引言

就在7月29日凌晨，智谱AI毫无预热地甩出GLM-4.5，开源且可商用。
它比GLM-4到底强多少？值不值得连夜升级？有哪些真正落地的新能力？
接下来10分钟，我们从性能、功能、成本、场景四个维度一次讲透。

一、GLM-4.5是什么？与GLM-4的核心区别

GLM系列回顾

  • 2023年GLM-130B → 2024年GLM-4 → 2025年7月GLM-4.5
    一句话总结：GLM-4.5是智谱首次在单一模型内原生融合推理+编码+Agent能力的MoE大模型。

关键升级速览

维度 GLM-4 GLM-4.5
总/激活参数量 60B/60B 3550B/320B（Air版1060B/120B）
上下文长度 32K 128K
生成速度 30 token/s 最高100 token/s
工具调用成功率 未公布 90.6%
API价格（百万tokens） 输入2元/输出6元 输入0.8元/输出2元

二、性能实测：速度、准确率、长文本处理表现

官方+社区12项基准平均分：GLM-4.5 全球第三，国产&开源第一。

Benchmark GLM-4.5 GLM-4 GPT-4-Turbo Claude-4-Sonnet
MMLU-Pro 71.2 65.4 73.0 70.1
MATH-500 98.2 90.5 96.7 95.8
SWE-Bench Verified 64.2 未上榜 62.0 70.4
长文本Rouge-L(128K) 0.47 0.41 0.45 0.46

结论：数学推理提升最明显，长文本几乎翻倍，代码任务与Claude差距缩小到6分以内。

三、五大值得关注的新特性

1. 128K超长上下文

直接把整份财报或论文塞进去不截断，实测72K tokens的法律合同摘要耗时仅8.3秒。

2. 代码与数学双SOTA

  • 数学：AIME24与Claude 4 Opus打平。
  • 代码：Terminal-Bench 37.5分，高于GPT-4.1的32.1分。
    你可以这样用：把GLM-4.5接入Claude Code，三步完成配置（见内链文章）。

3. 工具调用成功率90.6%

官方52个Agent任务实测，一次调用成功率直接碾压Kimi-K2的86.2%。
建议尝试：用LangChain的create_openai_tools_agent把endpoint换成https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/即可零成本迁移。

4. 原生多模态（图文混合）

支持同时输入文本+图片进行推理，已在内测“一句话生成带图表的PPT”。

5. 双模式推理引擎

  • 思考模式：复杂任务先出推理链再出答案。
  • 非思考模式：闲聊场景毫秒级响应。
    同一API加参数"thinking":true/false即可切换，无需部署两份模型。

四、谁应该升级到GLM-4.5？

角色 升级建议
开发者 与OpenAI接口格式100%兼容，只需换key；成本**直降60%**以上。
企业 若已有GLM-4，建议灰度测试128K长文本场景，性能提升>15%再全量切流。
科研人员 开源权重+RL框架slime已同步放出，适合做SFT和RLHF基座。

五、实际应用场景举例

案例1：长文档摘要

上传100页PDF → 设定prompt“请用中文输出10条关键信息” → 8秒完成，Rouge-L 0.47，比GLM-4高15%。

案例2：LangChain智能Agent

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
    openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
    model_name="glm-4.5",
    temperature=0.2
)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="openai-tools")

实测调用天气API+数据库查询，成功率92%。

案例3：客服系统提准

某SaaS客服把GLM-4.5嵌入知识库，FAQ匹配准确率从83%提升到91%，平均响应时间从1.2秒降到0.4秒。

结尾

GLM-4.5用一句话总结：开源、低价、全能、飞快。
如果你在做长文本、Agent或代码生成，现在就是升级窗口。
你在项目中会考虑升级到GLM-4.5吗？欢迎留言讨论！

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