万万没想到有这么一天,Open智谱狙击了Close OpenAI

大模型向量数据库AI开放平台

OpenAI的CEO Sam昨天在X上卖关子,暗示今天要放大招,大家纷纷以为要兑现开源承诺了,我还小小激动了一把。

结果今天一看——就发了个GPT-4.1的API???

picture.image

反观国内智谱,今儿倒是实实在在拿出了一堆自己的好东西开源,真没想到有这么一天,国内Open智谱狙击了Close OpenAI。

picture.image

其实,manus 火爆之后,一方面让大家看到了市场对Agent的需求,一方面也引起了业内朋友的一些担心: 最顶级的 API 会不会断供?

picture.image

江树与几位业内朋友交流后,我有一个判断和一个担忧:

  • 一个判断:模型正在吞噬一切 。Agent的各种外围能力,最终都会被模型内化,从分工走向端到端的整合。这不是简单的技术迭代,而是智能进化的必然路径
  • 一个担忧:当Agent能力被模型内化后,AI的"智能"会不会像"芯片"一样面临断供风险?技术垄断的隐忧,或许是我们面临的下一个"卡脖子"问题

想想看,目前AI应用几乎全部依赖大模型厂商的API: 万一Claude的API不再提供,我们有替代选项吗? 有人说可以用开源模型,但如果未来大模型都不开源了呢?

现实情况是,Manus、OpenAI的DeepResearch、谷歌的Gemini DeepResearch,这些顶尖能力都是黑盒,都是闭源的,都不提供API。甚至连被视为"开源希望"的DeepSeek,社区也在热议其下一代模型是否会继续开源。

在这样的背景下,智谱今天让人眼前一亮——他们竟然把最新最强的能力直接开源了出来!这就像在一个逐渐关闭的房间里,突然有人打开了一扇窗户,让新鲜空气流通了进来。

GLM-4 模型用 32B 参数就超过了最新的 DeepSeek-V3-0324 模型。

picture.image

全系列模型直接开源,甚至把沉思模型也开源了!这是首个开源的Deep Research模型,给智谱点赞!

picture.image

Deep Research模型要做好,是需要将智能体的许多能力通过训练内化到模型里的,因此 OpenAI、谷歌都不开放Deep Research能力,要想使用,只能用他们自家产品!智谱的这一步,就像在AI的"高速公路"上画出了一条公共车道

picture.image

沉思模型多次思考深度调研

并且智谱这次开源的所有模型,均采用最宽松的 MIT 开源许可协议。这意味着可以免费用于商业用途、自由分发,为AI应用提供了极大的使用和开发自由度。

这次他们还启用了全新域名z.ai,访问 z.ai就可以直接使用最新的模型能力。(看网站功能估计是基于 OpenWebUI项目研发的hh)

picture.image

z.ai 界面

除了在网页端使用,智谱还是一如既往的「大善人」,提供了多种选择供我们开发者使用。

极速版(GLM-Z1-AirX)主打速度,是DeepSeek-R1"打字"速度的 8 倍!picture.image

高性价比版本(GLM-Z1-Air)突出的就是一个便宜好用,价格仅为 DeepSeek-R1 的 1/30!

同时 Flash 系列的免费API继续提供!高并发而且免费的 API 真的很香有木有hh!

我让智谱自己整理了一个模型对比表格,方便大家选用。

picture.image

模型对比表

在智谱开放平台就能使用 https://bigmodel.cn/

picture.image

开发者们有福了,在项目里调用免费的 flash api,或者在 Cherry Studio 中配置使用都很香

picture.image

试试能力如何?

江树比较关心代码能力。

试试黑白手绘风格画一些 SVG 本质图

picture.image

picture.image

效果还不错hh,虽然和 Claude 比有一定差距,但是核心精髓还有图像意境都拿捏准确了。

写个小红书页面试试,这个功能完成度真的可以,甚至配图都出来了。

提示词:

  
给我设计一个移动端小红书风格APP的 UI,其中要包括个人主页、社区交流界面,使用 Tailwind CSS 来美化页面,把这 2 个手机界面平铺展示到一个 HTML 页面中   

picture.image

再设计一个机器学习平台的UI,审美也还不错,和 deepseek-v3 接近。

提示词:

  
给我设计一个移动端机器学习平台的 UI,其中要包括训练任务,存储管理,和个人统计界面。个人统计界面要用图表展示用户过去一段时间的各类资源使用情况。使用 Tailwind CSS 来美化页面,把这 3 个手机界面平铺展示到一个 HTML 页面中  

picture.image

再试试沉思的调研能力。

当我让他调研「国内AI大模型智能体落地应用现状」主题时,说实话,结果的 AI 味儿还是有一些的,但是案例真的十分硬核和翔实。

点开它提供的案例内容,甚至直接把《人工智能赋能新型工业化典型应用入选案例公示名单》PDF 这种很难查找到的文件都找出来,并且给你列上了,比搜索引擎还好用!

picture.image

像《人工智能赋能新型工业化典型应用入选案例公示名单》这样的PDF资料,往往深埋在某个政府网站角落,以前需要层层点击才能找到。而现在,AI一次性就把它挖掘出来并整理好了!

从"大海捞针"到"精准投送",从被信息淹没到驾驭信息,这才是AI真正改变我们工作方式的体现。

最后

越来越感觉到,真正的技术进步不是垄断,而是开放共享

在这个AI加速发展的时代,开源的力量远比封闭的垄断更具生命力,因为它能让每一个开发者都成为创新的参与者,而不只是旁观者。

未来,很精彩,我们,共见证~

我是「云中江树」,这里每周为你分享AI工具、方法和观点。

👉 点赞、在看、分享三连支持 ,关注「云中江树」,深度驾驭AI!

0
0
0
0
关于作者
关于作者

文章

0

获赞

0

收藏

0

相关资源
云原生可观测性技术的落地实践
云原生技术和理念在近几年成为了备受关注的话题。应用通过云原生改造,变得更动态、弹性,可以更好地利用云的弹性能力。但是动态、弹性的环境也给应用以及基础设施的观测带来了更大的挑战。本次分享主要介绍了云原生社区中可观测性相关的技术和工具,以及如何使用这些工具来完成对云原生环境的观测。
相关产品
评论
未登录
看完啦,登录分享一下感受吧~
暂无评论