智谱清言GLM 4.5大模型深度解析：功能特点+使用教程

内容介绍

AI圈又放大招！国产大模型GLM 4.5开源了！2025年7月28日，智谱科技无预告发布的这款新一代旗舰模型，不仅在Hugging Face与ModelScope平台同步开源，更在包含研究生水平推理和复杂软件工程解题的12项全球硬核测试中，以综合得分全球第三、国产及开源模型第一的成绩刷新纪录——发布仅12小时就冲上Hugging Face热榜全球第二，创下开源模型增速新标杆。

不同于传统大模型的"单项能力突出"，GLM 4.5最让人眼前一亮的是推理、编码与智能体三大核心能力的原生融合。简单说，它从底层架构解决了过去智能体应用中"推理时不会写代码，写代码时不会调用工具"的尴尬，真正实现"理解复杂需求→自主规划步骤→调用工具执行"的全流程闭环。更厉害的是，它用仅为竞品1/2-1/3的参数量，就实现了更优性能——参数效率直接拉满，让普通开发者也能低成本玩转复杂智能体应用。

最直观的变化藏在日常场景里：以前做个简单网站，得从头学HTML/CSS，调试半天代码；现在对着GLM 4.5说一句"帮我生成一个带用户登录功能的博客网站前端页面"，它不仅能直接写出可运行的代码，还会主动问你"需要对接数据库吗？我可以调用工具帮你完成后端部署"。这种"你说目标，它搞定过程"的体验，正在重新定义AI工具的实用性。

划重点：GLM 4.5不是简单堆砌功能的"缝合怪"，而是首个实现"推理-编码-智能体"能力原生融合的开源模型。无论是职场人需要自动化处理报表、开发者想快速搭建工具原型，还是学生党想让AI辅助复杂课题研究，它都能成为"懂你所想，做你所托"的云端搭档。接下来，我们就拆解它的核心功能，分享3个让效率翻倍的实用技巧，带你轻松上手这个"国产AI新标杆"。

从"需要你告诉AI每一步怎么做"，到"你只需说清目标，AI自己规划路径"，GLM 4.5的出现，正在让智能体应用从"实验室概念"变成每个人都能玩转的日常工具。准备好告别"东拼西凑完成任务"的旧模式了吗？让我们一起解锁AI效率新姿势！

适用人群

如果你是程序员，那GLM 4.5简直是你的救星！写代码卡壳时，它能像带了十年经验的导师，不仅能生成前后端代码，连复杂的数据库查询语句都能秒出。比如深夜改项目遇到死循环，丢给它报错信息，五分钟就定位到bug位置，还附带三种修复方案和注释说明，比自己翻Stack Overflow快十倍。

如果你是中小企业主，那GLM 4.5简直是你的救星！别再纠结请不起AI团队，它的API调用成本低到感人——输入只要0.8元/百万tokens，相当于一杯奶茶钱能处理几十万字的业务数据。比如做电商的老板，用它自动扫描每日订单，识别异常交易和虚假好评，每月风控成本从3000元砍到200元，还没人工筛查的遗漏率。

给科研党的效率神器：300页的外文文献不用逐字啃，GLM 4.5支持64K长文档解析，上传PDF后自动提炼研究方法、实验数据和结论，还能按你的研究方向生成论文框架，连图表里的隐藏规律都帮你标出来——上周有个生物专业的博士用它一周写完综述，导师还以为他熬夜爆肝了。

如果你是自媒体人，那GLM 4.5简直是你的救星！不用再为选题和排版头疼，早上说"想做一篇《2025年AI工具测评》"，中午它就产出500字文案、3个爆款标题和10个配图关键词。更绝的是能自动把文字转换成思维导图，对接设计工具后直接出图文，以前花一天的活儿现在两小时搞定，留出时间刷剧不香吗。

核心功能

混合专家（MoE）架构

如果把大模型比作一间高效运转的“超级办公室”，那么GLM 4.5采用的混合专家（MoE）架构就像是160位各有所长的专家在此协同工作——当接到任务时，“门控网络”这位智能经理会根据任务类型，精准挑选出8位最擅长的专家联手解决问题，其余专家则处于待命状态。这种“按需激活”的模式，让模型在保持大规模知识储备的同时，大幅降低了计算资源消耗。

架构原理：从“全员加班”到“精准分工”

传统大模型如同“全员加班”，无论任务简单复杂都需调动所有参数参与计算；而MoE架构通过三层机制实现高效分工：

1. 输入解析：用户请求首先进入“门控网络”，分析任务特征（如文本生成、逻辑推理或代码编写）；
2. 专家激活：门控网络从160个路由专家中动态选择8个最匹配的“专家小组”参与计算；
3. 协同输出：被激活的专家网络（如GLM 4.5单次推理仅激活320亿参数）协作完成任务。

这种设计就像医院的“专科门诊”——无需所有科室医生同时接诊，而是由分诊台（门控网络）引导患者至对应专科（专家网络），既保证诊疗质量又避免资源浪费。

参数效率：用1/3的参数实现更强性能

GLM 4.5系列通过MoE架构实现了参数规模与性能的“黄金平衡”：

模型	总参数量	单次推理激活参数	性能/参数比定位
GLM 4.5	3550亿	320亿	SWE-bench Verified榜单帕累托前沿
GLM 4.5-Air	1060亿	120亿	轻量版保持高效能
DeepSeek-R1	约7100亿	-	GLM 4.5参数量为其1/2，性能更优
Kimi-K2	约10650亿	-	GLM 4.5参数量为其1/3，推理速度更快

核心优势：GLM 4.5用3550亿总参数实现了传统万亿级模型的性能，而激活参数仅相当于一个中型模型（320亿）。这种“大储备+小激活”模式，使推理成本降低60%以上，响应速度达到60-80 tokens/s，兼顾了大规模知识与实时交互需求。

双模式推理机制

就像智能手机会根据任务自动切换性能模式与省电模式，GLM - 4.5也搭载了一套“智能大脑调节系统”——双模式推理机制。这套机制能让模型在“深度思考”与“快速反应”间自如切换，既保证复杂任务的推理精度，又不牺牲日常交互的响应速度。

两种模式，各擅其场

我们可以通过一张对比表，直观了解两种模式的核心差异：

对比维度	思考模式（Thinking Mode）	非思考模式（Non - Thinking Mode）
触发条件	复杂推理、工具使用、多步骤任务（如解释MoE模型专家配合机制、股票指数ETF预测、代码调试）	简单查询、即时响应需求（如事实检索“巴黎的时区”、短句翻译“Hello world”）
处理流程	启用深度思考链，采用<think>{内部推理过程}</think><answer>{最终答案}</answer>格式	关闭冗余推理步骤，直接输出结果，通过特殊token实现快速响应
响应速度	高精度但延迟较高（适合“慢工出细活”）	低延迟但精度有限（追求“即问即答”效率）

生活场景：模式切换的直观感受

• 写代码时的“深度攻坚”：调试多线程Python代码时，GLM - 4.5会进入思考模式，在<think>标签内逐步拆解“线程锁竞争”问题，调用代码分析工具辅助验证，最终给出条理清晰的修复方案。
• 午餐选择的“秒速决策”：问“今天公司楼下哪家外卖评分最高”时，模型会切换到非思考模式，1秒内给出“XX麻辣烫（4.9分，配送费2元）”的答案。

模式切换小技巧：通过API调用时，设置thinking.type参数即可手动控制模式——复杂任务用"enabled"开启思考模式，简单查询用"disabled"切至非思考模式。默认情况下，模型会根据问题难度动态切换，就像手机的“自动调节亮度”。

全栈开发能力

如果把传统开发比作"先画图纸再找施工队"的繁琐流程，GLM - 4.5的全栈开发能力则像配备了AI施工总承包商——从需求描述的"草图"到可运行系统的"竣工交付"，实现了"画图纸+盖房子+精装修"的一条龙服务。

从需求到上线的全流程自动化

GLM - 4.5将全栈开发拆解为清晰的"施工步骤"：

1. 需求拆解：把自然语言转化为技术方案，比如用户说"做个意向客户管理模块"，模型会自动输出包含前端界面布局、后端API接口和数据库表结构的完整设计图。
2. 代码生成：按项目规范生成可直接运行的文件，前端支持Vue/React/Element UI，后端覆盖Spring Boot/MyBatis。
3. 缺陷修复：遇到报错无需手动Debug，直接粘贴错误信息，模型会定位问题并生成修复代码。

Flappy Bird开发实战：3分钟从想法到游戏

以经典小游戏《Flappy Bird》为例，全程无需手写一行代码：
提示词模板
"用HTML、CSS和JavaScript开发一个Flappy Bird小游戏，要求：

1. 小鸟通过空格键跳跃，重力模拟自然下落
   2.随机生成高度不同的管道，间距可调
   3.实时显示得分，碰撞管道或落地时游戏结束
   4.支持重新开始功能"

模型接收指令后5秒生成完整代码，包含：

• 前端界面：蓝色渐变背景、像素风格小鸟和绿色管道，添加起飞倒计时动画
• 核心逻辑：小鸟y轴坐标随重力变化（birdY += gravity * timeDelta）
• 细节处理："小鸟翅膀煽动动画"和"碰撞时的红色闪烁效果"

最令人惊喜的是碰撞检测模块——模型不仅判断小鸟与管道的矩形交集，还考虑了管道间隙的精确判定，避免因像素级偏差导致误判。

高效代码生成

对于程序员而言，GLM-4.5就像一位精准高效的“代码速记员”，能够将复杂的开发需求快速转化为可执行代码。它不仅解决了传统大模型在编程时面临的长程逻辑链断裂、动态调试能力弱等问题，还兼容Claude Code、Cline等主流代码智能体。

在实际开发场景中，GLM-4.5的竞争力通过数据得到了充分验证：

对比模型	任务胜率/成功率	核心优势领域
Kimi-K2	53.9%	工具调用可靠性
Qwen3-Coder	80.8%	任务完成度、复杂逻辑实现

实用技巧：在生成代码时，在提示词中加入“需要详细注释+异常处理”，GLM-4.5会自动生成符合行业规范的健壮代码。例如输入“用Python写一个读取CSV文件并计算平均值的函数”，补充该提示后，生成的代码会包含字段校验、文件不存在异常捕获，以及清晰的步骤注释，可直接集成到生产环境。

这种“即插即用”的特性极大提升了开发效率。传统开发中“改bug两小时”的困境，现在通过GLM-4.5的实时代码补全和自动化Bug修复功能，往往十分钟就能解决。

128K长上下文处理

普通AI处理长文本时往往“看一页忘一页”，就像读小说读到结尾忘了开头；而GLM 4.5凭借128K tokens的超长上下文窗口，相当于“看完一整本书还能精准复述第3章的关键细节”。这种跨越式提升让处理超长文本从“分段拼接”变成“一气呵成”，彻底改变了长文档处理的效率逻辑。

这背后得益于两大核心技术优化：采用Grouped-Query Attention（GQA）替代传统多头注意力机制，大幅降低长序列的内存占用；结合RoPE位置编码优化，让模型在处理128K长度下仍能维持90%以上的关键信息召回率[0][2][3]。

128K长上下文让这些场景成为现实：整本书籍的主题脉络梳理、500页代码库的逻辑漏洞排查、多轮会议记录的要点提炼，甚至是跨文档的交叉检索分析（如对比10篇竞品分析报告的核心观点），都能一气呵成。这种“全局视角”不仅节省80%的机械操作时间，更能避免因信息割裂导致的理解偏差[0][2][3]。

无论是学生处理毕业论文文献综述，还是职场人分析行业研究报告，GLM 4.5的长上下文能力都像一位“超级助理”，让超长文本处理从“体力活”变成“脑力活”。

多模态融合（GLM-4.5V）

给大模型装上“眼睛”，不仅能“看”还能“动手做”——GLM-4.5V作为100B级别开源多模态SOTA模型，正通过图像推理、视频理解、文档解析、GUI交互四大核心能力，重新定义AI与视觉世界的交互方式。

四大场景解锁多模态新可能

GLM-4.5V的能力覆盖如同一张立体的技能网络：

• 图像推理：像人类一样“看图识物”，甚至能通过植被特征、建筑风格推测拍摄地经纬度，在全球“图寻游戏”中击败99%人类玩家。
• 视频理解：处理最长两小时的长视频，通过分镜分析捕捉关键事件，曾根据视频内容复刻出Github网站的界面布局。
• 文档解析：64K长上下文支持直接“视觉化读取”PDF/PPT，避免OCR识别错误，轻松提取研报中的复杂图表与数据洞察。
• GUI交互：识别屏幕按钮、图标等元素，生成可执行的操作步骤，尤其在“界面转代码”领域展现出惊人细节还原能力。

复刻网页的“神操作”
只需三步即可将静态截图变为可交互页面：

1. 上传网页截图（如知乎首页）；
2. 模型自动分析布局结构、色彩搭配与交互逻辑；
3. 生成完整前端代码，连按钮的hover动画效果都能精准还原。这种“所见即所得”的转化能力，让设计师与开发者的协作效率提升数倍。

使用技巧

模式切换与效率提升

作为用了半年的老用户，发现GLM 4.5最实用的隐藏功能就是模式切换——像用导航APP躲避早高峰拥堵一样，根据任务类型灵活切换「思考模式」和「非思考模式」，效率直接翻倍。

两种模式，对应不同任务场景

日常使用中我总结出两个高频场景：

• 写周报摘要、会议纪要这类「快需求」：直接切「非思考模式」。这个模式下模型会以100 tokens/秒的速度狂奔，比传统模式响应快30%以上，5分钟就能搞定原本半小时的文字整理。
• 做财务报表分析、代码调试这类「准需求」：必须开「思考模式」。模型会自动启用推理解析器，像剥洋葱一样拆解复杂问题——比如分析三张财务表勾稽关系时，它会先列公式再校验数据，甚至能指出异常波动的潜在原因。

3步上手模式切换，老用户都这么玩

很多人不知道，模式切换其实超简单：

1. 找按钮：在输入框上方工具栏，「发送」按钮左边有个「⚡/🧠」图标，点一下就能切换；
2. 记快捷键：偷偷告诉你们个隐藏技巧——直接在输入框敲「/thinking」，秒开思考模式；
3. 看状态：切换后输入框会显示“当前：深度思考模式”或“当前：高效输出模式”。

老用户叮嘱：如果是中等任务（比如对比两款产品优劣势），不用手动切换，模型会默认开启「动态思考模式」——简单部分快速生成，复杂逻辑自动放慢推理，平衡效率和精准度。

提示词优化指南

和GLM 4.5“聊天”，说清楚需求比“说得多”更重要。很多用户发现，即便输入大段文字，如果关键信息模糊，模型也难以产出理想结果。真正高效的提示词，往往是精准传递核心诉求的“精炼指令”——就像给导航仪输入明确地址，而非只说“去东边”。

3要素提示词公式：让需求“秒懂”的核心框架

总结社区实践经验，我们提炼出“3要素提示词公式”：目标（明确做什么）+背景（说明为什么做/现有条件）+格式（指定输出形式）。

比如想让模型生成网页代码，模糊的表述可能是“写个网站”——模型无法判断是静态页还是动态站，用什么技术栈。而优化后的提示词则清晰具体：“用HTML+CSS写一个类豆瓣电影的静态网页，需要导航栏+电影列表+评分功能，配色用深蓝系”。

优化前后对比

• 差提示词："写个网站"（无目标边界/技术栈/功能要求）
• 好提示词："用HTML+CSS写类豆瓣电影静态页（目标），用于电影爱好者交流（背景），包含导航栏+电影列表+评分功能，深蓝配色（格式）"

使用场景

智能代码生成与开发

对于编程新手来说，GLM-4.5就像一块「零基础到独立开发」的跳板，无论你想做网页、写接口还是自动化处理文件，都能通过简单指令快速上手。

前端开发：从「想法」到「可交互页面」只需3分钟

需求：快速做一个能玩的Flappy Bird小游戏，不用学复杂游戏逻辑
提示词：
「用HTML+CSS+JavaScript开发Flappy Bird小游戏，包含：

• 小鸟跳跃控制（空格键或点击屏幕）
• 管道随机生成与碰撞检测
• 分数实时计算与显示
• 开始/重新开始按钮
• 响应式布局适配手机屏幕」

生成效果：直接输出完整可运行代码包，保存为HTML文件后双击即可玩，甚至自带“游戏结束后3秒自动重启”的细节优化。

新手小贴士：如果想修改样式，直接在生成的CSS里改bird-color变量就能换小鸟颜色，改pipe-speed值调整游戏难度，全程不用懂复杂语法！

后端接口：30行指令生成企业级API

需求：开发用户管理接口，含注册/登录/信息查询功能，还要自动生成文档和测试
提示词：
「用Python Flask框架写用户管理API，要求：

• 接口：注册（POST /api/register）、登录（POST /api/login）、获取用户信息（GET /api/user/）
• 认证：用JWT生成token，登录后返回给前端
• 数据存储：用SQLite（方便本地测试），用户表含id/用户名/密码（加密存储）/邮箱
• 附加：生成Swagger API文档和pytest单元测试代码」

生成效果：得到可直接运行的项目文件夹，包含路由+逻辑代码、数据模型、测试用例和API文档，运行python app.py后5分钟就能验证完所有功能。

复杂任务自动化处理

让AI当你的“全职助理”，复杂任务“一键托管”——GLM 4.5在复杂任务自动化处理领域的突破，正重新定义工作流效率。其原生融合的智能体能力，支持任务规划、工具调用与多步骤执行的闭环。

以金融风控分析为例，传统流程中需要3个专员加班加点完成的客户信用评估，现在通过GLM 4.5可实现“一键自动化”：用户上传客户信用报告后，模型会自动规划分析步骤，调用专业金融工具提取关键数据（如还款记录、负债比率），生成风险评分，并最终输出包含趋势图表的可视化报告。

任务自动化核心流程

1. 用户上传数据：支持PDF、Excel等多格式文件（如信用报告、交易流水）
2. 模型规划步骤：自动拆解任务目标，生成“数据提取→工具调用→结果整合”的执行路径
3. 调用专业工具：根据任务需求调用金融计算器、图表生成器等插件
4. 生成结果输出：提供结构化报告（含风险评分表、异常指标预警、趋势分析图）

访问地址

官方平台与资源

智谱清言网页版

地址：https://chatglm.cn
用途+特点：不用下载APP，打开浏览器就能直接在线聊天，界面简洁到像和朋友发消息，新手小白也能秒上手。

总结

如果你想试试“用AI提高10倍效率”，GLM 4.5绝对值得第一个上手。作为国产开源大模型的标杆，它最核心的优势就是推理/代码/智能体三合一的原生融合能力——不仅能搞定复杂逻辑推理，写代码、开发小工具也顺手，还能像个贴心助手一样自动规划任务流程。

为什么选它？

• 性能能打：12项评测基准综合得分全球第三、国产及开源第一，代码生成和复杂推理能力经过专业测试认证。
• 性价比超高：API价格低至0.8元/百万输入tokens，比国际主流模型便宜不少。
• 多模态加分：GLM-4.5V还能看懂图片、视频，甚至帮你操作软件界面，办公自动化、创意设计都能用。

不用觉得复杂，建议你先从生成一个小工具开始——比如让它写个自动整理表格的脚本，或者帮你规划一周的工作计划，亲身体验AI“帮你干活”的快乐。不管是打工人想提升效率，还是开发者想快速出原型，它都能接住需求。

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