GLM-4.5双版本开源：3550亿参数智能体免费商用

GLM-4.5双版本开源：3550亿参数智能体免费商用

【免费下载链接】GLM-4.5GLM-4.5拥有3550亿总参数和320亿活跃参数，而GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计，总参数为1060亿，活跃参数为120亿。GLM-4.5模型统一了推理、编程和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求。项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5

国内大语言模型领域再迎重大突破——GLM-4.5系列模型正式开源，包含3550亿总参数的GLM-4.5与1060亿总参数的GLM-4.5-Air两个版本，均采用MIT开源协议允许免费商用，标志着超大规模智能体模型向产业级应用迈出关键一步。

行业现状：开源与商业化的双向突破

当前大语言模型领域正呈现"开源加速、商用放宽"的发展趋势。据行业研究显示，2024年全球开源大模型数量同比增长173%，但参数规模超过千亿且支持商用的模型仍属凤毛麟角。此前开源模型多集中在百亿参数级别，而闭源模型虽性能强劲却存在使用成本高、定制化受限等问题。GLM-4.5系列的推出，首次实现3550亿参数规模模型的完全开源商用，填补了超大规模开源模型的市场空白。

模型亮点：双版本布局与智能体能力革新

GLM-4.5系列采用创新的混合专家（MoE）架构，通过"总参数-活跃参数"分离设计实现性能与效率的平衡。其中GLM-4.5具备3550亿总参数和320亿活跃参数，定位高端复杂任务；GLM-4.5-Air则以1060亿总参数和120亿活跃参数实现轻量化部署，两者均支持128K超长上下文。

该系列最显著的突破在于统一了推理、编程和智能体能力，首创"混合推理模式"：在处理数学证明、逻辑分析等复杂任务时自动启用"思考模式"，通过内部推理链提升准确率；面对简单问答则切换至"非思考模式"以提高响应速度。据官方测试数据，GLM-4.5在12项行业标准基准测试中综合得分为63.2，位列全球所有模型第三；轻量化版本GLM-4.5-Air得分59.8，在效率与性能间取得最优平衡。

针对产业落地需求，GLM-4.5提供FP8量化版本，可将显存占用降低50%以上。在硬件配置方面，GLM-4.5-FP8版本仅需8张H100显卡即可运行，而GLM-4.5-Air-FP8版本甚至可在单张H200显卡上部署，大幅降低了超大规模模型的应用门槛。

行业影响：开源生态与商业应用的双重赋能

GLM-4.5系列的开源商用将从三个维度重塑行业格局：首先，为企业级用户提供零成本的智能体开发底座，尤其利好金融、医疗等需要复杂推理能力的领域；其次，FP8量化技术与混合推理模式的开源，将推动大模型部署效率的行业标准提升；最后，完整的工具调用与推理解析代码开源（已集成于transformers、vLLM等主流框架），将加速智能体应用的标准化开发。

值得注意的是，MIT许可证允许商业使用和二次开发，这意味着企业可基于GLM-4.5构建自有知识产权的应用产品。目前已有多家科技企业宣布将基于该模型开发行业解决方案，预计将在智能客服、代码辅助、数据分析等场景产生规模化应用。

结论：开源加速智能体时代到来

GLM-4.5系列的开源商用，不仅是技术层面的突破，更标志着大语言模型从"通用能力展示"向"产业级智能体"的进化。通过提供高性能、低门槛、可商用的超大规模模型，GLM-4.5正在降低智能体技术的应用门槛，有望推动AI应用从单一功能工具向自主决策系统升级。随着开源生态的完善，我们或将在2025年看到智能体应用在千行百业的规模化落地。

【免费下载链接】GLM-4.5GLM-4.5拥有3550亿总参数和320亿活跃参数，而GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计，总参数为1060亿，活跃参数为120亿。GLM-4.5模型统一了推理、编程和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求。项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5