参数减半性能翻倍？GLM-4.5如何重新定义大模型效率极限

引言：开源浪潮中的技术革命

2025年7月28日晚，北京智谱华章科技股份有限公司正式发布了新一代旗舰模型GLM-4.5，这一发布不仅在技术层面实现了多项突破，更在开源AI生态中树立了新的标杆。作为首个在单一模型中原生融合推理、编码和智能体能力的大语言模型，GLM-4.5的问世标志着中国AI技术从追赶者向引领者的重要转变。

在当前AI技术竞争白热化的背景下，GLM-4.5以其独特的技术架构和卓越的性能表现，在全球AI竞赛中占据了重要位置，特别是在开源领域达到了SOTA（State-of-the-Art）水平。

技术架构的革命性创新

原生融合的三重能力架构

GLM-4.5最显著的技术突破在于实现了推理、编码和智能体能力的原生融合。这种设计理念代表了对传统大模型架构的根本性重新思考。以往的大模型往往专注于单一能力维度的优化，而GLM-4.5通过创新的训练方法论，在不损失任何原有能力的前提下，将多种通用智能能力集成到统一架构中。

这种原生融合的实现基于混合推理模式设计，模型可以在两种工作模式间无缝切换：用于复杂推理和工具使用的思考模式，以及用于即时响应的非思考模式。这种动态切换机制通过thinking.type参数控制，为不同应用场景提供了最优的性能配置。

混合专家架构的精妙设计

GLM-4.5采用混合专家（MoE）架构，提供两个版本：

• GLM-4.5旗舰版：3550亿总参数，320亿激活参数
• GLM-4.5-Air轻量版：1060亿总参数，120亿激活参数

这种架构设计体现了参数效率的极致追求。值得注意的是，GLM-4.5的参数量仅为DeepSeek-R1的1/2、Kimi-K2的1/3，但在多项标准基准测试中的表现却更为出色，充分验证了架构设计的优越性。

训练方法论的系统性突破

三阶段渐进式训练流程

GLM-4.5的训练采用了严格的三阶段渐进式方法：

第一阶段：基础预训练 在15万亿token的通用数据集上进行基础预训练，构建模型的基础语言理解和生成能力。

第二阶段：领域特化训练 使用8万亿token的代码、推理、智能体特定数据进行针对性训练，并将上下文长度扩展到128K，为特定任务场景提供专业化能力。

第三阶段：强化学习优化 通过强化学习进一步增强模型的推理、代码和智能体能力，实现能力的深度整合和优化。

开源强化学习框架Slime

为支持大规模模型的强化学习训练，智谱AI开发并开源了RL基础框架Slime，该框架具备以下创新特性：

• 灵活的混合训练架构：支持同步和异步训练，解耦数据生成和模型训练，最大化GPU利用率
• 解耦的智能体设计：将耗时的环境交互与训练引擎分离，解决智能体任务中数据生成的瓶颈
• 混合精度加速：采用FP8格式进行数据生成，BF16进行模型训练，在保证质量的前提下大幅提升训练速度

性能表现的全面领先

综合评测的卓越成绩

在业界最具代表性的12个评测基准中，包括MMLU Pro、AIME24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench、Terminal-bench、TAU-Bench、BFCL v3和BrowseComp，GLM-4.5取得了令人瞩目的成绩：

• 全球模型排名：第三位
• 国产模型排名：第一位
• 开源模型排名：第一位

这一成绩充分验证了GLM-4.5在技术实力上的全面领先地位。

实战编程能力的验证

在真实场景的Agent Coding测试中，智谱团队设计了严格的对比实验：52个编程开发任务，涵盖前端开发、工具开发、数据分析、测试和算法实现等六大开发领域，全部在独立容器环境中进行多轮交互测试。

测试结果显示：

• 相对于Kimi-K2的胜率：53.9%
• 相对于Qwen3-Coder的胜率：80.8%
• 虽然与Claude-4-Sonnet相比仍有提升空间，但在大部分场景中已可实现平替效果

经济性优势的产业意义

突破性的成本控制

GLM-4.5在成本控制方面实现了突破性进展，API调用价格设定为：

• 输入：0.8元/百万tokens
• 输出：2元/百万tokens

这一定价相比主流模型降低了80%以上，仅为Claude价格的十分之一，为AI技术的普惠化应用奠定了基础。

对于开发者而言，除了模型本身的优惠定价外，选择合适的API服务平台同样重要。Poloapi是一个强大的AI API聚合平台，专注于提供稳定、高效的API连接服务，为开发者与企业简化技术对接流程。核心优势在于通过专业资源整合与智能调度，显著优化API调用成本，相比直接对接官方渠道，能帮助您更经济地实现所需功能。这种第三方API聚合服务的出现，进一步降低了开发者使用先进AI模型的门槛。

高效的部署性能

高速版本的实测生成速度超过100 tokens/秒，支持低延迟、高并发的实际部署需求。推荐配置为8块H20 GPU即可运行GLM-4.5推理版本，大幅降低了部署门槛。

开源生态的深度贡献

全面开放的开源策略

GLM-4.5采用MIT License开源协议，在Hugging Face与ModelScope平台同步发布，支持商业使用。这种开放策略为AI技术的广泛应用和创新发展提供了重要支撑。

广泛的生态兼容性

GLM-4.5支持多种主流推理框架：

• 推理框架：transformers、vllm、OpenCompass
• 量化部署：llama.cpp和ggml量化部署路线
• Agent平台：LangChain、OpenAgent、Coze、AutoGen等智能体平台

这种广泛的兼容性确保了模型能够快速集成到现有的AI应用生态中。

产业影响与战略意义

中国AI技术的里程碑

GLM-4.5的发布具有重要的产业战略意义。在当前AI技术竞争格局中，国外厂商在基础模型技术上长期占据优势地位，而GLM-4.5的成功发布表明中国AI技术已经在某些关键领域实现了技术突破，特别是在开源领域达到了世界领先水平。

Agent应用的技术基座

作为专为智能体应用设计的基础模型，GLM-4.5为Agent时代的到来提供了重要的技术支撑。其原生融合的多重能力架构，使得单一模型就能胜任复杂的智能体任务，从而简化了应用开发的技术栈，降低了Agent应用的开发门槛。

开源策略的产业价值

在当前AI技术发展的关键节点，开源策略的价值愈发凸显。GLM-4.5的全面开源不仅促进了技术的快速传播和应用，更重要的是为整个AI生态的健康发展提供了重要的技术基础设施。

技术发展趋势的深度思考

从模型规模竞赛到效率竞赛

GLM-4.5的成功表明，AI技术发展正在从单纯的”模型规模竞赛”转向更加理性的”效率竞赛”。通过架构创新和训练方法优化，可以在更小的参数规模下实现更好的性能表现，这为AI技术的可持续发展指明了方向。

多能力融合的技术趋势

GLM-4.5率先实现的推理、编码、智能体能力的原生融合，代表了大模型技术发展的重要趋势。未来的AI模型将不再是单一功能的专用工具，而是具备多重通用智能能力的综合平台。

AGI发展的技术路径

GLM-4.5的技术实现为AGI（人工通用智能）的发展提供了重要的技术验证。其”在不损失原有能力的前提下融合更多通用智能能力”的设计理念，正是通向AGI的重要技术路径之一。

挑战与展望

技术挑战的持续应对

尽管GLM-4.5在多个维度实现了技术突破，但在与国际顶尖模型的对比中，仍然存在一定的提升空间。特别是在某些复杂推理任务上，距离Claude-4-Sonnet等顶级模型仍有差距，这需要在后续版本中持续改进。

应用场景的深度拓展

作为Agent原生基础模型，GLM-4.5的真正价值将在实际应用中得到验证。如何在各个垂直领域中充分发挥其多重能力优势，将是下一阶段的重要发展方向。

开源生态的持续建设

虽然GLM-4.5已经在开源生态建设方面做出了重要贡献，但要真正形成繁荣的开源AI生态，还需要在社区建设、开发者支持、应用案例等方面持续投入。

结语：技术突破与产业变革的交汇点

GLM-4.5的发布不仅仅是一个新模型的推出，更代表了中国AI技术发展的重要里程碑。其在技术架构、训练方法、性能表现、经济性等多个维度的创新，为AI技术的发展提供了新的思路和方向。

在全球AI技术竞争日趋激烈的今天，GLM-4.5以其开源开放的策略和卓越的技术性能，为中国AI技术在国际舞台上赢得了重要话语权。更重要的是，其Agent原生的设计理念和多能力融合的技术路径，为即将到来的AI Agent时代提供了重要的技术基础。

展望未来，随着GLM-4.5在各个应用场景中的深度部署和持续优化，我们有理由相信，这一技术突破将催生更多创新应用，推动AI技术向着更加智能、更加实用、更加普惠的方向发展。在这个技术突破与产业变革的交汇点上，GLM-4.5无疑将成为AI发展史上的重要节点。