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7. ??「夜間模式」 貼心的夜間模式設計，保護你的眼睛，即使在暗光環(huán)境下也能舒適觀看。

8. ??「字幕功能」 內置字幕搜索功能，自動匹配字幕文件，支持字幕字體、大小、顏色個性化設置。

9. ??「個性定制」 可自定義播放界面，調節(jié)播放速度，設置定時關閉等個性化功能，打造專屬你的播放器。

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7月28日晚間，智譜發(fā)布了其新一代旗艦模型GLM-4.5。 與早期追求參數(shù)規(guī)模的競賽不同，GLM-4.5的發(fā)布重點突出地體現(xiàn)在三個方面：明確面向智能體（Agent）應用的設計、通過技術優(yōu)化實現(xiàn)的高性價比，以及全面擁抱開源和開發(fā)者生態(tài)的戰(zhàn)略布局。 之前在今年4月，智譜就發(fā)布了「AutoGLM沉思」——一個能探究開放式問題，并根據(jù)結果執(zhí)行操作的自主智能體。今天GLM-4.5的推出，不僅是智譜自身模型矩陣的一次升級，也從一個側面反映出AI行業(yè)發(fā)展的趨勢性變化：模型的價值正在進一步加速向解決實際問題、降低應用門檻的方向遷移。 衡量一個大模型的優(yōu)劣，綜合能力基準評測是業(yè)內的通行做法。智譜此次公布了GLM-4.5在一系列評測集上的表現(xiàn)。這份評測涵蓋了推理、代碼、科學、智能體等12個不同維度的基準測試，旨在全面評估模型的綜合素質。 根據(jù)智譜提供的數(shù)據(jù)，GLM-4.5在這些測試中的綜合得分位列全球參評模型的第三位，在開源模型中排名第一。 優(yōu)秀的評測成績是模型能力的基礎，但更值得關注的是其背后的設計理念。GLM-4.5從一開始就將目標鎖定在「智能體應用」。智能體要求模型具備任務理解、規(guī)劃分解、工具調用和執(zhí)行反饋等一系列復雜能力，這超出了傳統(tǒng)聊天機器人的范疇。 智譜將「在不損失原有能力的前提下融合更多通用智能能力」作為其對AGI的理解，而GLM-4.5正是這一理念的實踐。 為了支撐智能體所需的強大而靈活的能力，GLM-4.5在技術架構上做出了針對性的選擇： 綜合來看，GLM-4.5并非一個泛泛的通用模型，其技術選型和訓練策略都清晰地指向了構建高效、可靠的AI智能體這一具體目標，這也反映了智譜對大模型下一階段應用形態(tài)的判斷。 性能是技術層面的核心，而成本和生態(tài)則是決定一項技術能否被市場廣泛接納的關鍵。GLM-4.5在此次發(fā)布中，展現(xiàn)了清晰的商業(yè)邏輯。 首先是參數(shù)效率帶來的成本優(yōu)勢。 「參數(shù)效率」是評估模型訓練水平和架構設計的重要指標，即用相對更少的計算資源實現(xiàn)同等或更優(yōu)的性能。智譜方面的數(shù)據(jù)顯示，GLM-4.5的參數(shù)量顯著低于部分業(yè)界同類模型，但在多項基準測試中表現(xiàn)更佳。在代碼能力榜單SWE-bench Verified上，其性能與參數(shù)量的比值處于帕累托前沿，這證明了其較高的訓練和推理效率。 更高的效率直接轉化為更低的部署和使用成本。此次公布的API定價——輸入0.8元/百萬tokens，輸出2元/百萬tokens——顯著低于當前市場主流閉源模型的定價水平。配合高速版可達100 tokens/秒的生成速度，GLM-4.5為開發(fā)者提供了一個兼具高性能和低成本的選擇。 其次是降低門檻、構建開發(fā)者生態(tài)的戰(zhàn)略意圖。 低廉的價格并非目的，而是吸引開發(fā)者、繁榮生態(tài)的手段。AI應用的普及，根本上依賴于開發(fā)者社區(qū)的創(chuàng)造力。高昂的API費用一直是阻礙許多中小型團隊和個人開發(fā)者進行創(chuàng)新的主要障礙之一。通過大幅降低價格，能夠降低AI應用的開發(fā)門檻，激發(fā)更廣泛的創(chuàng)新。 在生態(tài)構建上，智譜采取了務實的策略。例如，GLM-4.5的API被設計為可以兼容主流的Claude Code框架。這一舉措使得已經(jīng)熟悉該框架的開發(fā)者能夠以極低的成本將工作流遷移至GLM-4.5，有效減少了技術選型和切換的阻力。 此外，將模型權重在Hugging Face和ModelScope等平臺遵循MIT License進行開源，也體現(xiàn)了其開放的姿態(tài)。MIT License對商業(yè)使用限制極少，這為企業(yè)和個人基于GLM-4.5進行二次開發(fā)和商業(yè)化應用鋪平了道路。 通過「高參數(shù)效率」實現(xiàn)「低使用成本」，再以「低成本」和「高兼容性」吸引開發(fā)者，從而構建起一個活躍的應用生態(tài)——這是一條清晰且務實的商業(yè)路徑。 但衡量一個模型最終價值的，仍然是它在真實世界中的表現(xiàn)。 智譜此次展示了多個基于GLM-4.5原生能力構建的應用案例，如可交互的搜索引擎、社交媒體網(wǎng)站，以及Flappy Bird小游戲等。 這些案例證明，GLM-4.5 模型已經(jīng)具備了相當程度的全棧開發(fā)和工具調用能力，能夠理解需求并自主生成可運行、可交互的應用程序。 這些演示作為技術能力的驗證是成功的，它們展示了GLM-4.5在智能體方向上的潛力。不過從功能演示到穩(wěn)定可靠的生產(chǎn)級應用，仍然存在一段距離。 在智譜自己公布的真實場景對比測試中，這一點也得到了反映。測試結果顯示，GLM-4.5在編程任務中的表現(xiàn)優(yōu)于其他參評的開源模型，尤其在工具調用的可靠性方面。但報告也同時指出，與頂尖的閉源模型Claude-4-Sonnet相比，GLM-4.5在提供近似效果的同時，仍存在一定的提升空間。 這種對比是對當前AI技術發(fā)展的普遍現(xiàn)狀的一種反應：頂尖的開源模型正在快速追趕，但在部分能力上與最前沿的閉源模型相比，尚有差距。 智能體在開放環(huán)境中的穩(wěn)定性、對模糊指令的理解能力、以及在遭遇未知情況時的糾錯和適應能力，都是決定其真正成為「可靠的工具」的核心挑戰(zhàn)。 智譜此次選擇公開評測題目和Agent軌跡，邀請行業(yè)共同驗證和改進，也體現(xiàn)了一種積極和開放的態(tài)度。 GLM-4.5的發(fā)布，沒有將重點放在參數(shù)規(guī)模的數(shù)字上，而是聚焦于智能體這一明確的應用方向，并通過技術優(yōu)化和商業(yè)策略，為開發(fā)者社區(qū)提供了一個高性價比的基礎平臺。 大模型行業(yè)正進入更加注重實際應用，更加注重成本效益，也更加注重開發(fā)者生態(tài)建設的階段。 接下來，GLM-4.5的市場表現(xiàn)，以及在其之上能誕生出多少創(chuàng)新的AI原生應用，將是檢驗其最終成功與否的關鍵。

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