智谱开源GLM-4.5系列模型并发布技术报告，进一步推动技术普惠

一、产品介绍

智谱AI（Zhipu AI）于2025年8月开源新一代旗舰模型 GLM-4.5系列，包括：

• GLM-4.5V：1060亿参数视觉推理模型，支持图像/视频理解与GUI操作
• GLM-4.5-Air：轻量版模型，兼顾性能与效率
  模型基于MoE（混合专家）架构，通过三阶段训练策略（预训练+中期训练+后训练）实现ARC能力融合（智能体+推理+编码），技术报告同步发布于arXiv与GitHub。

👥 适用人群

1. AI开发者：需快速接入多模态能力的应用构建者
2. 企业技术团队：寻求自动化代码生成、GUI操作解决方案
3. 科研机构：研究视觉推理、长上下文建模的技术探索者
4. 教育领域：STEM学科教学工具开发者

⚙️ 核心功能与技术实现

🧠 技术原理深度解析

1. 架构创新

   • 采用“瘦高型”MoE架构：减少宽度、增加深度，提升推理效率（对比DeepSeek-V3）
   • 引入QK-Norm技术稳定注意力分布，分组查询注意力（Grouped-Query Attention）加速计算

2. 训练流程优化

   graph LR
   A[预训练] --> B[中期训练]
   B --> C[后训练]
   subgraph 创新点
   B --> B1(代码仓库级训练)
   B --> B2(合成推理数据增强)
   B --> B3(128K长序列扩展)
   C --> C1(SFT监督微调)
   C --> C2(RL强化学习：推理/智能体/通用)
   end

   • 中期训练：拼接GitHub仓库文件学习跨文件依赖，合成数理逻辑数据强化推理链
   • 强化学习框架Slime：
     • 异步解耦架构：分离训练引擎与交互环境，FP8混合精度推理加速数据生成
     • 支持课程学习：按难度分级训练，避免早期奖励失效问题

💡 工具使用技巧

1. 网页复刻高效流程

   • 使用桌面助手局部录屏 → 压缩视频 → 生成前端代码（10分钟内完成）
     ⚠️ 避免整页截图，优先局部交互区域录制

2. 炸鸡辨别小能手

   • 上传炸鸡图片，提问：“分析色泽与外皮质感差异”，模型从油光分布、脆皮层厚度输出对比报告

3. API成本控制

   • 输入Token单价￥2/百万，输出￥6/百万
   • 启用FP8量化版本降低推理资源占用

🌐 访问地址

• 开源模型：
  https://github.com/zai-org/GLM-4.5｜https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45v-68999032ddf8ecf7dcdbc102｜https://modelscope.cn/collections/GLM-45V-8b471c8f97154e
• API平台：https://www.bigmodel.cn （赠2000万Tokens体验包）
• 桌面助手：https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5V-Demo-App （仅支持非Intel芯片）

技术普惠的本质，是让复杂能力变得简单可调用。GLM-4.5在炸鸡辨别与卫星图像解析间自由切换的能力，正是AI平民化的最佳注脚。🎯