真香！智谱大模型，有了首个免费的API

大模型API，正式进入Flash时代。

最近一段时间，国内外的大模型行业卷的是「快速版」。

5 月谷歌 I/O 大会上，新发布的 Gemini 1.5 大模型序列中出现了 Flash 版，主打轻量化和响应速度。到 7 月，OpenAI 又在 GPT-4o 的基础上推出了 Mini 版，号称比当前最为先进的小模型能力更强，价格更低。

如果你现在访问 ChatGPT，会发现原来的默认模型 GPT-3.5 已经消失，新的默认选项就是 GPT-4o mini。自 2022 年底一直沿用的 GPT-3.5 终于被取代了，这不禁让人们感叹 AI 技术进步速度之快。

这一波技术迭代的背后，是直面应用的底层逻辑。新一代大语言模型继续保持多模态、长上下文等方面的性能优势，又因为速度和效率的大幅提升获得了更多开发者的青睐。

在实际应用场景中，新模型适用于处理高频次、相对简单的任务，禁得起人们的反复调用。现在想要开发一个使用生成式 AI 技术的产品，不再是一件难事了。

最近，国内大模型平台市场份额领先的智谱，也正式宣布了新模型，并提出了一系列提升 AI 开发效率的工具。

大模型开发便捷化

智谱此前已经上线了大模型的一键微调工具，这次更是决定将 GLM-4-Flash 免费。

智谱的最新版大模型 GLM-4-Flash 在 6 月份刚刚上线，在开放时 API 价格就已低至每 100 万 token 0.1 元，吸引了大量开发者使用。不论是国内还是国外，很多人都在社交网络上 po 出了自己的使用心得。

这款大模型 API 的能力如何？我们自己也上手试了试。

首先，要想调用大模型能力，有最简单的方法：通过 Python 脚本进行体验。智谱的官网上提供了一些示例，只需将其中的 api key 替换成自己的并修改其中的具体内容，就能很方便地使用这个大模型，比如可以在 VS Code 中使用它。

当然，你也可以将其集成到任何支持 API 接入的应用之中。比如在这里，我们可以将其引入到笔记软件 Obsidian 中。选择 BMO Chatbot 插件，下载启用之后，我们进入其设置选项，找到 API Connections 下的 OpenAI。这里之所以选择 OpenAI，是因为 GLM-4-Flash 的 API 协议基本与 OpenAI 一致。

之后在 OpenAI-Based URL 中填入智谱的模型链接：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/，并在 OpenAI API Key 填入我们需要使用的 key。为了使用 GLM-4-Flash 模型，你还需要修改该插件的 data.json 文件，将 glm-4-flash 加入到 openAIBaseModels 中。

这样你就可以将 GLM-4-Flash 引入到你的笔记工作流程之中，以下展示了部署好的示例，我们让 GLM-4-Flash 分析了一篇有关视觉语言模型的文章并让其建议了一些标题。

当然，你也可以直接使用 GLM-4-Flash 生成文本笔记：

看起来效果都很不错。

另一方面，说到大模型微调，上周二 OpenAI 正式上线了大模型的微调功能，引发了 AI 领域的关注。

OpenAI 的初衷，是帮助开发者能够低成本地构建个性化的应用。这次的智谱推出的大模型微调功能，也可以让我们通过微调工具，加入自身独有的场景数据，对平台提供的基础模型进行微调，快速使其定制化。这样做既符合了业务场景，也不需要进行复杂的调整或重新训练。

如果你认为基础模型无法满足复杂任务的需求时，使用微调可以获得更好的效果。微调可以让大模型表现出特定的风格，或是提高输出的可靠性，让大模型可以完成更加复杂的任务。

智谱目前已开放了 GLM-4-Flash、GLM-4-9B 等模型的 LoRA 微调和全参数微调能力。在微调的过程中，你需要准备并上传训练数据训练大模型，尝试部署并评估结果，最后完成的模型也可以快速部署。

我们可以看到，如今各家大模型公司提供的产品，越来越贴近实际需求了。这些充分考虑开发者，能够用起来的工具，对于 AI 的大规模应用来说意义重大。

Flash 大模型意味着什么？

智谱提供的一系列新能力，背后作为支撑的基础都是 GLM-4-Flash 大模型。

GLM-4 大模型是智谱在今年 1 月推出的新一代基座大模型，它在十余项指标上逼近或达到了大模型标杆 GPT-4 的水准。与此同时，GLM-4 支持了更长的上下文、更强的多模态、更快的推理速度，以及更多并发请求，大大降低了推理成本。

在此基础上发展出的 GLM-4-Flash，则带来了一系列技术优势：

• 数据预训练：引入大语言模型进入数据筛选流程，使用 10T 高质量多语言数据进行了训练。

• 预训练技术：采用 FP8 技术进行高效预训练，显著提高了训练效率和计算量。

• 模型能力：GLM-4-FLASH 模型具备强大的推理性能，支持 128K 长上下文推理和多语言处理。

• 生成速度：输出速度高达 72.14 token/s，约等于每秒 115 个字符。 

GLM-4-Flash 模型实测

GLM-4-Flash 模型已经在大量测试中展现了能力。

从模型界面来看，GLM-4-Flash 支持多轮对话、自定义系统指令构建（比如设定模型身份、任务目标）以及网页搜索、知识库搜索和函数调用等工具调用功能。

此外，用户也可以自由调整 GLM-4-Flash 对话窗口的最大 tokens 数量（输入上下文长度）、模型温度（控制生成的随机性和创造性）、top_p（控制回答风格，保证输出结果正确性的同时增加多样性）。

体验地址：https://open.bigmodel.cn/

• 逻辑推理能力，从简单到复杂，包含一般逻辑推理和数学推理。

测试 1：先来一道前段时间让很多大模型翻车的「9.11 和 9.9 哪个更大」问题，很容易就答对了。

类似的数字比较同样答对了。从解题思路来看，GLM-4-Flash 掌握了正确的小数位比较方法。

而目前版本的 GPT-4o 全都翻车了。

测试 2：此前研究机构 LAION 在一项研究中发现，GPT-3.5/4、Llama、Gemini、Claude 和 Mistral 等大模型回答「爱丽丝（女性）有 N 个兄弟，有 M 个姐妹，那么爱丽丝的兄弟有多少个姐妹呢？」问题时，正确率非常低。

我们让 GLM-4-Flash 试了试，回答正确。

改变了主角性别和亲属关系之后，GLM-4-Flash 同样可以理解，再次回答对了。

测试 3：对于多人真假话判断问题，GLM-4-Flash 能够理清各种假设情况，并最终给出了正确答案。

作为对比，GPT-4o 回答错误。

• 函数调用能力，允许 GLM-4-Flash 调用外部函数或服务。

• 网页检索能力，实时获取互联网最新信息。

比如 2024 巴黎奥运会中国体育代表团斩获金银铜牌的总数量，结果无误。

还有代码生成、视频脚本制作、角色扮演、文章扩写等一系列能力，据说能力都不错。

通用化 AI 的应用，已经跑起来了

如今，GLM-4-Flash 已经上线两个月，人们都在用这款大模型做什么？很多人展示了自己的应用方向，或许能给我们带来一些启发。据介绍：

• 有生物学博士正在利用 GLM-4-Flash 模型处理复杂分子数据，大大提高了科研工作中数据处理的效率。通过 AI+Science，生物学和大模型的结合，我们可以探索基因序列与人类健康之间的深层联系；

• 有一群年轻科研人员正在使用 Flash 模型生成高质量数据材料。这些数据可以用于自身研究，也可以用于给其他领域的大模型进行训练；

• 有独立开发者发现 Flash 模型可用于高效翻译，开发出来的中英文翻译 APP 不仅提供翻译能力，还有互动学习模块。通过基于智谱大模型的 APP，小朋友可以在轻松愉快的环境下学习英语。这款 APP 已经帮助了大量学习者；

• 还有广告公司发现了 Flash 模型在内容创作上的巨大潜力。他们构建了应用对文章进行润色，帮助编辑和文案人员在创作过程中提升效率。AI 大模型可以联网获取最新信息，并提供创意灵感，保证了文案的质量和一致性。

看来，在速度更快，性能足够强大的 GLM-4-Flash 版本上，一些简单垂直，需要快速响应的应用已经得到了充分的验证。

不过对于通用的大模型来说，还有很多功能有待人们的发掘。

8 月 27 日，智谱 BigModel 开放平台正式宣布：GLM-4-Flash 全部免费，同时开启限时免费微调活动。

GLM-4-Flash 是智谱首次开放免费 API 的大模型，支持长度达 128K 的上下文。在用户调用量上，智谱做到了原有调用用户并发不变，新用户有两个并发，还可以申请进一步提高。

而在 GLM-4-Flash 微调赠送额度上，如果立即申请，你可以获得 500 万 token （3 个月）的训练资源包，限额 2000 位，先到先得。智谱还将开放 GLM-4-Flash 模型的微调权重下载，很快人们将可以自由选择部署平台。

这一系列行动，展示了国内大模型公司在应用层面的独特优势。在大模型技术对标国际先进水平的同时，国内 AI 的先头部队已经打磨好「内功」，通过系统优化大幅提升了推理效率。

现在，免费开放的大模型已经可以惠及广大开发者，让人不花一分钱就可以上线基于大模型的智能应用。

不论如何，是时候体验大模型的开发了，羊毛薅起来！