智谱半夜憋大招？GLM-4.5直接开源！一手实测来啦！_glm-4.5全栈开发后无法正常部署
重磅，沉寂多日
智谱终于更新并开源了它的新模型GLM-4.5
一手实测
本文，我从PPT制作、全栈开发、文学创作、文件总结处理、网页制作等多个方面进行测试，最后对模型的性能参数作了介绍，欢迎大家阅读。
一、模型测试
1.1、PPT制作
勾选AIPPT选项，让质谱AI做个PPT
创建一份PPT，主题为：00 后社交黑话演变史：从 \"yyds\" 到 \"绝绝子\"
从内容生成、文字布局、色彩搭配上都还是不错。
1.2、全栈开发
好久没用过智谱AI，打开一看，还新增了全栈（前端和后端）开发的功能选项。那我们如果有后端需求的话，生成代码的时候点上这个。
GLM-4.5 在前端和后端开发方面都表现出色，使其成为构建现代网络应用的强大工具。为了更好地展示其能力，我们开发了一个受 Claude Code 启发的编程代理。通过提供一个基础的全栈网站脚手架，该代理使用户只需几句话就能创建整个网站。用户可以通过多轮对话轻松添加功能并完善项目，使编程过程变得顺畅愉快。
先测试十分基础的俄罗斯代码看看
请基于html、css、js生成一个俄罗斯方块游戏
再来个官方推荐的项目，具有前后端的功德累计器
请帮我创建一个共享的\"赛博功德箱\"网页应用。 核心功能： 用户端： 界面上有一个醒目的按钮，文案是\"功德+1\"。 有一个区域实时显示当前的总功德数。 每次点击按钮，总功德数就加一，并实时更新。 所有功德数据需要保存到数据库中，保证多人共享、数据同步。 管理员端： 创建一个独立的、有密码保护的管理员页面。 管理员登录后，可以查看当前的总功德数。 管理员有一个输入框和一个\"更新\"按钮，可以手动修改数据库里的总功德数。
一会儿，就生成了带前后端的网页应用。严格按照需求生成，界面精美。
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
1.3、高考语文作文写作
这个之前用DeepSeek写过一次，同样的提示词，来看看GLM-4.5的效果
阅读下面的材料，根据要求写作。（60分）
他想要给孩子们唱上一段，可是心里直翻腾，开不了口。
——老舍《鼓书艺人》()（见全国一卷阅读II）
假如我是一只鸟，
我也应该用嘶哑的喉咙歌唱
——艾青《我爱这土地》
我要以带血的手和你们一一拥抱，
因为一个民族已经起来
——穆旦《赞美》
以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。
要求：选准角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不少于800字。
思考过程
嗯，这是一个关于文学作品中\"歌唱\"意象的作文题。让我仔细想想该怎么处理这个题目。
用户可能是一位高中生，正在准备高考作文。这个题目引用了三位现代作家的诗句，核心是探讨\"歌唱\"在不同语境下的意义。用户最需要的是：一个新颖深刻的立意方向，清晰的文章结构，丰富的文化例证，以及富有感染力的语言表达。
从材料来看，老舍笔下艺人\"开不了口\"的压抑，艾青\"嘶哑喉咙\"的坚持，穆旦\"带血拥抱\"的悲壮，构成了\"歌唱\"的三重境界。这让我联想到中国知识分子的精神谱系——从屈原\"长太息以掩涕\"到鲁迅\"呐喊\"，从嵇康《广陵散》到闻一多《最后一次讲演》，\"歌唱\"从来不只是艺术表达，更是灵魂的突围。
我决定以\"灵魂的歌声\"为核心立意。这个观点可以串联三个材料：老舍表现的是失语的痛苦，艾青展现的是发声的勇气，穆旦则上升到救赎的高度。这样层层递进，既符合材料逻辑，又能挖掘深层文化内涵。
题目就叫《灵魂的歌声》如何？简洁有力，又点明主旨。比起《论歌唱》《歌声的力量》之类，这个题目更有诗意和思想深度。
接下来构思结构。开头可以用\"歌声是灵魂的震颤\"破题，引出三位作家不同的歌唱姿态。然后分三个层次展开：第一层谈失语之痛，用老舍笔下的艺人结合鲁迅\"铁屋子\"的比喻；第二层谈发声之勇，分析艾青的\"嘶哑\"与杜甫\"穷年忧黎元\"的共鸣；第三层升华到救赎之力，解读穆旦\"带血拥抱\"与文天祥\"留取丹心\"的血脉相连。结尾回到当下，呼唤新时代的\"灵魂歌手\"。
最独特的分论点应该是第三层。通常人们只看到歌唱的反抗性，我更要强调其救赎性——穆旦拥抱的不仅是同胞，更是民族的希望。这个观点可以联系谭嗣同\"我自横刀\"的牺牲精神，展现知识分子以血肉之躯为民族开路的悲壮。
让我再推敲开头。直接用\"歌声是灵魂的震颤\"会不会太抽象？或许应该具象化：\"当老舍笔下的艺人喉头翻涌却发不出声，当艾青的鸟儿用嘶哑喉咙歌唱，当穆旦伸出带血的手——我们听见的，是穿越时空的灵魂震颤。\"这样更有画面感。
结尾需要更有力。不能简单重复观点，而要召唤行动：\"在这个需要灵魂歌声的时代，愿我们都能成为那歌唱的鸟，哪怕喉咙嘶哑；愿我们敢于伸出带血的手，拥抱这个正在崛起的民族。\"这样呼应材料，又富有感染力。
最后检查：立意是否扣紧材料？三个层次是否递进？文化例证是否恰当？语言是否兼具文采与思想？嗯，应该都符合要求。特别是将现代诗歌与古典精神勾连，既有文化深度，又避免空泛议论。
好，思考成熟了，可以开始写作了。
正文
灵魂的歌声
当老舍笔下的艺人喉头翻涌却发不出声，当艾青的鸟儿用嘶哑喉咙歌唱，当穆旦伸出带血的手——我们听见的，是穿越时空的灵魂震颤。这歌声，岂止是声音的流淌？它是生命在时代重压下的挣扎与突围，是灵魂在黑暗中不屈的回响。
失语之痛，是灵魂被囚禁的窒息。老舍笔下艺人“心里直翻腾，开不了口”的窘境，恰如鲁迅先生笔下那无声的“铁屋子”。那艺人心中翻涌的何止是唱词？分明是千般悲欢、万种辛酸，却因时代巨石的重压而无法喷薄。这无声的痛苦，正是无数灵魂在历史夹缝中挣扎的缩影。当个体生命被时代洪流裹挟，当自由表达成为奢望，灵魂便如被囚禁的鸟儿，纵有千言万语，也只能在胸腔中无声地燃烧。这失语，是灵魂最深沉的悲鸣。
然而，灵魂的歌声终将冲破禁锢，哪怕喉咙嘶哑。艾青笔下的鸟儿，“应该用嘶哑的喉咙歌唱”，这“嘶哑”二字，是生命在重压下发出的最真实呐喊。它让我们想起杜甫“穷年忧黎元，叹息肠内热”的深沉，亦如谭嗣同“我自横刀向天笑，去留肝胆两昆仑”的悲壮。喉咙的嘶哑，恰恰证明了歌唱的艰难与可贵。这歌声，不是对苦难的逃避，而是对苦难的直面与超越。它如暗夜中的火炬，虽微弱却坚定，照亮了前行的道路。
当歌声升华为救赎之力，灵魂便在牺牲中拥抱新生。穆旦“以带血的手和你们一一拥抱”，这拥抱，是灵魂在苦难中淬炼出的救赎之光。文天祥“人生自古谁无死，留取丹心照汗青”的赤诚，不正是这种救赎精神的千古回响？穆旦的“带血”，是民族苦难的印记；他的“拥抱”，则是对未来的深情期许。这歌声，已超越个人悲欢，成为民族精神的凝聚与升华。它告诉我们，真正的歌唱，不仅在于发声，更在于以生命为笔，书写民族的希望与未来。
从老舍的失语之痛，到艾青的嘶哑之勇，再到穆旦的救赎之力，灵魂的歌声在历史的回音壁上层层递进。在这个需要灵魂歌声的时代，愿我们都能成为那歌唱的鸟，哪怕喉咙嘶哑；愿我们敢于伸出带血的手，拥抱这个正在崛起的民族。因为灵魂的歌声，永远是人类最珍贵的财富，是照亮黑暗、引领未来的不灭之光。
1.4、网页复习题库
这个之前用DeepSeek做过一次，上传我的复习笔记后，来看看GLM-4.5的效果
【提示词说明】
提示词版本：V1
【提示词任务】
本次任务是基于给定文件内容，生成一份高质量复习题库。请按以下详细要求操作：
- 题型要求：
- 填空题：挖空关键概念、数据、结论等内容，考查对细节的掌握。
- 题目覆盖：全面梳理文件中的核心概念、重要理论、关键流程、重点数据等内容，确保每一个重要知识点都有对应的题目，实现知识点的广泛覆盖。
- 题目数量：整体题目数量为【 50】 道，不同题型按合理比例分配，以充分检验复习效果。
- 答案规范：答案必须严格依据文件内容，准确无误。答案格式需与题目一一对应，清晰呈现。
- 输出格式： [填空题] [题目内容，空用_____表示] [答案] [填空题答案] [具体答案-在文档中的出处-解析] ……
请根据以上要求，在 标签内输出生成的复习题库，最后在标签后输出对应具体答案-在文档中的出处（页码和章节）-具体解析。 最终制作成一个在线复习系统
请将以上题库生成在线复习网页，点击显示答案与解析，页面精美、结构清晰
1.5、网页导出
之前这篇文章（一个神奇的DeepSeek指令），我们提到过，让AI将它的回答内容以html格式输出，同时增加一个导出为xxx格式的按钮，利用纯前端功能来实现导出功能。
先让智谱模型随机生成一个表格
然后输入以下指令
将表格内容以html格式展示，并具有导出excel格式的功能
随机生成的EXCEL表格以html形式展示，点击【导出为EXCEL】按钮后文件下载。经测试发现，在官方自带的预览页面中虽显示「导出成功」，但其实没有。只需要点击右上角的【打开网页】，再点击按钮就能解决这个问题。
二、模型性能
ok,，简单演示了一些，我们回到具体的模型性能指标上。
模型已经开源，可以在 Hugging Face 或 ModelScope 上直接体验模型
地址：https://github.com/zai-org/GLM-4.5
据官方介绍，GLM-4.5具有355B参数量，激活参数为32B，采用混合推理模型，提供两种模式：用于复杂推理和工具使用的思考模式，以及用于即时响应的非思考模式。提供的GLM-4.5模型和GLM-4.5-Air模型都使用MIT开源许可。
2.1、基准测试
团队选择了 12 个最具代表性的基准测试套件，包括 MMLU Pro、AIME24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench、Terminal-bench、TAU-Bench、BFCL v3 和 BrowseComp。根据综合平均得分，GLM-4.5 在全球所有模型中排名第二，在国内模型中排名第一，在开源模型中排名第一。
2.2、成本和效率
除了性能优化，GLM-4.5 系列还在成本和效率上取得突破，定价远低于主流模型：API 调用成本低至每百万输入 token 0.8 元，每百万输出 token 2 元。同时，高速版本在真实测试中生成速度超过每秒 100 个 token，支持低延迟、高并发部署场景——在成本效益和用户体验之间取得平衡。
2.3、Agent场景测试
为了评估 GLM-4.5 在实际 Agent 编程场景中的有效性，智谱团队将其集成到 Claude Code 中，并与 Claude 4 Sonnet、Kimi-K2 和 Qwen3-Coder 进行了基准测试。评估包括 52 个编程和开发任务，涵盖六个主要领域，在隔离的容器环境中执行，并进行多轮交互测试。值得一提的是，为确保透明度，智谱团队还发布全部 52 个测试问题及完整的智能体轨迹，以供行业验证和可重复性研究。
国产AI真的是越来越厉害！
身处国产AI第一梯队的智谱AI，在世界的舞台上也愈发耀眼！
敬请期待，更多耀眼的AI故事。
之前商界有位名人说过：“站在风口，猪都能吹上天”。这几年，AI大模型领域百家争鸣，百舸争流，明显是这个时代下一个风口！
那如何学习大模型&AI产品经理？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
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03.学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
04.大模型面试题目详解
05.这些资料真的有用吗?
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
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