上运行。

3.2 双重推理模式：快与慢的切换

• 思考模式 → 逐步推理，复杂任务更准确。
• 非思考模式 → 快速应答，日常对话更流畅。

这种“快慢档”设计，让模型既能解难题，也能陪聊天。

3.3 超长记忆力：128k token

能一次性读完一本 500 页的书，或者处理跨文档问题，适合法律、科研、企业级应用。

3.4 多语言+代码能力

• 精通中文和英文，在中文任务上性能尤其强劲；
• 支持 20+ 种语言翻译；
• 训练了 7T 代码数据，编程能力媲美甚至超越 GPT-4。

3.5 工具使用与代理能力

• 内置函数调用；
• 熟练使用浏览器、计算器等工具；
• API 成本仅0.11 美元/百万输入token，比 GPT-4 便宜百倍。

3.6 开源与生态

• MIT 开源许可证，可自由下载权重；
• 已有 70 万开发者在社区使用；
• 提供 AutoGLM 框架和小型 Flash 模型，生态快速壮大。

4. GLM 4.5 VS GPT-4、Claude、Gemini：差异在哪？

来看一张直观对比表：

一句话总结：

• GPT-4：性能顶级，但贵、闭源；
• Claude：对齐、安全好，但限制多；
• Gemini：性能强，但不开放；
• GLM 4.5：开源、强大、便宜，是真正的“平替+创新”。

5. 应用场景：GLM 4.5 能做什么？

从科研到企业，GLM 4.5 的应用边界非常广：

• 教育：自动批改论文、智能家教、教材生成。
• 政府：政务问答、政策解读、公共服务机器人。
• 医疗：医学文献分析、病例辅助诊断（需合规）。
• 企业：文档总结、知识库问答、智能客服、RPA 自动化。
• 开发者：低成本打造 AI 代理、写代码、测试和调试。

特别是在中文任务上，GLM 4.5 的优势明显：既能理解复杂语境，也能处理本土化的知识库。

6. 全球影响：这不仅是技术，更是战略

GLM 4.5 的意义，远不止是一个强大的模型。

它代表了三层影响：

1. 技术层面：证明中国能研发世界级大模型，并做到开源。
2. 产业层面：降低 AI 应用门槛，让更多企业用得起。
3. 战略层面：在全球大模型竞争中，中国不再只是追赶者，而是率先在“开源代理 AI”方向实现突破。

正如智浦 CEO 所说：

“尖端性能，也可以是开放、高效且价格合理的。”

结尾：GLM 4.5 会成为“中国的 GPT-4”吗？

如果 GPT-4 代表的是“封闭但最强”， 那么 GLM 4.5 代表的就是“开放但同样强大”。

它的真正价值在于：把最前沿的 AI 技术，以可控、可负担、可扩展的方式交到更多人手里。

未来几年，AI 的主战场将从“模型比拼”转向“生态比拼”。 而在开源社区和代理 AI 的双重优势下，GLM 4.5 很可能成为撬动格局的关键一环。

👉 你觉得 GLM 4.5 有机会挑战 GPT-4 吗？

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯