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      智譜沖擊AI的「大廠信仰」

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      作者| 宋婉心

      編輯|張帆

      封面來源|視覺中國

      GLM-5的發布直接引爆了智譜的資本市場表現。GLM-5發布后,智譜連續兩個交易日暴漲超20%,截至發稿,市值已突破2000億港元大關。

      據悉,GLM-5參數規模由上一代的355B擴展至744B,激活參數從32B提升至40B,預訓練數據量從23T提升至28.5T,更大規模的算力投入驅動通用智能能力顯著增強。

      智譜方面證實,此前在全球模型服務平臺OpenRouter登頂熱度榜首的神秘模型“Pony Alpha”即為GLM-5。

      具體到GLM-5的能力,內部評估顯示,GLM-5能夠以極少人工干預,自主完成Agentic長程規劃與執行、后端重構、深度調試等復雜系統工程任務。按照智譜對GLM-5的定位,該模型重點強化其在復雜系統工程與長程Agent任務中的處理能力。

      官方稱,真實編程環境中的使用體感已逼近Claude Opus 4.5水平。這意味著開源已追上閉源。

      有用戶實測顯示,GLM-5在前端表現絲滑、細節豐富,Agent模式可以生成可運行的手機應用環境,完成復雜任務。

      最重要的是,GLM-5實現了訓練范式創新。GLM-5團隊構建了“slime”異步強化學習基礎設施,大幅提升了訓練吞吐量,使得后訓練從粗顆粒修補變成高頻、細顆粒度迭代。

      此外,GLM-5在Agent能力上同樣實現開源SOTA,在多個評測基準中取得開源第一。在BrowseComp(聯網檢索與信息理解)、MCP-Atlas(大規模端到端工具調用)和τ2-Bench(復雜場景下自動代理的工具規劃和執行)均取得最高表現。

      發布新模型的同時,智譜發布了GLM Coding Plan價格調整函稱,近期,GLM Coding Plan市場需求持續強勁增長,用戶規模與調用量快速提升,基于實際使用情況與資源投入變化,公司決定對GLM Coding Plan套餐價格體系進行結構性調整。

      調整內容如下:取消首購優惠,保留按季按年訂閱優惠;套餐價格進行結構性調整,整體漲幅自30%起;已訂閱用戶價格保持不變。生效時間為2026年2月12日。

      智譜官網顯示,漲價后,GLM-5輸入單價最高6元/百萬tokens,輸出單價最高22元/百萬tokens,GLM-5-Code,輸入單價最高8元/百萬tokens,輸出單價最高32元/百萬tokens。



      (來源:智譜官網)

      而在兩個月前,Anthropic發布了最新的Claude Opus 4.5模型,API價格大幅降價2/3,至每百萬tokens 5美元/25美元。

      盡管如此,智譜GLM-5的價格依舊僅為Claude的1/5,在性能基本持平的背景下,智譜GLM極具性價比。

      可以看出,在編程與智能體能力的雙重突破下,GLM-5正從"能寫代碼"邁向"能完成工程"的全新階段。而從智譜整體來看,GLM-5也是公司結構優化的關鍵節點。

      此前智譜已明確戰略方向,希望將API業務收入占比從當前水平提升至50%。而GLM-5在編程與智能體能力上取得開源SOTA表現,將推動智譜API業務加速增長。


      MaaS業務加速落地

      根據2025年H1智譜財報,業務結構上本地化部署業務占比達85%,是當前公司的基本盤業務,主要是對接互聯網企業的部署需求。由于是To B,毛利率較高,接近60%。另方面,占比只有15%的數據與云端產品毛利率并不高,甚至2025年上半年,毛利率一度接近虧損。

      但是,本地化部署業務雖然毛利率高,同樣由于是To B業務,也面臨該類業務的通病。一方面應收賬款高企,面對大客戶,通常會面臨回款難的問題。

      其次,To B業務需要面臨一對一的定制化需求,要有一定數量的項目人員投入,這也導致該業務天花板較低。


      而隨著GLM-5的發布,智譜的主營業務有望從本地化部署的業務加速轉型為MaaS服務商。隨著API的放量,智譜MaaS業務有望迎來量價齊升。


      沖擊AI的大廠信仰?

      從當前的大模型體系來看,無論是阿里的千問,騰訊的元寶,還是字節的豆包,幾乎都是圍繞著大廠的體系運作。作為一個“燒錢”的行業,大廠普遍被認為在AI上具備先天優勢。

      但是智譜作為一個獨立于大廠的AI模型,脫離大廠的資源束縛,發布了領先行業的模型。除了智譜以外,同樣是獨立AI模型廠,MiniMax官宣上線新一代文本模型MiniMax M2.5。在編程能力方面,M2.5在權威榜單SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench得分51.3%,較上一代顯著提升;在Multi-SWE-Bench等多語言復雜環境中超越Opus 4.6,達到了行業最好的水平。

      所以獨立大模型廠商能存在,一個重要的原因就是算力成本的可控性。根據智譜招股書,截至2025年6月30日,智譜算力服務費用支出11.45億元,占研發開支的比重為71.8%。

      10多億的成本看起來不低,但是相比于其他大廠動輒千億的投入,可謂“小巫見大巫”。不同于大廠自己買卡的模式,智譜等獨立大模型廠商通常采用租算力的模式,減少資金的壓力。

      比如跟智譜深度綁定的并行科技,作為智譜AI最核心的算力底座,雙方自2022年起建立深度戰略合作關系。并行科技為智譜提供了超1.2萬P的超算架構算力,支撐了GLM系列模型從訓練到推理的全流程。

      根據智譜AI的港股招股書,雙方簽訂了總額13.9億元的長期算力服務協議,并行科技是智譜AI第一大算力供應商,貢獻了其AI算力采購的絕大部分。


      拋開訓練側,從推理側來看,獨立大模型廠商通常依賴于第三方的云服務。第三方云服務,可能帶來運營成本的額外增加。

      此前,《Where’s Your Ed At》作者Ed Zitron根據微軟的財報,倒算出OpenAI在微軟Azure上2025年第三季度的推理成本達36.5億美元,而同期收入只有20.6億美元。

      相比之下,全棧大廠可通過“內化”成本,進而容忍推理側的虧損,尤其考慮到當前依舊還是投入搶份額的階段。但是對于獨立大模型廠,推理側的商業化面臨邊際成本帶來的虧損壓力。

      優秀模型能否帶來推理側的貨幣化?智譜后續財報中MaaS業務表現成為觀察的關鍵。

      *免責聲明:

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