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入门 ​

基于 智谱 AI 官方文档（docs.bigmodel.cn）+ HuggingFace zai-org 开源仓库编写，对照 2026-07 主推的 GLM-5.2 行为

速查 ​

  • 主推旗舰：GLM-5.2（1M 上下文 / 128K 输出，介于 Claude Opus 4.7 与 4.8 之间）
  • 上一代：GLM-5.1（200K，SWE-Bench Pro 58.4 超 GPT-5.4 / Opus 4.6 / Gemini 3.1 Pro）
  • 中端在售：GLM-4.7（SWE-bench 73.8）/ GLM-4.6（对齐 Claude Sonnet 4，200K/128K）
  • 普惠 / 调试：免费层 glm-4.7-flash / glm-4-flash-250414 / glm-4v-flash / cogview-3-flash / cogvideox-flash
  • API 双端点：通用 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions vs Coding Plan 专属 /api/coding/paas/v4
  • 认证：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，API Key 在 bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
  • 模型 ID：glm-5.2 / glm-5.1 / glm-5 / glm-5-turbo / glm-4.7 / glm-4.7-flash / glm-4.6 / glm-4.5-air(x) / glm-4-long(1M) / glm-4-flash-250414
  • 特色字段：thinking.type = enabled|disabled、reasoning_effort = none|low|medium|high|max
  • 内置工具：web_search / retrieval / MCP 工具调用、tools + tool_choice（OpenAI 风格 Function Calling）
  • SDK：pip install zai-sdk（新，ZhipuAiClient）/ zhipuai（旧）/ Java ai.z.openapi:zai-sdk:0.3.5
  • 开源部署：vLLM --tool-call-parser glm47 --reasoning-parser glm45 --enable-auto-tool-choice + SGLang EAGLE 投机解码
  • 上下文阶梯：Air 128K → 4.6/4.7/5/5.1 200K → GLM-4-Long / GLM-5.2 1M

GLM 是什么 ​

GLM 是智谱 AI（Z.ai）自研的大语言模型家族，走 MoE 混合专家 + 深度思考可控 + MIT 开源 的差异化路线。它的核心定位有三：

  • 国产合规基座：智谱自研、国内合规调用，中文场景体验好
  • ARC 三能力融合：Agentic + Reasoning + Coding 在同一模型原生支持
  • OpenAI 兼容 + 特色字段：迁移成本最低，thinking / reasoning_effort / MCP 提供 GLM 差异化能力

GLM ≠ OpenAI 1:1 等价。thinking.type / reasoning_effort / web_search / retrieval / MCP 等是 GLM 特色字段，标准 OpenAI SDK 不一定识别。

模型矩阵速览 ​

类型代表模型用途
文本（旗舰）glm-5.2 / 5.1 / 5 / 5-turbo长任务 / Agent / 编码
文本（中端）glm-4.7 / 4.7-flash / 4.6日常生产、性价比
文本（普惠）glm-4.5-air(x) / glm-4-long(1M) / glm-4-flash-250414高并发、调试
视觉多模态glm-5v-turbo / 4.6v / 4.6v-flash图像理解、多模态 Coding
OCR / 文档glm-ocrPDF / 文档识别（单图 ≤10MB / PDF ≤100 页）
文生图glm-image / cogview-4图像生成
视频cogvideox-3 / vidu-q1视频生成
语音glm-tts / glm-tts-clone / glm-asr-2512 / glm-realtime / glm-4-voice语音合成 / 识别 / 实时
Agent 浏览器autoglm-phone手机 / 浏览器自动化
向量与检索embedding-3 / embedding-2(8K) / rerank(4K)RAG / 检索增强
角色 / 情感charglm-4 / emohaa角色扮演、情感陪伴

GLM 全模型矩阵按模态分工，不存在「一模型打天下」。文本模型无视觉通道，硬接图像或 PDF 会失败。

MoE 参数规模 ​

模型总参数激活参数备注
GLM-4.5355B32B开源 MIT，2025 旗舰
GLM-4.5-Air106B12B轻量版，FP8 部署仅需 H100×2
GLM-4.7-Flash30B3B免费层主力
GLM-5744B40B预训练 28.5T，集成 DeepSeek Sparse Attention + Slime 异步 RL
GLM-5.1744B40B单次任务可自主工作 8 小时
GLM-5.2744B40B1M 上下文 / 128K 输出，长任务时代旗舰

上下文与输出阶梯 ​

模型档位上下文最大输出
Air 系列128K96K
4.6 / 4.7 / 5 / 5.1200K128K
GLM-4-Long / GLM-5.21M128K

启用 Context Cache 承载长对话 / 项目级工程上下文，重复长前缀不缓存会重复计费且延迟翻倍。

API base URL 双端点 ​

  • 标准 PaaS：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions
  • Coding Plan 专属：https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions（Claude Code / Cline / Roo Code / Kilo Code 接入端点，享优先保障）

通用 Agent 场景（非 Coding Agent）走标准 PaaS，官方明确采用「次级调度 + 尽力交付」策略，高峰期可能降级。

一次最小调用 ​

bash
curl -X POST https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $BIGMODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是资深前端工程师"},
      {"role": "user", "content": "用三句话介绍 GLM"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "medium",
    "temperature": 0.7,
    "stream": false
  }'

Python SDK 三件套 ​

bash
# 推荐：新 SDK
pip install zai-sdk
python
# zai-sdk（新，推荐）
from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 TypeScript 写一个防抖函数"}],
    thinking={"type": "enabled"},
    reasoning_effort="high",
)
print(resp.choices[0].message.content)
python
# zhipuai（旧 SDK，仍可用）
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")

Coding Plan 套餐 ​

套餐价格配额并发
Lite¥20/月约 120 prompts/天10
Pro¥100/月约 600 prompts/天30

Coding Plan 直接对接 Claude Code / Cline / Roo Code / Kilo Code；这些 Coding Agent 任务享优先保障，通用 Agent 工具走次级调度。

finish_reason 取值 ​

取值含义
stop正常结束
tool_calls触发工具调用
length达到 max_tokens
sensitive因敏感内容中止（GLM 特色）
network_error网络错误

别期待 GLM 完全绕过中文内容审核，涉政 / 违规内容会被 finish_reason: sensitive 截断。

下一步 ​

  • 模型矩阵与对比：各代基座深度对比、Coding/Agent 场景选型、反模式
  • 参考：完整模型表、API 字段清单、SDK 速查、开源部署、官方资源