從 GPT-4o & o1 到Claude3.5 & 3.7，再到 DeepSeek-V3 & R1，大家都在卷智商，卷大引數。
但今天智譜AI給我們帶來了一個全新的方向：在卷智商的同時，我們也需要把反應速度捲起來！
這裡先問大家一個問題，有沒有覺得在試用各大廠商的推理模型時候，看著他們一個字一個字的往外蹦，實在是太慢了，導致很多時候不太願意用。
這次，智譜團隊帶著全新的AI“三板斧”來了，是大家用得起的“斧”，也是一把小巧的“斧”，更是是一把非常鋒利的“斧”：
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GLM-4（基座通用）：9B的對話模型和32B的基礎模型
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GLM-Z1-Air（極速推理）：9B和32B的推理模型
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GLM-Z1-Rumination（深度沉思）：32B的沉思模型
此外，頂級域名“z.ai”也正式上線，目前z.ai集合了沉思模型、推理模型、對話模型。
智譜MaaS平臺：https://bigmodel.cn
Z.ai：https://chat.z.ai
開源地址：https://huggingface.co/THUDM
模型解讀：智譜三大重磅產品上線
1. GLM-4-Air-0414（基座模型）
這次的基座模型僅僅只有32B，相比DeepSeek-R1上千億的模型來說輕便太多了。
當然，在輕便小巧的同時，它還不丟失強大的效能以及豐富的功能。
因為Air模型在訓練時加入了程式碼、推理類資料，也支援多語言工具呼叫、聯網搜尋等 Agent 功能。此外，z還有一大亮點，在Z.ai平臺上它支援即時預覽 HTML/CSS/JS 程式碼執行結果（像調 IDE 一樣對話調程式碼）
比如：
設計一個支援自定義函式繪製的繪圖板，可以新增和刪除自定義函式，併為函式指定顏色。
在各項基準測試，比肩各大廠商的大引數模型。
2. GLM-Z1-Air（推理模型）
在32B的GLM-4-Air-0414的基礎上，他們引入了更多推理類資料，並在對齊階段深度優化了通用能力，推出了全新的深度思考模型 GLM-Z1-Air，以及變種版本 GLM-Z1-AirX 和 GLM-Z1-Flash。
在多項基準測試上，媲美OpenAI-o1mini以及DeepSeek-R1。API呼叫價格也是R1模型的 1/30，可以說是價效比之王了。
但是重點來了，極速版 GLM-Z1-AirX 是國內速度天花板！！！
有8倍推理速度，最高達到 200 tokens/秒！！！
可能大家對這個沒有什麼概念，一起來看一段對比影片感受一下。
結果非常明顯，在雙方都獲得正確答案同時，AirX是快了不少的。
我仔細研究過後，發現他們採用了冷啟動與擴充套件強化學習策略，並針對數學、程式碼、邏輯等關鍵任務進行了深度最佳化訓練。
最後，GLM-Z1-Flash也是唯一免費API呼叫的推理模型。
智譜團隊真的是費勁心思，讓大家體驗到AI的紅利啊。
也許會有網友質疑到，為啥需要這麼快的模型，只要卷智商不就可以了。
這裡我也是思考了一下這個問題。高速推理的模型更加適用家用和商業機器人大腦，以及自動駕駛的快速決策，因為這兩個場景對於速度上有著極高的要求。
如果覺得32B還是太大，智譜團隊還溫馨的提供了9B版本的方便大家，在自己的電腦上試用，然而效能還是意外的強。
3. GLM-Z1-Rumination（沉思模型）
當我們以為推理模型可能，到了AI發展的階段性頂部的時候，他們又推出了沉思模型 GLM-Z1-Rumination，也是首個開源Deep Research的模型。
大家可能對這個概念不是很瞭解。比如R1的模型是可以反覆推理以及思考確定性的答案，例如：數學題。
但是沉思模型擅長回答開放性以及不確定性的問題，這些問題需要我們人類反覆思考斟酌， 甚至要上網查一百個資料、搜尋資料庫……至少花上半天的時間才能完成。
這些問題通通被沉思模型在幾分鐘內解決。
再來個具象化的類比：
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搜尋模型：本科生 -
反思模型：碩士 -
沉思模型：博士
一句話概括此模型的能力就是：自主提出問題—搜尋資訊—構建分析—完成任務，非常適合研究型寫作和複雜檢索任務。
官方推薦配置：
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32B：1 張 H100 / A100 或者更先進的NVIDIA旗艦顯示卡
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或者 4 張 4090 / 5090 / 3090
我的實戰測評
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GLM-Z1-Air VS DeepSeek R1：速度測試
這裡我問了一個有些難度的數學問題，非常考驗模型推理能力+數學知識。
求所有滿足下式存在正整數 (x, y) 的素數 (p)： [ x(y^2-p) + y(x^2-p) = 5p. ]
先說結論，在答案都對的情況下，GLM-Z1-AirX用時2分鐘，然而DeepSeek-R1用時4分鐘，快了一倍。這個速度還是很誇張的。
GLM-Z1-Air回答：
DeepSeek-R1回答：
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沉思模型測試
這裡我想讓它幫我做一個綜述初稿。
中低資源語言的機器翻譯有哪些最新方法: 上網查學術資料（如ACL Anthology、arXiv）, 彙總不同方法的優劣, 按照年份、語言類別等進行分類, 甚至嘗試寫個 survey 初稿.
我們可以看到，它先採用思考方式發出提問，然後進行網路搜尋，最後收集資料，再進行新的一輪，直到任務結束。
在我去客廳做杯咖啡的時間，它就把綜述呈現給我了，如果讓我親自來做估計得好幾天。
最後，如下圖所示，把段落重點都寫的非常清晰，最後還帶上了參考文獻，真的是省時又省力。
最後一件事
頂級域名Z.ai也上線了。其中支援模型有：
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GLM-4-32B（基座模型）：具備強大程式碼生成能力，支援全新 Artifacts 功能，打造互動式開發體 驗。
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Z1-32B（推理模型）：超強推理效能，線上體驗最高達 200 Tokens/秒 的極速輸出。
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Z1-Rumination-32B（沉思模型）：可以體驗 Deep Research 的強大能力，適合做深度調研。
最後一句話
智譜這次“三板斧”的釋出，也是加速了國產大模型生態的發展。其深度思考模型彌補了國產生態上長期缺失的一環——“思考+執行”的閉環。
更加是奠定了大模型接下來的發展趨勢-小而精
隨著 Z.ai 正式開放、MaaS 平臺上線、模型全量開源，會不會迸發出新的一波AI應用熱潮呢。
大家可以在評論區討論一下自己的使用體驗。
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