北京
智谱CEO张鹏
3月31日消息，钛媒体AGI获悉，今天上午，“大模型六虎”智谱发布首个免费、具备深度研究和操作能力的AI Agent智能体产品AutoGLM沉思，以及32B（320亿）参数规模的开源GLM-Z1-Air，比肩DeepSeek-R1（671B）。
其中，作为首个集深度研究能力和操作能力于一体的 Agent，AutoGLM 沉思能一边进行复杂思考，一边执行操作。像人类一样打开并浏览网页，完成从数据检索、分析到生成报告。
AutoGLM沉思背后是智谱GLM全栈自研大模型，包括推理模型GLM-Z1-Air和基座模型GLM-4-Air0414，前者不仅性能比肩DeepSeek-R1，在速度提升最高8倍的同时，价格仅需DeepSeek-R1的1/30。智谱称上述模型将于4月14日开源，并于近期陆续上线官网。
截至发稿前，#动手能力成为AI分水岭# 相关词条已上微博热搜。
智谱CEO张鹏现场演示了AI自动接单写稿的流程：只要一句指令，AutoGLM沉思就会自己上网找征稿帖，根据征稿需求写作，再把写好的稿子发送出去。
张鹏表示，2025年无疑是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。
会后，张鹏对钛媒体AGI表示，很多企业认为，开源免费随便用，就可以节省自己的成本或者投入去做这件事，但根据过去历史经验，其实已经证明了，开源并不能等于完全免费，因为还有后期、技术人员投入和维护成本等，其实投入成本一点都不低，还要再去找商业化团队帮客户（企业主）解决这些问题。
“当然，未来是什么情况我们不知道，但当前状况就是，大家已经清醒过来说，开源免费并不等于真的免费，非商业应用并不等于真的免费，这件事情是大家已经认识到了。”张鹏表示。
对于非通用（行业）Agent，张鹏透露，智谱在做行业Agent产品和解决方案，他强调，智谱核心还是在向企业提供模型即服务（MaaS），重点在于服务。
谈到股改事宜，张鹏强调，“我们奔着IPO目标发展。具体的进程，我觉得可能并不完全取决于我们自己这样一些设计，跟外部大环境有关，所以在这个过程当中，我们还是持续推进我们的融资工作，包括IPO前一些准备工作，这个是在持续有效的进展过程当中。”
智谱成立于2019年，以“让机器像人一样思考”为愿景，研发了具有国产独立知识产权的GLM大模型预训练架构，GLM-4-Plus作为最新基座模型。
自2023年3月智谱 AI 推出千亿开源基座对话模型ChatGLM系列以来，GLM大模型经历四个大版本迭代，共发布了超过20款 AI 模型技术和产品。同时，To B端层面，截至2023年底，智谱 AI 已拥有超2000家生态合作伙伴、超1000个大模型规模化应用，另有200多家企业跟智谱AI进行了深度共创，覆盖传媒、咨询、消费、金融、新能源、互联网、智能办公等多个细分场景的多个头部企业。
融资方面，今年3月3日智谱宣布完成一笔金额超10亿元人民币的战略融资，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。
据钛媒体AGI统计，截至目前，智谱累计融资超161亿元，投后估值超过200亿元，投资方包括高瓴、启明创投、君联资本等知名投资机构，以及美团、阿里、腾讯、小米在内的互联网公司。
3月28日，智谱关联主体北京智谱华章科技有限公司发生工商变更，企业名称变更为北京智谱华章科技股份有限公司，同时智谱主体类型由有限责任公司（外商投资、非独资）变更为股份有限公司（外商投资、未上市）。
这意味着，智谱距离IPO上市之路越来越近，或为未来的资本市场之路铺平道路。
商业化层面，公开信息显示，智谱的商业化收入在2024年取得了100%以上的增长。其中，在B端，在API价格大幅普惠的情况下，智谱MaaS开放平台bigmodel.cn API年收入同比增长超过30倍；在C端，2024年Q3上线付费功能以来，“智谱清言”预计年收入超过千万元。
如今，在DeepSeek达摩克利斯之剑“热度”下，智谱发布了多个开源模型和Agent产品。
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，我们将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。
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。
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。 同时，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了 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也全面超越OpenAI GPT-4o和Anthropic Claude-3.5-Sonnet。此外，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超越了包括GPT-4o + UGround、Claude Computer Use等更大规模的同类模型或商用API。
张鹏表示，智谱不仅致力于推动国产大模型技术的发展，也希望能为世界贡献中国AI力量，在积极推动中国原创大模型及解决方案出海，帮助“一带一路”国家构建自主、可控、无幻觉的国家级/区域级的自主大模型。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”正式成立，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。
张鹏向钛媒体AGI透露，智谱正在大力推进MaaS，当然开源对于商业化也有一定影响，我们提供更好用的工具和平台，提供更好的案例和解决方案，让更多的人更多企业，能给把买来的模型和开源模型用的质量更好，这样的话还有价值，否则就算拿了一个免费模型，投了几个人做几个月，结论也是用不起来。
“不可否认的是，当下AGI之路还刚刚开始，（当前）模型的能力还无法达到完全类比人的这样一个水平。”张鹏坦言。
中国科学院院士，清华大学计算机系教授张钹表示，如果要构建AI智能体，必须要有三个条件：一是很强的思考能力，第二是很强的执行能力，第三是感知能力。
张钹认为，从数字世界走向物理世界，后者需要更多的感知能力。
“我觉得做基础AI模型到现在，中国 AI 公司也要不断反思，不断改进，不断进化，这样才使得我们更符合现代企业的精神。”张钹在演讲结尾称。
（本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳）
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