本報(bào)訊 （記者梁傲男）7月30日，記者從北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“智譜”）獲悉，智譜發(fā)布的新一代旗艦?zāi)Ｐ虶LM-4.5登頂HuggingFace Trending榜單。    

    智譜/供圖

    據(jù)記者了解，GLM-4.5參數(shù)量為DeepSeek-R1的二分之一、Kimi-K2的三分之一，但在多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)得更好，得益于模型更高的參數(shù)效率。在性能優(yōu)化之外，GLM-4.5系列也在成本和效率上實(shí)現(xiàn)突破：API調(diào)用價(jià)格低至輸入價(jià)格為0.8元/百萬tokens，輸出價(jià)格2元/百萬tokens，大幅低于目前主流的模型定價(jià)。

    在性能評(píng)估中，GLM-4.5的表現(xiàn)展示了其架構(gòu)優(yōu)勢(shì)。在涵蓋研究生水平推理和復(fù)雜軟件工程解題等12項(xiàng)全球公認(rèn)的硬核測(cè)試中，其綜合得分位列全球第三，在所有國(guó)產(chǎn)模型和開源模型中均排名第一。

    智譜方面表示，大語言模型的目標(biāo)是在廣泛領(lǐng)域達(dá)到人類認(rèn)知水平，而非針對(duì)特定任務(wù)而設(shè)計(jì)專家模型。一個(gè)優(yōu)秀的大語言模型必須具備通用問題解決、泛化能力、常識(shí)推理和自我改進(jìn)等核心能力。過去五年里，OpenAI的GPT-3學(xué)會(huì)了常識(shí)知識(shí)，而o1模型則通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了“先思考后回答”，在編程、數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜數(shù)學(xué)問題上的推理能力得到了顯著提升。然而，現(xiàn)有模型仍然算不上真正的通用模型：有些擅長(zhǎng)編程，有些精于數(shù)學(xué)，有些在推理方面表現(xiàn)出色，但沒有一個(gè)能在所有任務(wù)上都達(dá)到最佳表現(xiàn)。GLM-4.5正是朝著統(tǒng)一各種能力這一目標(biāo)努力，力求在一個(gè)模型中集成所有這些不同的能力。

    目前，智譜GLM-4.5模型系列已上線超算互聯(lián)網(wǎng)AI社區(qū)，包括GLM-4.5和GLM-4.5-Air的基礎(chǔ)模型、混合推理模型以及混合推理模型的FP8版本。企業(yè)和開發(fā)者均可在AI社區(qū)快速下載模型文件進(jìn)行部署、微調(diào)開發(fā)。

（編輯 郭之宸）