从每天收入5美元到上市，智谱Z.ai这一年做对了什么？

恭喜“全球大模型第一股”智谱，今天正式登录港交所。

截至收盘，上涨 13.17%，市值 578 亿港币（说实话，低了）。

看着智谱上市，有一种难以言说的感觉。就是那种好像看着自己一个熟悉的朋友，今天终于站上了更大的舞台，由衷地替他高兴。

就好像朋友@黄啊码的评论：深度参与某大模型公司业务并促成其上市。而 GLM，就是那个大模型。

因为认识智谱的很多人，知道今天这一切来之不易。

从技术积累到底层模型，从 Chat 产品到 Coding Plan，从智谱清言到 Z.ai，再到今天的资本化，每一步都走得不易。

某种程度上，智谱上市也不只是他自己的节点，更像是整个中国大模型产业的一次阶段性确认：不是 PPT，不是 AGI 口号，也不是流量，而是终于有团队把这件事，做成了一家可以被公开市场定价的公司。

也包括，明天即将登录港交所的MiniMax。

接下来会有波动，会被质疑，也会被拿放大镜反复审视。

但这，大概是一个真正长期故事的开始。

今天，智谱 Z.ai 负责人李子玄发了篇推文《Z.ai 2025: Fueling the Path to AGI》，分享了他们去年做 Z.ai 的心路历程，看完感触良多，特别想分享给大家。

全文要点有：

• 1、上市不是终点，甚至不是一个特别重要的节点。它只是意味着我们在通向 AGI 的路上又加了一次油。

• 2、很多看起来“突然”的成功，背后都是漫长的积累和无数个不被看见的夜晚。（这点深有感触）

• 3、与其做一个所有人都觉得“还行”的产品，不如做一个一部分人觉得“真好”的产品。

• 4、真诚是必杀技，在别人需要你的时候，你在那里就行。

• 5、模型即产品，不是套一层 UI，而是让模型能力和用户体验真正咬合。

• 6、API 的 To C 化是一种被低估的商业模式创新，GLM Coding Plan 首次尝试将 LLM API 推向个人用户。

• 7、Z.ai 坚持游客也能享用旗舰模型，哪怕这意味着无法追踪用户行为，但这能够换来信任。

• 8、作为一家模型公司，真正能够带来质变的，只有模型本身。

• 9、Z.ai 和 Coding plan 一开始都是副项目，但后来成了主业。

• 10、早期，智谱经历了品牌碎片化，在品牌、实验室名、开源仓库名上分散与不统一，这也是许多技术出身团队在全球化过程中经常容易出现的问题。

以下，是推文全文（AI翻译+人工校对）。

如果你英文阅读能力不错，建议优先看英文：

https://x.com/ZixuanLi_/status/2009083001716560209

中文版《Z.ai来时路》：

https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/V6l0wNGMZiVIlaksEs3cxykBnZg

在 Z.ai 上市之际，我想认真地写一写这一年我们经历的艰难与成长，讲述 2025 年 Z.ai 在品牌、产品和商业上的真实故事，包括那些外人看不到的挣扎，也包括我们是如何一步步走到今天的。

品牌

在很多人眼里，Z.ai 和 GLM 似乎是今年下半年突然冒出来的。但实际上，我们是世界上最早探索 LLM 的团队之一。

早在 2020 年、2021 年，我们就提出了自己的 LLM 算法架构 GLM，并开始尝试训练数十亿参数的基座模型。2022 年，这些成果登上了 ACL，影响广泛。2023 年，我们发布了几款 ChatGLM 模型，即便在 GLM-4.5、4.6 和 4.7 发布后，这些模型在 Hugging Face 上仍然保持着最多点赞和下载的记录。

但我们的全球品牌，一直没有真正建立起来。

问题出在哪里？首先是品牌的碎片化。我们的中文名在英文中翻译为 Zhipu，开源仓库叫 THUDM，实验室叫 THUKEG，社交媒体账号又叫 ChatGLM，好像哪也不挨着哪。再加上，我们有五彩斑斓的 Logo 图案和配色，缺乏统一的视觉语言。

其次，我们过去更关注学术影响力，对媒体和商业传播投入甚少。今年 4 月我接管官方 X 账号时，粉丝只有 2000 人。

Z.ai 这个名字，最初更像是一个面向全球市场的 Side Project（副项目）。

我们结合 Zhipu 首字母的 Z 和 ai，买下了 z.ai 这个域名。之所以加一个点、让 ai 小写，有两个小心思：一是它在富文本中天然会被渲染成链接；二是想激发好奇心，让人忍不住试试这是不是真的能打开。

当时我也没想好 Z.ai 会走向何方，所以开玩笑说：大部分打开 z.ai 的人，一定是从 a.ai、b.ai 这么一路试过来的。

但有一点我很确定：这个名字有更高的上限。 它足够简洁，又不失创意，能承载更大的想象空间。

去年4 月 14 日，Z.ai 域名正式上线，同一天我们发布了几款 9B 和 32B 的模型，标志着 Z.ai 计划的正式启动。那篇推文获得了 40K 的浏览量，放在今天不算什么，但对于当时只有 2000 粉丝的账号来说，已经是历史第二高了。

很少有人知道，把这个品牌真正做起来有多难。

对内，我们需要持续进行品牌收束：从多个主体代号、多条模型序列、多套 Logo，逐渐收敛到 Z.ai 和 GLM 这两个核心符号上。设计语言上，我们把偏学术的配色逐渐替换成更克制、更有高级感的极简风格。

对外，我们需要从籍籍无名，一步步登上主流牌桌。

说实话，GLM-4.5 发布那天，我们几乎是人工把 GLM 和 Z.ai 这两个品牌“一个个地送到”可能关注它的人面前。那天晚上，我从 10 点发到第二天早上 8 点。凌晨 4 点的时候，咖啡已经喝完了，我盯着屏幕上一个陌生的 ID 问"GLM 支持 function calling 吗"，突然意识到，真的有人在认真看我们了。

不是什么高明的策略，就是最笨的办法。但有时候，最笨的办法就是最有效的办法。

我一直相信，真诚是必杀技。

很多人问我怎么把这些事情做成，我的回答很简单：在别人需要你的时候，你在那里就行。

但这确实不简单，尤其是做全球化业务。时差意味着你需要在别人的白天保持响应，文化差异意味着你需要理解不同市场的语境，而资源有限意味着你没有试错的余地。

所幸，一个人走得快，一群人走得远。

2025 年最让我感恩的，是我们找到了一批同行者。他们有的热爱 GLM，有的集成 GLM，有的评测 GLM。是这些合作伙伴让后续的工作变得更加顺畅，也是他们一如既往地推动着我们前进。

Z.ai 是一家模型公司，但从来不只是一家模型公司。

我们有独特的人，独特的品味，以及独特的文化。希望这些，能够在今后更多地传递给大家。

2025 年，我们为 Z.ai 和 GLM 打下了品牌基础。

2026 年，我希望我们能更多地出现在国际主流舞台，深化开源生态，并持续为社会的人工智能做出贡献。

产品

最近流行讲 Side Project 逆袭的故事。Z.ai 也始于一个Side Project。

上线当天，有超过 1 万人在 Z.ai 上对话。但随后几周，我们没有做任何动作，没有 Marketing，没有产品更新，我当时的主业也不是这个。用户数一路下滑，到 5 月 17 日跌到了 600 多。

但我始终相信，Z.ai 的上限远不止于此。

5 月底，我争取到了把更多精力投入 Z.ai 的机会。我们构建了首个引人注目的功能——AI Slides，并开始进行社区推广和 Marketing。

AI Slides 由 GLM-4.5-Air 的早期版本 GLM-Experimental 驱动。

在这个功能上，我们深度践行了“模型即产品”的理念：根据用户理想中的行为轨迹构建训练数据，再将这种轨迹以产品化的交互呈现出来。这不只是套一层 UI，而是让模型能力和用户体验真正咬合在一起。

7 月 9 日，AI Slides 正式发布（见我们）。这一尝试小获成功，以至于当时很多人以为 Z.ai 就是一个做 PPT 的工具。

凭借 AI Slides 的势能，我们在 GLM-4.5 发布前将日活恢复到 10,000 以上。

但作为一家模型公司，真正能带来质变的，只有模型本身。

GLM-4.5 发布后，Z.ai Chat 迎来全面爆发。得益于模型整体能力和多语言水平的提升，我们的留存率有了显著提高。比如：GLM-4.5 发布前，挪威用户的次日留存只有 9%；发布后，一下提升到了 27%。

到 GLM-4.7 发布时，我们已经实现了 100 倍的增长。

在这个过程中，我们始终坚持这几条原则：

• 极简主义：不是所有人都喜欢极简，但我们希望把交互做到干净清爽，让喜欢的人特别喜欢。与其做一个所有人都觉得“还行”的产品，不如做一个一部分人觉得“真好”的产品。

• 原汁原味：Z.ai Chat 代表的就是模型本身的能力。除了像 AI Slides、Full-Stack Development（全栈开发）等定制场景，默认情况下我们没有添加任何系统提示词，也没有做任何工程上的意图识别或 Workflow 处理。我们希望用户喜欢 Z.ai Chat 的体验，就能放心地使用 API 和开源版本，二者是一致的。

• 核心能力：经常有朋友问我：用户有 ChatGPT 和 DeepSeek，为什么还要用你们？我想，最好的回应不是解释，而是在实用场景中打造 Top 级的解决方案。我们正在把 AI Slides、Full-Stack Development、视觉理解等能力打造成有差异化、有护城河的产品。

• 低使用门槛：我们当然在意用户留存，但比起留下用户，我们更在意他们在平台上是否开心、是否满足了自己的需求。因此，我一直坚持 Z.ai Chat 在游客状态也能使用旗舰模型。我们或许永远不知道这些用户是谁，但我们一定是最能满足他们使用诉求的那个产品。

商业

GLM-4.5 上线前，整个 api.z.ai 站点每天的收入不到 $5。

你没看错，就这么多。当时我们的全球 API 站点几乎处于无人维护的状态，就只是放在那里。

所以当 OpenRouter 第一次收录我们模型的时候，我们内部庆祝得像过节了一样。

GLM-4.5 发布后，用量有了明显好转，但问题仍然存在：

• 低粘性：用户访问不稳定。经常要了很高的 Rate Limit，用一阵子就突然切走，给我们的成本管理带来很大挑战。

• 竞争激烈：全球有很多Inference Provider（模型服务商），即使大家认可 GLM，我们也要和其他厂商竞争。他们通常在国际市场上有更低的价格、更成熟的客户关系。

• 距离感：大多数 GLM API 集成来自 OpenRouter 等平台。我们无法直接与终端用户连接。

转折点，是 GLM Coding Plan。

这是一个诞生于 GLM-4.5 和 GLM-4.6 之间、承上启下的新商业模式。

在讲 Coding Plan 之前，我想先分享一个小插曲。

GLM-4.6 发布前，我们的 X 账号被攻击盗号了一次。那个黑客给账号设了一个双重验证，把我们锁在了外面。发布迫在眉睫，我们在 12 个小时内惊险召回了账号。那是一段非常紧张的经历，也让我们更加重视安全问题。

现在，回到 Coding Plan。我不会说这种商业模式是我们首创的，同一时期已经有 Cerebras Code 在做类似的尝试。但 GLM Coding Plan 确实是模型厂商第一次系统性地进行这种探索，后来也有不少同行推出了类似的产品，这让我们感到很欣慰，说明这个方向是对的。

关于命名还有个小故事。Coding Plan 原本要叫 Dev Pack，还有人提议叫 Vibe Pack。最后我说，咱们就叫 Coding Plan 吧，简单直接，用户一看就知道是干嘛的。

GLM Coding Plan 的灵感，来自一次国内的营销实验。

GLM-4.5 发布时，我们做了一个活动：大约 $7（¥49） 买一张月卡，可以无限量使用 GLM，有 1000 人参加了这个活动。

说实话，这又是一个为了乐趣而做的副项目。但如果没有它，可能不会有这么多人愿意来体验 GLM-4.5。

活动进行到一半时，我们发现大约有 500 人还在高频使用，留存率相当高。这些用户普遍希望活动能延期，能继续以订阅的方式畅用 API。

据我们统计，用量最多的用户消耗了价值 7 万美元的 tokens，是他购买金额的一万倍。我们当然负担不起这种消耗，于是快速收集用户反馈，平衡各种因素，并建立了基础设施。半个月后，也就是 9 月 1 日，我们为这批用户续上了 GLM Coding Plan，同时面向全球发售。

在 GLM Coding Plan 发布后、GLM-4.6 发布前的一个月里，api.z.ai 的每日 Token 调用量翻了 10 倍。

GLM Coding Plan 解决了上述问题，但我认为其里程碑意义仍然被低估。

在我看来，GLM Coding Plan 第一次系统性地实现了 LLM API 的 To C 化。

它并不只服务于 Coding 场景，而是可以服务于任何个人用途：

• 由于并发限制，它不会被用于面向公众的服务，但可以提供近乎无限量的个性化 API 使用。

• 场景早已超出了 Coding。每天，有大量 SillyTavern、Zotero 等应用的用户在使用 GLM Coding Plan。它与遵循 OpenAI 或 Anthropic API 协议的任何接口都兼容。只要你不滥用它，你可以做任何你想做的事。

• 订阅制天然降低了 API 的使用门槛，让用户更少关注 Token 计数，更多关注服务本身。

当然，我们还有很多需要在 2026 年提升的地方。我们会做更多底层的事情，也会坚持把服务层做好。

虽然这篇文章写于上市这一天，但说实话，这仅仅是一个普通的日子。

上市不是终点，甚至不是一个特别重要的节点。它只是意味着我们在通向 AGI 的路上又加了一次油，有了更多的燃料继续前行。

回顾 2025 年，我最大的感受是：很多看起来“突然”的成功，背后都是漫长的积累和无数个不被看见的夜晚。 从 2020 年的 GLM 架构，到 2025 年的品牌重塑，我们用了五年时间才让更多人看见我们。

感谢所有在这条路上陪伴我们的人，无论是团队的伙伴、合作的开发者，还是每一位使用 Z.ai 和 GLM 的用户。你们的反馈、批评和支持，都是我们前进的动力。

2026 年，我们继续。