“
我是吉米，聚焦解读AI编程｜智能体，提供避坑指南🚧与提效秘籍⚡️
赋能普通人轻松驾驭AI🤖，让AI成为你的职场加速器🚀与人生破局点✨
AI圈的朋友们，最近是不是感觉有点“卷”不动了？
当你还在为各种模型跑Case、找Case焦头烂额时，智谱AI却突然放了个“王炸”——GLM-4.5系列模型横空出世，瞬间刷爆了朋友圈！
这不是普通的升级，用一个词来形容，那就是“颠覆”！
它不仅是智谱新一代的旗舰模型，更让人惊喜的是，它又双叒叕开源了！
而且，智谱还贴心地送出了50块包月爽玩券（具体领取方式，文末揭晓，别急哈～！）。
这不，第一时间就上手体验了一番，结果嘛……只能说，我“龙马精神”了！
这波操作，直接把Claude干懵了
你知道什么叫降维打击吗？
GLM-4.5的API价格：输入2元/百万tokens，输出8元/百万tokens。
Claude 4 Sonnet呢？输入 3 美金/百万 tokens（约 21.5 元），输出 15 美金/百万 tokens（约 107.4 元）
性能相当，价格却只有人家的零头。
这就犹如开着奔驰，却只需一辆五菱宏光的价格。
目测Claude这次真要坐不住了！！
更绝的是，GLM-4.5-Air版本价格更疯狂：输入0.8元，输出2元。
这价格已便宜到，让同行怀疑智谱是不是在做慈善啦！
7分钟搭建完成「盖洛普优势评测」平台
说到实战能力，我必须分享一个让我跪服的实测。
使用GLM-4.5的全栈开发能力，7分钟内完成了一个简易版「盖洛普优势评测」平台。
全程仅输入了一条Prompt。
创建一个简易的盖洛普评测平台，通过简单且有效的问答在最短的时间内，对参与评测者进行盖洛普分析和解答。
伙伴们可以在z.ai上面体验GLM-4.5的全栈开发能力。
登录z.ai首页(chat.z.ai/)，点击「全栈开发」，…](p9-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73…)
这个全栈开发是有项目空间来存放生成的前后端代码，包含数据库。
目前支持同时存在两个空间（这个空间理论上应该是k8s集群的一个pod，可以随时释放和创建），多了就需要替换。
生成后，点击右上角「发布」，即可完成项目发布并分享链接给好友体验。
伙伴们可登录体验下：https://h04dc6q4tqz1-deploy.space.z.ai/
整个网站实现了盖洛普优势快速评测，根据问卷生成优势解读、综合分析、关键洞察等报告；并支持报告下载和分享好友。
所以，这不是演示，是真正能跑的产品级项目。
当我看到系统界面时，我的第一反应是：这特么就是Vibe Coding应该有的样子啊！
PPT生成能力：可直接秒杀市面产品
还有一个让我印象深刻的功能——AI PPT生成。
最近重刷《斗破苍穹》动漫，所以就顺手让智谱做了一个人物背景介绍PPT，结果出来的效果：很炫酷！
不是那种粗糙的模板拼接，而是：
-
精准的图片搜索
-
完美的视觉搭配
-
专业的排版设计
-
毫无违和感的内容融合
我当时第一感觉就是，以后如有公开演讲啥的，做PPT就用z.ai了，效果完全碾压市面上的产品。
技术参数背后的"暴力美学"
GLM-4.5的定位非常明确：专为智能体（Agent）应用打造的基座模型。
它原生融合了Agentic、推理、代码，这意味着它在处理复杂任务时，能够展现出惊人的执行力。
GLM-4.5采用混合专家（MoE）架构，包含两个版本：
GLM-4.5：3550亿总参数，320亿激活参数；
GLM-4.5-Air：1060亿总参数，120亿激活参数；
跟Claude4一样是混合推理模型（推理/非推理），两个版本全部在Hugging Face和 ModelScope上开源，并且遵循最宽松的MIT协议。
这个参数配置很有意思，总参数够大保证能力上限，激活参数适中控制成本。
就像是给AI装了一个"智能变速箱"，需要的时候全力输出，平时节能运行。
训练数据更是"豪华套餐"：
-
15万亿tokens通用数据预训练
-
8万亿tokens专业数据精调
-
强化学习进一步提升
23万亿tokens的数据喂养，这个"营养标准"确实够奢华。
对于智谱这次的新旗舰模型，我只能说，这次，国产模型真的崛起了！
它给我的感觉，尤其是在代码能力上，已经隐隐超越了Claude4。
Claude Code无缝接入：两行代码搞定
最实用的是，GLM-4.5可以完美替代Claude Code的底层模型。
配置超级简单，就两行命令：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的智谱API Key"
瞬间，你的Claude Code就从"烧钱利器"变成了"省钱神器"。
性能不降，成本直降90%，这谁顶得住啊？
下面是喂饭级接入教程：
第一步：准备工作
先安装Node.js: 确保你的电脑上安装了Node.js，版本号需要大于等于18。
可以在终端输入「node -v」查看Node版本号。
然后，登录智谱开放平台（bigmodel.cn）获取apikey。
在API密钥页面创建一个新的apikey，并复制保存好。
API-Key网址：bigmodel.cn/usercenter/…
第二步：安装并配置Claude Code
在终端执行Claude Code安装命令。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
如果遇到部署问题，可以参考我上一篇Claude Code+K2 模型的文章里写的「5分钟配置教程」。
然后，配置环境变量，这是最关键的一步。
我们需要让Claude Code把请求发送到智谱的API地址，而不是Anthropic的。
对于Mac/Linux用户:
进入终端执行如下命令
设置智谱的API代理地址
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
设置你的GLM API Key
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你刚刚获取的质谱apikey"
对于Windows用户:
进入PowerShell执行下面的指令
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你刚刚获取的智谱的apikey"
**注意：**这个环境变量只在当前终端窗口生效。
为了永久生效，需要将以上两行命令添加到你的【/.zshrc、/.bash_profile】或 Windows的环境变量设置中。
第三步：启动
配置好后，在终端输入以下命令：
claude --dangerously-skip-permissions
这个方式启动可以在后面跑任务的时候畅通无阻（无需人工确认操作）
下面这里选择「Yes,proceed」
当看到熟悉的输入框，就代表你成功启动了由GLM-4.5驱动的Claude Code！
智谱官方文档接入文档：
网址：docs.bigmodel.cn/cn/guide/de…
可能有朋友会问，没有配置模型，怎么知道接入的是glm-4.5呢？
智谱提供了兼容Anthropic API 的端点：
这个端点是智谱平台的接口，专门用于配置到各位的Claude Code中。
当Claude Code发起请求时，这个端点会自动将请求转发到智谱的GLM-4.5模型，所以模型这块不用我们管。
🎁 50元包月无限用
智谱还推出了一个让人无法拒绝的优惠活动——50元包月无限使用GLM-4.5。
Claude Code的重度用户都知道，这玩意儿特别费tokens。平时跑个复杂项目，光API费用就得几十块。
现在50块包月无限用，相当于把原来一次使用的成本，变成了一个月的成本。
这哪在做生意，分明就是交个朋友哈～☕️
性能对决：国产首次正面硬刚
在编程能力盲评中，GLM-4.5与Claude 4 Sonnet、Kimi-K2、Qwen3-Coder同台竞技。
结果在52个开发任务上，GLM-4.5表现国内最佳，大部分场景可以平替Claude 4 Sonnet。
更关键的是，智谱把所有测试题目和Agent轨迹全部公开在HuggingFace上，供社区检验。
这种坦荡的做法，在国内厂商中真的很少见。
不藏着掖着，直接亮家底，有多大本事拿出来比划。
混合推理模型：走向AGI的正确姿势
GLM-4.5最值得关注的，是它融合了推理、编程、Agent三大能力。
这不就是OpenAI一直在画的GPT-5饼吗？
奥特曼说要融合o系列、GPT系列和Agent能力，结果一直在跳票。
智谱却悄悄把这事儿做了！
从单点突破到全面融合，这种技术路线的前瞻性，可能比性能数字更有价值。
生成速度：100 tokens/秒的快感
GLM-4.5高速版的生成速度临近100 tokens/秒，这个速度已经快到让人怀疑人生。
什么概念？基本上是你刚想完问题，答案就出来了。
对于需要低延迟、高并发的应用场景，这个速度优势太明显了。
开源策略：真正的技术自信
最让我佩服的，是智谱选择了全面开源，平台也给出了一个极具诱惑力性的API价格。
MIT协议，最宽松的开源许可，这意味着：
-
商业应用无门槛
-
二次开发无限制
-
社区贡献全开放
这种开源策略，体现了真正的技术自信。
GLM-4.5的发布，标志着国产AI真正进入了"平替时代"。
不再是"能用就行"的将就，而是"更好更便宜"的碾压。
当技术追上来，价格打下去，游戏规则就彻底变了。
各大Agent平台、AI IDE肯定会迅速跟进接入，所有国内AI应用都将迎来一波质的提升。
浪潮才刚刚开始，而我们恰好站在了风口上。
