刚刚，智谱一口气免费开源6款模型，200 tokens/秒成商用速度之最

金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

就在刚刚，智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型：

• 沉思模型GLM-Z1-Rumination
• 推理模型GLM-Z1-Air
• 基座模型GLM-4-Air-0414

若是以模型大小（9B和32B）来划分，更是可以细分为六款。

首先是两个9B大小的模型：

• GLM-4-9B-0414：主攻对话，序列长度介于32K到128K之间
• GLM-Z1-9B-0414：主攻推理，序列长度介于32K到128K之间

还有四个32B大小的模型，它们分别是：

• GLM-4-32B-Base-0414：基座模型，序列长度介于32K到128K之间
• GLM-4-32B-0414：主攻对话，序列长度介于32K到128K之间
• GLM-Z1-32B-0414：主攻推理，序列长度介于32K到128K之间
• GLM-Z1-32B-Rumination-0414：主攻推理，序列长度为128K

而随着一系列模型的开源，智谱也解锁了一项行业之最——

推理模型GLM-Z1-32B-0414做到了性能与DeepSeek-R1等顶尖模型相媲美的同时，实测推理速度可达200 tokens/秒。

如此速度，已然是目前国内商业模型中速度最快，而且它的高性价比版本价格也仅为DeepSeek-R1的1/30。

值得一提的是，本次开源的所有模型均采用宽松的MIT许可协议。

这就意味着上述的所有模型都可以免费用于商业用途、自由分发，为开发者提供了极大的使用和开发自由度。

那么这些开源模型的效果又如何？

（PS：文末有彩蛋~）

先看性能

首先来看下GLM-4-32B-0414。

它是一款拥有320亿参数的基座大模型，其性能足以比肩国内外规模更大的主流模型。

据了解，这个模型基于15T高质量数据进行预训练，其中特别融入了大量推理类合成数据，为后续强化学习扩展提供了坚实基础。

在后训练阶段，智谱团队不仅完成了对话场景的人类偏好对齐，还运用拒绝采样和强化学习等先进技术，重点提升了模型在指令理解、工程代码生成、函数调用等关键任务上的能力，从而显著增强了智能体执行任务的核心素质。

实际测试表明，GLM-4-32B-0414在工程代码编写、Artifacts生成、函数调用、搜索问答及报告撰写等多个应用场景均展现出色表现。

部分基准测试指标已达到或超越 GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等更大规模模型的水平。

从实测效果来看，GLM-4-32B-0414进一步提升了代码生成能力，可处理并生成结构更复杂的单文件代码。

例如来上这么一段Prompt：

• 用HTML模拟太阳系的行星运动。

再如：

• 设计一个支持自定义函数绘制的绘图板，可以添加和删除自定义函数，并为函数指定颜色。

以及设计一个小游戏也是不在话下：

• 用HTML网页实现2048小游戏。

再来看下GLM-Z1-32B-0414的性能，一款专为深度推理优化的模型。

这个模型在GLM-4-32B-0414的基础上，采用了冷启动结合扩展强化学习的策略，并针对数学推导、代码生成、逻辑推理等高难度任务进行了专项优化，显著提升了复杂问题的解决能力。

此外，它还通过引入基于对战排序反馈的通用强化学习（RLHF），模型的泛化能力得到进一步强化。

尽管仅拥有32B参数，GLM-Z1-32B-0414在部分任务上的表现已可媲美 671B 参数的DeepSeek-R1。

在AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA等权威基准测试中，该模型展现出卓越的数理推理能力，能够高效应对更广泛、更具挑战性的复杂任务。

接下来，是更小规模的GLM-Z1-9B-0414，在技术上是沿用了上述模型的方法。

虽然只有9B大小，但它在数学推理及通用任务上展现出超越参数规模的卓越性能，综合表现稳居同量级开源模型前列。

尤其值得关注的是，在资源受限的应用场景中，该模型能够高效平衡计算效率与推理质量，为轻量化AI部署提供了极具竞争力的解决方案。

最后，再来看下沉思模型GLM-Z1-Rumination-32B-0414。

这个模型可以说是智谱对AGI未来形态的一个探索。

沉思模型采用与传统推理模型截然不同的工作范式，通过多步深度思考机制有效应对高度开放性和复杂性问题。

其核心突破体现在三个方面：

1. 在深度推理过程中智能调用搜索工具处理复杂子任务；
2. 创新性地引入多维度规则奖励体系，实现端到端强化学习的精准引导与扩展；
3. 完整支持”问题发现→信息检索→逻辑分析→任务解决”的研究闭环系统。

这些技术创新使该模型在学术写作、深度研究等需要复杂认知能力的任务上展现出显著优势。

例如让它回答一个科学假设推演问题：

• 如果人类在火星地下发现液态湖泊中存在类似地球古菌的微生物，请推测：
  (1) 这些微生物可能如何适应极端环境？(2) 这一发现对‘生命起源泛种论’的支持/反驳证据有哪些？(3) 设计一个可验证这些假说的空间实验方案（预算限制5亿美元）。

再看价格

除模型开源外，基座、推理两类模型也已同步上线智谱MaaS开放平台（bigmodel.cn），面向企业与开发者提供API服务。

本次上线的基座模型提供两个版本：GLM-4-Air-250414和GLM-4-Flash-250414，其中GLM-4-Flash-250414完全免费。

上线的推理模型分为三个版本，分别满足不同场景需求：

• GLM-Z1-AirX（极速版）：定位国内最快推理模型，推理速度可达 200 tokens/秒，比常规快 8 倍；
• GLM-Z1-Air（高性价比版）：价格仅为 DeepSeek-R1 的 1/30，适合高频调用场景；
• GLM-Z1-Flash（免费版）：支持免费使用，旨在进一步降低模型使用门槛。

为了更加一目了然，价格表如下：

至于配置方面，32B基础模型、32B推理模型、32B沉思模型（裸模型）的要求如下：

• 1张H100 / A100或者更先进的NVIDIA旗舰显卡
• 4张4090/5090/3090

One More Thing

除了上述内容之外，智谱这次还有一个亮点的动作——

拿下一个顶级域名Z.ai！

目前已经上线了下面三款模型：

而且官方还亮出了一个比较有意思的slogan：

最后，纵观智谱在大模型时代的发展，不得不感慨其更新迭代以及开源的速度。

这样难怪它能成为第一家正式启动IPO流程的“大模型六小龙”。

体验地址：
z.ai