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?? 最新版本亮點(diǎn)：

7月28日晚間，智譜發(fā)布了其新一代旗艦?zāi)Ｐ虶LM-4.5。 與早期追求參數(shù)規(guī)模的競(jìng)賽不同，GLM-4.5的發(fā)布重點(diǎn)突出地體現(xiàn)在三個(gè)方面：明確面向智能體（Agent）應(yīng)用的設(shè)計(jì)、通過(guò)技術(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的高性價(jià)比，以及全面擁抱開(kāi)源和開(kāi)發(fā)者生態(tài)的戰(zhàn)略布局。 之前在今年4月，智譜就發(fā)布了「AutoGLM沉思」——一個(gè)能探究開(kāi)放式問(wèn)題，并根據(jù)結(jié)果執(zhí)行操作的自主智能體。今天GLM-4.5的推出，不僅是智譜自身模型矩陣的一次升級(jí)，也從一個(gè)側(cè)面反映出AI行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)性變化：模型的價(jià)值正在進(jìn)一步加速向解決實(shí)際問(wèn)題、降低應(yīng)用門(mén)檻的方向遷移。 衡量一個(gè)大模型的優(yōu)劣，綜合能力基準(zhǔn)評(píng)測(cè)是業(yè)內(nèi)的通行做法。智譜此次公布了GLM-4.5在一系列評(píng)測(cè)集上的表現(xiàn)。這份評(píng)測(cè)涵蓋了推理、代碼、科學(xué)、智能體等12個(gè)不同維度的基準(zhǔn)測(cè)試，旨在全面評(píng)估模型的綜合素質(zhì)。 根據(jù)智譜提供的數(shù)據(jù)，GLM-4.5在這些測(cè)試中的綜合得分位列全球參評(píng)模型的第三位，在開(kāi)源模型中排名第一。 優(yōu)秀的評(píng)測(cè)成績(jī)是模型能力的基礎(chǔ)，但更值得關(guān)注的是其背后的設(shè)計(jì)理念。GLM-4.5從一開(kāi)始就將目標(biāo)鎖定在「智能體應(yīng)用」。智能體要求模型具備任務(wù)理解、規(guī)劃分解、工具調(diào)用和執(zhí)行反饋等一系列復(fù)雜能力，這超出了傳統(tǒng)聊天機(jī)器人的范疇。 智譜將「在不損失原有能力的前提下融合更多通用智能能力」作為其對(duì)AGI的理解，而GLM-4.5正是這一理念的實(shí)踐。 為了支撐智能體所需的強(qiáng)大而靈活的能力，GLM-4.5在技術(shù)架構(gòu)上做出了針對(duì)性的選擇： 綜合來(lái)看，GLM-4.5并非一個(gè)泛泛的通用模型，其技術(shù)選型和訓(xùn)練策略都清晰地指向了構(gòu)建高效、可靠的AI智能體這一具體目標(biāo)，這也反映了智譜對(duì)大模型下一階段應(yīng)用形態(tài)的判斷。 性能是技術(shù)層面的核心，而成本和生態(tài)則是決定一項(xiàng)技術(shù)能否被市場(chǎng)廣泛接納的關(guān)鍵。GLM-4.5在此次發(fā)布中，展現(xiàn)了清晰的商業(yè)邏輯。 首先是參數(shù)效率帶來(lái)的成本優(yōu)勢(shì)。 「參數(shù)效率」是評(píng)估模型訓(xùn)練水平和架構(gòu)設(shè)計(jì)的重要指標(biāo)，即用相對(duì)更少的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)同等或更優(yōu)的性能。智譜方面的數(shù)據(jù)顯示，GLM-4.5的參數(shù)量顯著低于部分業(yè)界同類(lèi)模型，但在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)更佳。在代碼能力榜單SWE-bench Verified上，其性能與參數(shù)量的比值處于帕累托前沿，這證明了其較高的訓(xùn)練和推理效率。 更高的效率直接轉(zhuǎn)化為更低的部署和使用成本。此次公布的API定價(jià)——輸入0.8元/百萬(wàn)tokens，輸出2元/百萬(wàn)tokens——顯著低于當(dāng)前市場(chǎng)主流閉源模型的定價(jià)水平。配合高速版可達(dá)100 tokens/秒的生成速度，GLM-4.5為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)兼具高性能和低成本的選擇。 其次是降低門(mén)檻、構(gòu)建開(kāi)發(fā)者生態(tài)的戰(zhàn)略意圖。 低廉的價(jià)格并非目的，而是吸引開(kāi)發(fā)者、繁榮生態(tài)的手段。AI應(yīng)用的普及，根本上依賴于開(kāi)發(fā)者社區(qū)的創(chuàng)造力。高昂的API費(fèi)用一直是阻礙許多中小型團(tuán)隊(duì)和個(gè)人開(kāi)發(fā)者進(jìn)行創(chuàng)新的主要障礙之一。通過(guò)大幅降低價(jià)格，能夠降低AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，激發(fā)更廣泛的創(chuàng)新。 在生態(tài)構(gòu)建上，智譜采取了務(wù)實(shí)的策略。例如，GLM-4.5的API被設(shè)計(jì)為可以兼容主流的Claude Code框架。這一舉措使得已經(jīng)熟悉該框架的開(kāi)發(fā)者能夠以極低的成本將工作流遷移至GLM-4.5，有效減少了技術(shù)選型和切換的阻力。 此外，將模型權(quán)重在Hugging Face和ModelScope等平臺(tái)遵循MIT License進(jìn)行開(kāi)源，也體現(xiàn)了其開(kāi)放的姿態(tài)。MIT License對(duì)商業(yè)使用限制極少，這為企業(yè)和個(gè)人基于GLM-4.5進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用鋪平了道路。 通過(guò)「高參數(shù)效率」實(shí)現(xiàn)「低使用成本」，再以「低成本」和「高兼容性」吸引開(kāi)發(fā)者，從而構(gòu)建起一個(gè)活躍的應(yīng)用生態(tài)——這是一條清晰且務(wù)實(shí)的商業(yè)路徑。 但衡量一個(gè)模型最終價(jià)值的，仍然是它在真實(shí)世界中的表現(xiàn)。 智譜此次展示了多個(gè)基于GLM-4.5原生能力構(gòu)建的應(yīng)用案例，如可交互的搜索引擎、社交媒體網(wǎng)站，以及Flappy Bird小游戲等。 這些案例證明，GLM-4.5 模型已經(jīng)具備了相當(dāng)程度的全棧開(kāi)發(fā)和工具調(diào)用能力，能夠理解需求并自主生成可運(yùn)行、可交互的應(yīng)用程序。 這些演示作為技術(shù)能力的驗(yàn)證是成功的，它們展示了GLM-4.5在智能體方向上的潛力。不過(guò)從功能演示到穩(wěn)定可靠的生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用，仍然存在一段距離。 在智譜自己公布的真實(shí)場(chǎng)景對(duì)比測(cè)試中，這一點(diǎn)也得到了反映。測(cè)試結(jié)果顯示，GLM-4.5在編程任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于其他參評(píng)的開(kāi)源模型，尤其在工具調(diào)用的可靠性方面。但報(bào)告也同時(shí)指出，與頂尖的閉源模型Claude-4-Sonnet相比，GLM-4.5在提供近似效果的同時(shí)，仍存在一定的提升空間。 這種對(duì)比是對(duì)當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展的普遍現(xiàn)狀的一種反應(yīng)：頂尖的開(kāi)源模型正在快速追趕，但在部分能力上與最前沿的閉源模型相比，尚有差距。 智能體在開(kāi)放環(huán)境中的穩(wěn)定性、對(duì)模糊指令的理解能力、以及在遭遇未知情況時(shí)的糾錯(cuò)和適應(yīng)能力，都是決定其真正成為「可靠的工具」的核心挑戰(zhàn)。 智譜此次選擇公開(kāi)評(píng)測(cè)題目和Agent軌跡，邀請(qǐng)行業(yè)共同驗(yàn)證和改進(jìn)，也體現(xiàn)了一種積極和開(kāi)放的態(tài)度。 GLM-4.5的發(fā)布，沒(méi)有將重點(diǎn)放在參數(shù)規(guī)模的數(shù)字上，而是聚焦于智能體這一明確的應(yīng)用方向，并通過(guò)技術(shù)優(yōu)化和商業(yè)策略，為開(kāi)發(fā)者社區(qū)提供了一個(gè)高性價(jià)比的基礎(chǔ)平臺(tái)。 大模型行業(yè)正進(jìn)入更加注重實(shí)際應(yīng)用，更加注重成本效益，也更加注重開(kāi)發(fā)者生態(tài)建設(shè)的階段。 接下來(lái)，GLM-4.5的市場(chǎng)表現(xiàn)，以及在其之上能誕生出多少創(chuàng)新的AI原生應(yīng)用，將是檢驗(yàn)其最終成功與否的關(guān)鍵。

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?? 修復(fù)了這些問(wèn)題： 新增2個(gè)sectigo根證書(shū)

? 性能提升： 更新游戲插件

?? 界面優(yōu)化： 修復(fù)下載失敗的bug

?? 新增功能： ai通用助手增加關(guān)閉按鈕

?? 用戶反饋： 優(yōu)化側(cè)邊欄