3. 适配40+国产芯片：打破“卡脖子”，通用性拉满
除了能力强，GLM架构还有一个特别重要的优势——兼容性极强，尤其是对国产芯片的适配。咱们都知道，AI大模型的运行需要强大的算力支持，而之前很多大模型只能在少数几款进口芯片上运行，一旦遇到芯片限制，就很难大规模落地。
智谱AI从一开始就重视“国产化适配”，经过持续优化，现在GLM架构已经能在寒武纪、摩尔线程、海光、飞腾等40多款国产芯片上稳定运行。这意味着什么呢？对于企业用户来说，不用非得花大价钱买进口芯片，用国产芯片也能部署GLM大模型，不仅降低了成本，还实现了“自主可控”——比如金融、能源、政务这些关键领域，用国产芯片+国产模型，数据安全更有保障。
而且这种高适配性也让GLM的“通用性”名副其实。不管是企业的大型服务器，还是普通开发者的个人电脑，甚至是手机、智能设备，只要搭载了兼容的芯片，都能运行相应版本的GLM模型。截至2025年9月底，智谱的模型已经赋能了超过8000万台终端用户设备，成为中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商，这背后离不开GLM架构的高适配性支撑。
二、旗舰模型系列：GLM-4.5/4.6/4.7，从“能用”到“好用”的飞跃
如果说GLM架构是“地基”，那么GLM-4.5/4.6/4.7系列旗舰模型就是在这个地基上盖起来的“摩天大楼”。这一系列模型是智谱AI技术迭代的核心成果，覆盖了千亿参数基座，还整合了多模态、代码生成、智能体（Agent）等前沿能力，每一次升级都带来了实打实的体验提升，尤其是最新的GLM-4.7，已经冲到了国际第一梯队。
1. 千亿基座：模型的“算力大脑”，基础能力越扎实越能打
首先要说明的是，“千亿基座”指的是模型的参数规模达到千亿级别。参数规模就像是AI的“知识库”和“思考能力”的基础——参数越多，模型能记住的知识越丰富，处理复杂问题的能力越强。智谱的旗舰模型都基于千亿参数基座打造，这意味着它的基础能力（比如语言理解、知识储备、逻辑推理）已经达到了行业顶尖水平。
可能有人会问：“参数多就一定好吗？”其实不然，关键在于“参数用得巧”。GLM的千亿基座不是简单的“参数堆砌”，而是基于前面提到的GLM架构训练出来的，所以它的参数利用效率很高。比如同样是千亿参数，GLM模型在中文处理、逻辑推理等场景下的表现，比很多同类模型更出色。这也是为什么智谱的旗舰模型能在国际榜单上名列前茅的重要原因。
2. 全场景覆盖：多模态、代码、智能体，一个模型搞定所有需求
智谱的旗舰模型系列不是“单一功能型”模型，而是朝着“全能型”方向发展，目前已经覆盖了四大核心能力，不管是日常使用还是专业场景，都能满足需求：
第一是多模态能力。“多模态”简单说就是AI不仅能处理文字，还能看懂图片、听懂语音、甚至生成视频。比如GLM-4.5V（GLM-4.5的多模态版本），你给它一张照片，它能描述照片里的内容、分析场景；你给它一张图表，它能提取数据、生成分析报告；甚至你画一个简单的草图，它能根据草图生成完整的设计方案。这种能力让AI从“文字助手”变成了“全能助手”，比如设计师可以用它快速将想法可视化，职场人可以用它分析图表数据，普通人也能通过图片提问得到更精准的答案。
第二是代码生成能力。这是智谱旗舰模型的“王牌技能”之一，尤其是GLM-4.7，在编程领域的表现已经达到了世界顶尖水平。可能有人会觉得“代码生成”离普通人很远，但其实它的应用场景非常广。对于专业程序员来说，GLM-4.7能帮他们快速写出代码片段、排查程序错误、甚至完成整个项目的框架搭建。实测显示，它写出的代码不仅Bug少，而且审美在线——比如生成网页时能做出高级的毛玻璃效果，设计界面时布局合理、视觉舒适，完全能媲美专业设计师的初稿。
更厉害的是，它还支持“智能体编程”（Agentic Coding），就像给程序员配了一个“AI助手”：它能自己浏览技术文档、查询编程资料，写完代码后还能自己测试、遇到报错会自主纠错，而不是把乱码扔给用户。这种能力让程序员的工作效率提升了40%以上，字节跳动、小米等企业已经在内部落地使用智谱的代码生成模型。对于非专业用户来说，哪怕你不懂编程，也能通过自然语言让它生成简单的代码——比如“帮我写一个统计Excel数据的程序”“帮我做一个简单的网页游戏”，它都能快速完成。
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