比R1快8倍，智谱开源GLM-Z1系列，实测 Agentic AI 也能极速深度推理！ - 文章 - 开发者社区

太卷了，智谱一口气开源6个模型，即新一代开源模型 GLM-4-32B-0414 系列，包含基座、推理、沉思模型，MIT License，不限制商用。

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不想自己部署的小伙伴可以直接登录全新站点 https://chat.z.ai/ 试用。

此次开源最大的亮点是具有深度思考能力的推理模型 GLM-Z1-32B，主打一个“为快不破”：国内迎来最快的推理模型。

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为满足不同场景需求，上线到智谱MaaS开放平台 bigmodel.cn 的推理模型分为三个版本：

GLM-Z1-AirX（极速版） ：国内最快推理模型，推理速度高达200 tokens/s，8倍于常规速度；
GLM-Z1-Air（高性价比版） ：价格仅为DeepSeek-R1的1/30，适合高频调用场景；
GLM-Z1-Flash（免费版） ：支持免费使用，进一步降低模型使用门槛。

200 tokens/s极速深度推理，给推理模型的落地场景带来了无限可能，PaperAgent就最经典的Agentic AI应用场景： Agentic RAG/MCP应用(含代码解析)， 对GLM-Z1-AirX进行了第一手实测。

GLM-Z1-AirX加持的Agentic RAG

Agentic RAG过程应用于问答的一个代表性示例，主要由2大流程组成：

离线流程，文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库（ES/Milvus）中。
线上流程

Agentic 路由，根据查询类型，Agent从多种检索选项中检索相关数据，
生成，将原始问题和检索到的内容送入大模型（GLM-Z1-AirX ）中，生成最终答案。

Agentic RAG问答流程（GLM-Z1-AirX）

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总结类型Query : A股行情经历了怎样的变化

GLM-Z1-AirX仅在【12.8s】就给出了长达2246字的答案，并且答案也比较丰富，全面。

这个速度直接让你的RAG系统直接赢在了thinking线上，可能别人还在thinking，你已经给出答案了。

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这里以DeepSeek-R1作为对比，thinking阶段就花费20s，最终答案1764字，总耗时63.3s

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GLM-Z1-AirX流式使用指南

  
pip install --upgrade zhipuai  
  
from zhipuai import ZhipuAI  
client = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKey  
response = client.chat.completions.create(  
    model="GLM-Z1-AirX",  # 填写需要调用的模型编码  
    messages=[  
        {"role": "user", "content": "你好"}  
    ],  
    stream=True,  
)  
for chunk in response:  
  content = chunk.choices[0].delta.content  
  print(content)

GLM-Z1-AirX加持的MCP应用

选这个场景测试，是因为不少小伙伴对MCP与Function Call的关系有困惑，比如“mcp 和 function call可以共存吗？”，今天以GLM-Z1-AirX作为基础模型对剖析MCP应用的工作流程：

MCP 主机 —— LLM 应用程序（例如 Cursor），管理连接
MCP 客户端 —— 与 MCP 服务器保持一对一连接
MCP 服务器 —— 为 LLM 提供上下文、工具和能力

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在MCPClient.py，首先利用 list_tools让MCP Server上所有可用的工具信息

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将第一步拼接的工具信息（名称、描述、参数）传给大模型（GLM-Z1-AirX），这里可以用支持Funciton Call的大模型，也可以采用ReAct的方式。

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GLM-Z1-AirX会选择使用哪个工具，之后通过call_tool让MCP Server执行工具并返回结果

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工具执行的结果存入消息历史，一起送入GLM-Z1-AirX，给出解析的答案

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最后，可以看一个GLM-Z1-AirX以ReAct方式调用工具的示例，3.6s完成，非常快速！

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https://hf-mirror.com/collections/THUDM/glm-4-0414-67f3cbcb34dd9d252707cb2e  
https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk