智谱万亿参数大模型是什么？GLM新一代模型路线和官网入口

更新时间:2026-10-14 15:10:24 发布时间:3小时前阅读:4次

智谱万亿参数大模型是智谱AI下一代旗舰基座模型，参数量突破一万亿，采用MoE混合专家架构，预期在2026年8月发布。该模型继GLM-5.2之后，代表智谱面向通用人工智能AGI的最新探索方向，融合自主迭代升级RSI和长程智能体两条双轨技术路径，旨在推动AI从对话、编程等表层竞争升级到长程推理、自主决策等深层能力。

智谱万亿参数大模型是什么

智谱万亿参数大模型是国内领先AI企业智谱AI（现更名为Z.ai）的下一代核心产品。根据摩根大通研究报告和官方信息，该模型参数规模超过1万亿，在GLM-5.2的技术基础上进行了全面升级。与当前主流的千亿级模型相比，万亿参数大模型在知识容量、推理能力、多模态认知等方面都有量级跃升。

模型定位

智谱万亿参数大模型的定位是面向通用人工智能AGI的基座模型，而非垂直行业解决方案。智谱CEO张鹏在多个公开场合强调，公司把2024年定位为AGI元年，大模型的终极目标是让机器像人一样深度思考、理解世界、使用工具。万亿参数模型在这一路线图中扮演关键角色，它突破了单纯追求参数量的局限，更强调参数效率和能力密度。

根据唐杰的阐述，现阶段AI已经不需要继续在对话和编程领域卷，下一代大模型应该聚焦于两个全新方向：一是RSI递归自我改进，模型能够自我训练、自我进化；二是更长程、更自主的智能体能力，能够独立完成复杂任务链、在复杂环境中自主决策。万亿参数大模型正是为这两条路径设计的。

常见问题

用户经常问：为什么要做万亿参数的模型？这背后的逻辑在于，参数量决定了模型的知识上限和表达能力上限。从GLM-5.2的约740亿参数升级到万亿级，意味着模型能够存储和处理的信息量增加10倍以上，这对长上下文理解、复杂推理、多任务泛化都至关重要。尤其在长程智能体应用中，模型需要在数千步的任务执行过程中保持一致的推理和决策能力，万亿参数规模才能撑住这种复杂度。

另一个常见问题是：万亿参数模型会不会特别贵？智谱的回答是采用稀疏激活的MoE架构，并不是所有参数都在每次推理时同时计算。GLM-5.2以740亿总参数激活40亿参数完成推理，成本约为GPT-5.5的六分之一。万亿参数模型预期也会采用类似的稀疏设计，保持成本可控。

智谱万亿参数技术路线

智谱万亿参数大模型在技术架构上并非简单的参数堆砌，而是融合了预训练、中训练、后训练全链路的创新，并明确了两条并行的技术演进路径。这个双轨设计理念来自创始人唐杰在2026年7月至8月期间的多场演讲中的阐述。

双轨路径

智谱万亿参数大模型采用的双轨技术路径分别是：自主迭代升级RSI路线和长程智能体路线。RSI是指模型在完全自我训练模式下不断进化，即模型从预训练、到中训练、再到后训练（包括SFT、RLHF、RLVR等强化学习），都能够自己监督和优化自己，最终实现自我进化。这是一个极大的技术挑战，核心难点在于模型如何精确判断什么时候该停止、什么时候应该纠正自己，这不是简单地把模型训大就能解决的问题。

长程智能体路线则聚焦于让模型在复杂、长周期的任务中保持自主性和目标一致性。相比当前AI助手能处理的数十步任务，万亿参数大模型瞄准的是数百步甚至更长周期的自主执行。例如模型需要在开放的网络环境中完成多天的研究任务、跨越多个应用的工作流编排、在不确定的环境中反复调整策略，这些都需要超越现有模型的长程推理和决策稳定性。两条路线并行推进，一个强化模型的自我进化能力，一个拓展模型的自主决策范围，合力指向真正的通用人工智能。

训练架构

在具体训练架构上，智谱万亿参数大模型延续了GLM-5系列已经验证的关键技术：MoE稀疏激活设计、全自研预训练框架、国产芯片适配。根据公开资料，GLM-5系列全部在华为昇腾芯片上训练，不依赖英伟达GPU，这对国产AI独立性具有里程碑意义。GLM-5系列在10万张华为昇腾芯片上训练了28.5万亿tokens，建立了完整的训练工程体系。

万亿参数大模型在这个基础上进一步扩展。根据唐杰的介绍，预训练的数据和规模会扩大到几万亿tokens，这个数据规模突破提升了模型的智能上限。同时在后训练方面，智谱被业界誉为后训练仙人，拥有特别强的强化学习调优能力。万亿参数模型会加强SFT有监督微调、RLHF人类反馈强化学习、RLVR价值函数反馈强化学习等多种强化学习技术，确保参数的有效激活和能力的均衡发展。

智谱万亿参数能力

智谱万亿参数大模型的核心能力突破涵盖多个方面。相比前代GLM-5.2，万亿参数模型在推理深度、认知广度、工具链整合等方面都有显著增强。

推理能力

长程推理是万亿参数大模型的首要突破方向。当前主流大模型虽然在单次推理的准确率上已经很高，但在数百步以上的复杂推理链中容易出现推理漂移，即推理过程中逐步偏离初始目标。这是因为参数量不足以同时维持长期任务的上下文理解、中间步骤的正确性验证、最终目标的对齐。万亿参数规模通过提供更多的参数容量，使模型能够在推理过程中维持多个平行的思维线索，不断对中间结果进行自我验证和纠正。

根据GLM-5.1的性能记录，该模型已经能够在终端基准测试Terminal-Bench上跑通数千次工具调用（有数据显示超过6000次），而不会出现明显的性能衰减。万亿参数模型预期将这个能力提升一个量级，支持更复杂的多步骤自动化流程和更长周期的自主决策。推理能力的另一个侧面是数学和逻辑推理的精度，GLM-5.2在AIME美国数学邀请赛2026上的成绩已接近世界先进水平。

多模态能力

智谱万亿参数大模型虽然主要聚焦文本推理，但其多模态处理能力也会有显著增强。根据智谱的产品规划，2024年以来智谱已经推出了文生图模型CogVideoX、端到端语音模型GLM-4-Voice和GLM-4-VideoCall、智能体AutoGLM等，形成了覆盖文本、图像、音频、视频的全模态模型矩阵。万亿参数大模型作为基座，会强化对多模态输入的理解和融合能力。

具体来说，当模型接收包含图表、图片、视频片段的混合输入时，万亿参数的容量让模型能够同时维持文本理解和视觉理解的深度，而不是简单地做特征拼接。例如在分析一份包含表格、图表、文字说明的财务报告时，模型能够理解各个模态之间的逻辑关系，而不仅仅是识别出图片里有什么。这对金融分析、医学诊断、工程设计等需要跨模态推理的行业应用尤为关键。

智谱万亿参数官网地址

智谱AI官方提供了多个入口让用户和开发者访问GLM系列大模型及相关服务。

网页版地址

智谱官方网站：https://bigmodel.cn/ 这是智谱的主要MaaS模型即服务平台，用户可以在这里直接调用GLM系列模型的API，包括GLM-5.2、GLM-5.1等已发布版本。网站上提供了模型的详细说明、定价信息、调用文档、使用示例代码（支持Python、Node.js、Go等多种编程语言）。开发者可以在这里创建项目、申请API密钥、查看调用的使用量和费用账单。

国际化入口Z.ai：https://api.z.ai/ 为了适应国际化运营需求，智谱在2026年宣布企业正式更名为Z.ai，并通过api.z.ai提供国际用户的API服务入口。这个平台与bigmodel.cn功能基本相同，但针对海外用户的网络访问进行了优化，支持多币种结算。智谱同时在Hugging Face上开源了GLM系列的模型权重，用户可以免费下载GLM-5.2及之前的版本，自行部署在本地环境或私有云中。

注意事项

关于GLM-5.5和万亿参数大模型，目前官方还未正式发布产品页面或可下载的模型权重。根据摩根大通、路透社等主流财经媒体的报道，该模型的预期发布时间是2026年8月，但智谱官方至今未对外确认发布日期、具体参数量或性能基准。用户在使用官网时需要注意，bigmodel.cn上当前最新的可用模型仍是GLM-5.2（发布于2026年6月13日），该模型支持100万token的上下文长度，成本约为GPT-5.5的六分之一。

如果用户想要使用本地开源权重，GLM-5.2的完整权重已在Hugging Face和ModelScope等开源平台上线，遵循宽松的MIT开源协议，可以免费商用。对于GLM-5系列的初阶版本（如GLM-4.7 Flash），模型也已开源，参数量为30B，适合在消费级GPU或苹果芯片上本地部署。

智谱万亿参数常见问题与官方说明

关于万亿参数大模型的发布计划、开放策略、技术细节，用户和投资者有很多疑问。本章汇总智谱官方和创始人唐杰的历次公开回应。

发布时间

根据最新信息，智谱万亿参数大模型（GLM-5.5）的预期发布时间是2026年8月。这个时间框架来自两个来源的印证：其一，摩根大通在6月21日的研究报告中明确指出该模型目标在8月发布；其二，路透社和CGTN在随后的报道中也引用了相近的时间窗口。但截至目前，智谱官方尚未举办正式的发布会，也未开放API申请，所有具体细节仍以官方后续公告为准。

需要注意的是，预期发布时间与实际可用时间可能存在偏差。大模型训练周期长、调试成本高，尤其是万亿参数级别的模型，往往需要在发布后进行多轮内部评测和安全对齐。用户如果想第一时间体验，可以关注智谱官网bigmodel.cn的公告和Z.ai的开发者社区，通常新模型会先在API平台开放试用，再逐步面向普通用户。

开放方式

参照智谱过往的模型发布节奏，万亿参数大模型大概率会同时提供三种接入方式：云端API调用（通过bigmodel.cn或api.z.ai）、开源权重下载（在Hugging Face和ModelScope发布）、以及私有化部署方案（面向企业客户）。GLM系列过去一直保持开源传统，GLM-4.7 Flash、GLM-5.2等版本均已开放权重，这为万亿参数版本的开源提供了先例。

企业用户在评估时，应重点关注模型的上下文长度、推理速度、并发限制和私有化部署的硬件要求。万亿参数模型即使采用MoE稀疏架构，对推理GPU显存和网络带宽仍有较高要求，本地部署成本不可忽视。个人用户则可通过智谱清言App或bigmodel.cn的免费额度先体验现有GLM-5.2，待新模型发布后再做对比。

智谱万亿参数替代工具

万亿参数大模型尚未正式发布，如果用户现在就需要学术写作、论文辅助类工具，可以先用以下成熟的AI工具。

AI工具切问学术

切问学术是一款面向科研人员的AI学术辅助工具，可帮助用户检索文献、梳理论文结构、辅助写作和润色。与智谱万亿参数这类面向通用AGI的基座模型不同，切问学术聚焦在论文和学术场景，对引用格式、文献溯源和学术规范做了专门优化，更适合学生和研究者日常使用。

使用这类学术工具时，应重点核对它能否导出标准引用、是否支持中英文数据库、生成内容是否可溯源到真实文献。工具的免费额度和高级功能价格会随版本调整，建议以官方页面公布的当前规则为准。

访问切问学术官网

AI工具沁言学术

沁言学术是另一款AI学术写作辅助工具，可辅助文献阅读、论文草稿撰写和翻译。它与切问学术定位相近，但在界面交互和擅长学科上可能各有侧重，用户可以根据自己的研究方向试用后再决定长期使用哪一个。

评估学术类AI工具时，建议先拿一篇真实论文做小范围测试，对比它的文献覆盖、语言风格和格式合规性，再判断是否值得订阅。模型能力和资费会持续更新，以官方最新页面为准。

访问沁言学术官网

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