GLM
GLM 是**智谱 AI（Z.ai）**自研的国产大语言模型家族，覆盖 GLM-5.2 / 5.1 / 5 / 4.7 / 4.6 / 4.5-Air 等基座，定位「Agentic + Reasoning + Coding 三能力原生融合」。它走「MoE 混合专家 + 深度思考可控 + MIT 开源」的差异化路线：GLM-5 总参数 744B、激活 40B，预训练 28.5T tokens，集成 DeepSeek Sparse Attention 与 Slime 异步强化学习；GLM-5.2 把上下文推到 1M tokens、最大输出 128K，对标 Claude Opus 4.7~4.8。API 走智谱开放平台 BigModel（open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions），结构兼容 OpenAI Chat Completions，并保留 thinking.type / reasoning_effort / web_search / retrieval / MCP 等 GLM 特色字段；编码场景另有专属端点 coding/paas/v4 对接 Claude Code / Cline / Roo Code / Kilo Code。
评价
优点
- 三能力融合（ARC）：Agentic + Reasoning + Coding 同一模型原生支持，区别于纯编码或纯推理模型
- 国产合规：智谱自研，国内调用无墙、合规走国内云，中文场景体验好
- 深度思考可控：
thinking.type开关 +reasoning_effort五档（none/low/medium/high/max）按任务调推理强度 - 长上下文 1M：GLM-5.2 / GLM-4-Long 承载整工程仓库级上下文，配合 Context Cache 不重复计费
- MIT 开源：HuggingFace
zai-org/GLM-4.5/4.5-Air/5/5.2全权重放出来，BF16 + FP8 都有，可商用 - OpenAI 兼容：
messages/tools/stream/temperature结构对齐，迁移成本最低 - 多模态分工细：GLM-5V-Turbo / 4.6V（视觉）、GLM-OCR（文档）、CogView-4 / GLM-Image（图）、CogVideoX-3 / Vidu（视频）、GLM-TTS / ASR / Realtime（语音）、Embedding-3 / Rerank（检索）
- 编码套餐便宜：Coding Plan Lite ¥20/月、Pro ¥100/月，对接 Claude Code 等编码框架享优先保障
- 基准对标硬：GLM-5.1 SWE-Bench Pro 58.4 超 GPT-5.4/Claude Opus 4.6/Gemini 3.1 Pro；GLM-5.2 FrontierSWE 仅落后 Opus 4.8 约 1%、超 GPT-5.5
缺点
- 与顶尖仍有差距：官方明说对标 Claude Opus 4.5~4.8 / Sonnet 4 与 GPT-5.x，而非最新旗舰；GLM-4.5 相比 Claude-4-Sonnet 自承仍有提升空间
- 通用 Agent 走次级调度：非 Coding Agent 场景采用「次级调度 + 尽力交付」，高峰期可能降级
- 中文审核较严：
finish_reason: sensitive表示因敏感内容中止，海外模型那种宽松度做不到 - GLM 特色字段非标准：
thinking/reasoning_effort/web_search/ MCP 不被标准 OpenAI SDK 识别，需zai-sdk或显式透传 - 本地部署门槛高：GLM-4.5 BF16 全 128K 上下文需 H100×32、GLM-5（744B）更高，必须 FP8 + 投机解码才经济
- 生命周期复杂：GLM-4.5 / 4.5-X 即将下线、GLM-Z1 系列 2025-11-15 下线、GLM-4-0520 2025-12-30 下线，生产需主动迁移
- 模态分工即陷阱：文本模型（glm-5/4.6）无视觉/音频通道，硬接图像或 PDF 会失败
文档地址
GitHub地址
zai-org/GLM-4.5 · zai-org（HuggingFace）