智谱CEO张鹏

3月31日消息,钛媒体AGI获悉,今天上午,“大模型六虎”智谱发布首个免费、具备深度研究和操作能力的AI Agent智能体产品AutoGLM沉思,以及32B(320亿)参数规模的开源GLM-Z1-Air,比肩DeepSeek-R1(671B)。

其中,作为首个集深度研究能力和操作能力于一体的 Agent,AutoGLM 沉思能一边进行复杂思考,一边执行操作。像人类一样打开并浏览网页,完成从数据检索、分析到生成报告。

AutoGLM沉思背后是智谱GLM全栈自研大模型,包括推理模型GLM-Z1-Air和基座模型GLM-4-Air0414,前者不仅性能比肩DeepSeek-R1,在速度提升最高8倍的同时,价格仅需DeepSeek-R1的1/30。智谱称上述模型将于4月14日开源,并于近期陆续上线官网。


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智谱CEO张鹏现场演示了AI自动接单写稿的流程:只要一句指令,AutoGLM沉思就会自己上网找征稿帖,根据征稿需求写作,再把写好的稿子发送出去。

张鹏表示,2025年无疑是AI Agent的爆发之年,智谱将战略聚焦Agentic GLM的研发,以推动智能体技术的快速发展。

会后,张鹏对钛媒体AGI表示,很多企业认为,开源免费随便用,就可以节省自己的成本或者投入去做这件事,但根据过去历史经验,其实已经证明了,开源并不能等于完全免费,因为还有后期、技术人员投入和维护成本等,其实投入成本一点都不低,还要再去找商业化团队帮客户(企业主)解决这些问题。

“当然,未来是什么情况我们不知道,但当前状况就是,大家已经清醒过来说,开源免费并不等于真的免费,非商业应用并不等于真的免费,这件事情是大家已经认识到了。”张鹏表示。

对于非通用(行业)Agent,张鹏透露,智谱在做行业Agent产品和解决方案,他强调,智谱核心还是在向企业提供模型即服务(MaaS),重点在于服务。

谈到股改事宜,张鹏强调,“我们奔着IPO目标发展。具体的进程,我觉得可能并不完全取决于我们自己这样一些设计,跟外部大环境有关,所以在这个过程当中,我们还是持续推进我们的融资工作,包括IPO前一些准备工作,这个是在持续有效的进展过程当中。”

智谱成立于2019年,以“让机器像人一样思考”为愿景,研发了具有国产独立知识产权的GLM大模型预训练架构,GLM-4-Plus作为最新基座模型。

自2023年3月智谱 AI 推出千亿开源基座对话模型ChatGLM系列以来,GLM大模型经历四个大版本迭代,共发布了超过20款 AI 模型技术和产品。同时,To B端层面,截至2023年底,智谱 AI 已拥有超2000家生态合作伙伴、超1000个大模型规模化应用,另有200多家企业跟智谱AI进行了深度共创,覆盖传媒、咨询、消费、金融、新能源、互联网、智能办公等多个细分场景的多个头部企业。


融资方面,今年3月3日智谱宣布完成一笔金额超10亿元人民币的战略融资,参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。

据钛媒体AGI统计,截至目前,智谱累计融资超161亿元,投后估值超过200亿元,投资方包括高瓴、启明创投、君联资本等知名投资机构,以及美团、阿里、腾讯、小米在内的互联网公司。

3月28日,智谱关联主体北京智谱华章科技有限公司发生工商变更,企业名称变更为北京智谱华章科技股份有限公司,同时智谱主体类型由有限责任公司(外商投资、非独资)变更为股份有限公司(外商投资、未上市)。

这意味着,智谱距离IPO上市之路越来越近,或为未来的资本市场之路铺平道路。

商业化层面,公开信息显示,智谱的商业化收入在2024年取得了100%以上的增长。其中,在B端,在API价格大幅普惠的情况下,智谱MaaS开放平台bigmodel.cn API年收入同比增长超过30倍;在C端,2024年Q3上线付费功能以来,“智谱清言”预计年收入超过千万元。

如今,在DeepSeek达摩克利斯之剑“热度”下,智谱发布了多个开源模型和Agent产品。

AutoGLM沉思的技术演进路径包括:GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术,我们将于4月14日正式开源,以推动行业生态发展。

AutoGLM沉思体现了智谱对AI Agent的核心理解:让机器不仅能够思考,还能主动行动,实现“边想边干”的目标。

这一能力的实现依赖于三个关键特性:

  • 深度思考:能够模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程。

  • 感知世界:能够像人一样获取并理解环境信息。

  • 工具使用:能够像人一样调用和操作工具,完成复杂任务。

AutoGLM沉思融合了以上三大能力。与OpenAI 的 Deep Research不同,它不仅能深入研究,还能真正执行任务,推动AI Agent从单纯的思考者,进化为能交付结果的智能执行者。

在推理速度上,GLM-Z1-Air相比 R1 提升了8倍,成本可以降低至1/30。 同时,斯坦福大模型中心《AI指数2024》选定的智能体基准评测AgentBench上,AutoGLM系列模型在5个测试环境中也取得了 SOTA的成绩。其中,在Phone Use基准(AndroidLab & AndroidWorld)中,AutoGLM-Phone的任务成功率较此前最佳成绩提升超过20%;在Browser Use基准上,AutoGLM-Web也全面超越OpenAI GPT-4o和Anthropic Claude-3.5-Sonnet。此外,在GUI智能体领域,智谱自研模型GLM-PC(CogAgent)在多个权威评测榜单上取得SOTA 成绩,凭借仅9B的参数,CogAgent超越了包括GPT-4o + UGround、Claude Computer Use等更大规模的同类模型或商用API。

张鹏表示,智谱不仅致力于推动国产大模型技术的发展,也希望能为世界贡献中国AI力量,在积极推动中国原创大模型及解决方案出海,帮助“一带一路”国家构建自主、可控、无幻觉的国家级/区域级的自主大模型。由智谱主导,来自东盟十国及“一带一路”沿线的10个国家共同发起了“自主大模型国际共建联盟”正式成立,帮助“一带一路”国家建立自主AI,构建可控的国家级AI基础设施。

张鹏向钛媒体AGI透露,智谱正在大力推进MaaS,当然开源对于商业化也有一定影响,我们提供更好用的工具和平台,提供更好的案例和解决方案,让更多的人更多企业,能给把买来的模型和开源模型用的质量更好,这样的话还有价值,否则就算拿了一个免费模型,投了几个人做几个月,结论也是用不起来。

“不可否认的是,当下AGI之路还刚刚开始,(当前)模型的能力还无法达到完全类比人的这样一个水平。”张鹏坦言。

中国科学院院士,清华大学计算机系教授张钹表示,如果要构建AI智能体,必须要有三个条件:一是很强的思考能力,第二是很强的执行能力,第三是感知能力。

张钹认为,从数字世界走向物理世界,后者需要更多的感知能力。

“我觉得做基础AI模型到现在,中国 AI 公司也要不断反思,不断改进,不断进化,这样才使得我们更符合现代企业的精神。”张钹在演讲结尾称。

(本文首发于钛媒体App,作者|林志佳)

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