智谱发布AutoGLM沉思：推动AI Agent进入边想边干阶段

雷递网 乐天 3月31日

智谱今日正式发布AutoGLM沉思，称这一全新智能体不仅具备深度研究能力（Deep Research），还能实现实际操作（Operator），推动AI Agent进入“边想边干”的阶段。

AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，智谱将于4月14日正式开源。

在AI Agent的发展过程中，智谱在不断探索和创新。从最早推出具备Function Call能力的智谱清言（2023.10），到上线支持智能体编排的GLMs（2024.1），再到推出设备操控智能体AutoGLM（2024.10）。今天，智谱推出全新的AutoGLM沉思模型，这是一个集深度研究与实际操作能力于一体的Agent。这是自主智能体技术的一次重要进步，也是设备操控智能体的进一步升级。

据官方称，AutoGLM沉思体现了智谱对AI Agent的核心理解：让机器不仅能够思考，还能主动行动，实现“边想边干”的目标。

这一能力的实现依赖于三个关键特性：

- 深度思考：能够模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程。

- 感知世界：能够像人一样获取并理解环境信息。

- 工具使用：能够像人一样调用和操作工具，完成复杂任务。

AutoGLM沉思融合了以上三大能力。与OpenAI 的 Deep Research不同，它不仅能深入研究，还能真正执行任务，推动AI Agent从单纯的思考者，进化为能交付结果的智能执行者。

为什么叫AutoGLM 沉思，因为在AutoGLM 沉思背后的模型，是智谱全新推出的Agent大脑——沉思模型，即通过强化学习，让模型学会自我批评、反思、甚至沉思，并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。沉思突破了实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，实现真正的长程推理和任务执行。

目前，AutoGLM沉思在智谱清言PC客户端上线，用户可免费体验其研究能力和操作能力。此次发布的为 preview版本，核心支持 research 场景；在未来两周，智谱将进一步扩展更多智能体执行能力。包括推出“虚拟机”版本，进一步增强AI Agent的实际落地能力。

沉思功能，目前已经正式上线智谱清言网页端、PC端和手机 App，免费、不限量地开放给公众。这也是国内首个正式开放的Deep Research功能。

「AutoGLM沉思」模型的背后，是智谱自主研发的全栈大模型技术，融合了GLM-4的通用能力、GLM-Z1的反思能力、GLM-Z1-Rumination的沉思能力，以及AutoGLM的自动执行能力。

1、新版基座模型

基于最新的技术积累，智谱重新训练了一个320亿参数的基座模型 GLM-4-Air-0414，在预训练阶段加入了更多的代码类、推理类数据，并在对齐阶段针对智能体能力进行了优化，模型在工具调用、联网搜索、代码等智能体任务上的能力得到大大加强。

GLM-4-Air-0414 以 32B 参数量比肩更大参数量的国内外主流模型，这使得模型在适配智能体任务方面特别有效。这是因为智能体任务往往涉及多轮复杂交互，32B的参数量使得 GLM-4-Air-0414 能快速执行复杂任务，为 AI 智能体的真正大规模落地应用提供了坚实基础。

2、新版推理模型

基于 GLM-4-Air-0414，智谱引入了更多推理类数据，并在对齐阶段深度优化了通用能力，推出了全新的深度思考模型 GLM-Z1-Air。

在性能表现上，可以与DeepSeek-R1（671B，激活37B）媲美。智谱在 AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA 等基准测试中对 GLM-Z1-Air 进行了评估，评估结果显示 GLM-Z1-Air 展现了较为强大的数理推理能力，为更多复杂任务的解决提供了支持：

在推理速度上，GLM-Z1-Air相比 R1 提升了8倍，成本可以降低至1/30。

此外，GLM-Z1-Air可在消费级显卡上运行。为了更进一步解放开发者在硬件方面的限制。

此外，智谱也在MAAS平台上将免费模型 GLM-4-Flash 的基座版本更新至 GLM-4-Flash-0414，并推出对应的推理版本 GLM-Z1-Flash，在保留大部分效果的情况下更轻量级、更高速，完全免费调用，以适用于更广泛的应用场景。

3、沉思模型

基于GLM-Z1，智谱通过扩展强化学习训练，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力，训练出沉思模型GLM-Z1-Rumination。

该模型突破了传统AI单纯依赖内部知识推理的局限，创新性地结合实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，形成完整的自主研究流程：

- 实时搜索：主动获取最新信息，突破信息孤岛。

- 深度分析：进行多角度逻辑推理，避免单一思维路径。

- 动态验证：不断修正假设，提高研究的准确性与逻辑性。

智谱称，GLM-Z1-Rumination 能够主动理解用户需求，在复杂任务中不断优化推理、反复验证与修正假设，使研究成果更具可靠性与实用性。相比于传统的推理模型，智谱期待沉思模型引领AI助手进入一个“高智商”到“高智商+高自主”的阶段，能够自主完成更复杂、更深入的研究任务。

智谱指出，在斯坦福大模型中心《AI指数2024》选定的智能体基准评测AgentBench上，AutoGLM系列模型在5个测试环境中也取得SOTA的成绩。其中，在Phone Use基准（AndroidLab & AndroidWorld）中，AutoGLM-Phone的任务成功率较此前最佳成绩提升超过20%；在Browser Use基准上，AutoGLM-Web也超越OpenAI GPT-4o和Anthropic Claude-3.5-Sonnet。

在GUI智能体领域，智谱自研模型GLM-PC（CogAgent）在多个权威评测榜单上取得SOTA 成绩。凭借仅9B的参数，CogAgent超越包括GPT-4o + UGround、Claude Computer Use等更大规模的同类模型或商用API。

上述模型将于4月14日开源。并将在未来两周内陆续上线MaaS平台（bigmodel.cn）。

战略聚焦Agentic GLM的研发

2025年是AI Agent的爆发之年，智谱将战略聚焦Agentic GLM的研发，以推动智能体技术的快速发展。

在技术方面，智谱称，将依托原创自主大模型技术，持续推动具备逻辑推理和深度思考能力的Agent基座模型与通用基座模型的研发，再到智能体框架与Agent应用，朝着让机器像人一样思考和行动的目标不断前进。

智谱还将搭建Agentic LLM平台，助力生态合作伙伴利用智谱模型与智能体的强大能力，构建行业、地域与场景深度融合的智能体应用。

在行业生态方面，智谱将作为模型厂商，始终致力于帮助应用合作伙伴在GLM模型上实现成功的大模型应用。目前，智谱已携手金融、教育、医疗、政务、企服等领域的合作伙伴，共同推进Agentic LLM的落地应用。

与此同时，智谱也相继与北京、杭州、上海、成都、珠海等城市达成合作，与当地龙头企业携手推动当地大模型应用生态的建设。

由智谱主导，来自东盟十国及“一带一路”沿线的10个国家共同发起了“自主大模型国际共建联盟”今日也正式成立，称帮助“一带一路”国家建立自主AI，构建可控的国家级AI基础设施。

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