| 代碼 | 名稱 | 當前價 | 漲跌幅 | 最高價 | 最低價 | 成交量(萬) |
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智譜發了國內最好的編程模型,國產芯片賽道迎來又一利好消息!
9月30日 ,國產大模型獨角獸智譜發布新一代大模型 GLM-4.6,代碼能力全面進階。作為GLM系列的最新版本,GLM-4.6在真實編程、長上下文處理 、推理能力、信息搜索、寫作能力與智能體應用等多個方面實現全面提升 ,整體性能超越DeepSeek昨日發布的最新模型DeepSeek-V3.2-Exp 。尤其是在高級編碼能力方面,在公開基準與真實編程任務中,GLM-4.6的代碼能力對齊全球領先的Claude Sonnet 4 ,是國內已知的最好的Coding(編程)模型。
值得注意的是,DeepSeek昨日發布最新模型DeepSeek-V3.2-Exp,華為 、寒武紀、海光信息等AI芯片廠商紛紛宣布已適配DeepSeek-V3.2-Exp。繼DeepSeek-V3.2-Exp之后,智譜GLM-4.6也適配寒武紀與摩爾線程芯片 ,業內人士分析稱,國產大模型與國產芯片協同正加速進入新階段,朝著軟硬協同的統一生態演進 ,國內AI產業的發展有望進一步加速 。
對標全球領先模型,編程能力再進階
9月30日,國內大模型獨角獸智譜正式發布并開源新一代大模型GLM-4.6 ,在Agentic Coding(智能體驅動編碼)等核心能力上實現大幅躍升。
據智譜介紹,在AIME 25、GPQA 、LCB v6等八大模型通用能力的評估中,GLM-4.6在大部分權威榜單表現對齊全球領先的Claude Sonnet 4 ,成為目前國內最強的Coding模型。
為了測試模型在實際編程任務中的能力,在Claude Code環境下進行的74個真實場景編程任務測試結果顯示,GLM-4.6實測超過Claude Sonnet 4 ,超越其他國產模型 。
同時,模型在長上下文處理、推理能力、信息檢索、文本生成及智能體應用等方面均實現全面升級,整體性能超越DeepSeek昨日發布的最新模型DeepSeek-V3.2-Exp。具體來看:
上下文長度:上下文窗口由128K提升至200K,適應更長的代碼和智能體任務。
推理能力:推理能力提升 ,并支持在推理過程中調用工具。
搜索能力:增強了模型在工具調用和搜索智能體上的表現,在智能體框架中表現更好 。
寫作能力:在文風 、可讀性與角色扮演場景中更符合人類偏好。
此外,GLM-4.6還大幅提升了tokens效率和原生Agent體驗。在平均tokens消耗上 ,GLM-4.6低于多個模型,與GLM-4.5相比,GLM-4.6在同類任務中可節省30%以上tokens消耗 。在原生Agent體驗上 ,相較于GLM-4.5,GLM-4.6進一步提升了PPT的可用性、前端代碼的美觀度與更先進的版面布局。
目前GLM-4.6已上線智譜MaaS平臺bigmodel.cn,即將在Hugging Face、ModelScope同步開源 ,遵循寬松的MIT開源協議。作為開源模型,GLM-4.6目前是全球開源生態中性能最強的通用大模型之一,進一步提升了國產大模型在全球競爭格局中的地位 。
適配寒武紀和摩爾線程芯片 ,國產芯片迎利好
智譜新一代大模型不僅實現了編程能力的再進階,同時也加速了國產AI軟硬件的生態協同,讓國產大模型與國產芯片進一步實現了“雙向奔赴 ”。
智譜官方宣布,GLM-4.6已在寒武紀領先的國產AI芯片上實現FP8+Int4混合量化推理部署 ,這也是首次在國產芯片上投產的FP8+Int4模型—芯片一體化解決方案。在保持模型精度不變的前提下,該方案大幅降低了推理成本,為國產芯片本地化運行大模型提供了可行路徑和示范意義 。
與此同時 ,另外一大國產芯片廠商摩爾線程也基于vLLM推理框架完成了對GLM-4.6的適配,新一代GPU可在原生FP8精度下穩定運行模型,充分驗證了MUSA架構及全功能GPU在生態兼容性和快速適配能力方面的優勢。
寒武紀與摩爾線程完成對GLM-4.6的適配 ,標志著國產GPU已具備與前沿大模型協同迭代的能力,加速構建自主可控的AI技術生態。GLM-4.6搭配國產芯片的組合將率先通過智譜MaaS平臺面向企業與公眾提供服務,釋放更廣泛的社會與產業價值 。
值得注意的是 ,昨日DeepSeek發布了最新模型DeepSeek-V3.2-Exp,隨后包括華為 、寒武紀、海光信息等在內的多家國產芯片企業迅速宣布完成了模型適配工作。今日,智譜GLM-4.6發布后亦與國產芯片公司實現“火速適配”。在業內人士看來 ,此種同步發布適配的動作,表明中國AI產業鏈頭部公司正在進行深度協同。國產大模型與國產芯片協同正加速進入新階段,朝著軟硬協同的統一生態演進,國內AI產業的發展有望進一步加速 。
此外 ,智譜已于今年4月14日啟動A股上市輔導,有望沖擊“國產AI大模型第一股”,標志著中國AI大模型從技術競賽邁入商業化落地與資本化運作的階段。未來 ,國產原創的GLM系列大模型與國產芯片的深度協同,將在模型訓練和推理環節持續推動性能與效率的雙重優化,構建更加開放、可控 、高效的人工智能基礎設施。
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