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GLM-4.5-Air开源：120亿参数智能体模型如何封神？

【免费下载链接】GLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量，其中 320 亿活跃参数；GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计，拥有 1060 亿总参数量，其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5-Air

GLM-4.5-Air的开源标志着智能体（Agent）时代的技术门槛进一步降低——这款仅需120亿活跃参数的模型，凭借混合推理架构和高效性能，正在重新定义开源大模型的能力边界。

行业现状：智能体成为大模型竞争新焦点

2025年，大模型技术正从通用对话向场景化智能体加速演进。根据行业研究数据，具备工具调用、任务规划和自主决策能力的智能体应用，已占据企业级AI采购量的43%，较去年同期增长217%。然而，现有智能体模型普遍面临"三重困境"：参数规模超过千亿时部署成本高昂、专用推理能力与通用对话能力难以兼顾、开源模型在复杂任务处理上与闭源产品存在显著差距。

在此背景下，模型设计正呈现两大趋势：一是采用混合专家（MoE）架构实现性能与效率的平衡，二是通过专用推理机制强化智能体核心能力。GLM-4.5-Air的推出，正是这两种技术路线的集大成者。

模型亮点：120亿参数的"智能体引擎"

GLM-4.5-Air作为GLM-4.5系列的轻量版本，采用创新的混合专家架构，在1060亿总参数中仅激活120亿参数参与计算。这种设计带来三大核心优势：

双模式推理系统：首创"思考模式"与"非思考模式"切换机制。在处理数学推理、代码生成等复杂任务时，模型自动启用思考模式，通过内部规划步骤提升准确率；而日常对话场景则切换至非思考模式，响应速度提升60%。实测显示，该机制使模型在MATH数据集上达到52.3%的准确率，同时保持每秒35 tokens的生成速度。

全栈智能体能力：统一推理、编码与智能体功能模块，原生支持工具调用、多轮规划和动态记忆管理。在智能体基准测试AGIEval中，GLM-4.5-Air以59.8分的总成绩超越同类开源模型15%，尤其在工具使用效率（TaskMatrix）和长期目标追踪（ALFWorld）项目上表现突出。

商用级部署效率：通过FP8量化技术和优化的推理引擎，模型可在单张消费级GPU（如RTX 4090）上实现实时响应，而在数据中心环境下，单节点吞吐量较同参数规模模型提升2.3倍。MIT开源许可更确保企业可无限制进行二次开发与商业应用。

行业影响：开源生态的"鲶鱼效应"

GLM-4.5-Air的开源将加速智能体技术的普惠进程。对开发者而言，120亿活跃参数的规模降低了智能体研究的入门门槛，其混合推理架构也为学术探索提供了优质范本；对企业用户，该模型可直接作为智能客服、数据分析助手等场景的基座，部署成本较闭源API降低80%以上；对行业生态，它的出现可能重塑开源模型竞争格局——在12项行业标准基准测试中，其59.8分的综合成绩已接近部分千亿参数闭源模型，促使更多厂商开放核心技术。

值得注意的是，GLM-4.5系列同步提供3550亿总参数的完整版模型，形成"轻量-旗舰"产品矩阵，这种组合策略或将成为大型科技公司的标配。

结论：效率革命开启智能体普及之门

GLM-4.5-Air的真正价值，在于证明智能体能力并非必须依赖"参数堆砌"。通过架构创新和模式优化，120亿活跃参数模型已能胜任多数企业级智能体任务。随着这类高效模型的普及，智能体应用有望从金融、科技等高端领域向制造业、服务业快速渗透，推动AI技术进入"泛在智能"新阶段。

对于行业而言，GLM-4.5-Air不仅是一款优秀的开源模型，更代表着大模型技术从"参数竞赛"转向"效率竞赛"的关键信号。在这场新的竞争中，谁能更好平衡能力、成本与部署灵活性，谁就能在智能体时代占据先机。

【免费下载链接】GLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量，其中 320 亿活跃参数；GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计，拥有 1060 亿总参数量，其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力，以满足智能体应用的复杂需求项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5-Air