美国AI服务成本飙升，逼使Coinbase等美企转用中国开源模型降本。Coinbase将智谱GLM5.2、月之暗面Kimi K2.7设为工程师默认工具，在不限用量的同时大幅压缩AI开支。降本已成核心驱动力。
Coinbase转向中国AI模型降本增效。通过采用GLM5.2和Kimi2.7，公司AI支出减半，代币用量大增。新自动路由系统智能分发任务，将缓存命中率从5%大幅提升，同时开发者仍保留模型选择自由。
百度智能云千帆大模型平台于2026年6月25日终止“Coding Plan”AI编码订阅服务的续费，该产品上线仅四个月。其曾主打多模型驱动，支持一键切换GLM-4.7等主流模型，并深度兼容Cursor等编程工具。此次停续标志着重大战略转型。
智谱计划8月发布新一代基座大模型GLM-5.5，参数量有望破万亿，实现架构重大跨越。此举正值美国限制Anthropic旗下Fable5与Mythos5模型访问，这两款模型长期盘踞全球榜首。国际大模型格局变动下，智谱借此机遇加速突破，或填补市场空白。
GLM-5是智谱AI第五代大模型，7450亿参数，具多项前沿能力，现已开放。
GLM 图像生成器和编辑器可将提示词转化为图像，还能升级现有图像。
前沿AI图像生成器，结合双技术，有卓越文本渲染能力。
GLM Image是由GLM - Image技术驱动的AI图像生成与编辑器，功能强大。
Xai
$1.4
输入tokens/百万
$3.5
输出tokens/百万
2k
上下文长度
Anthropic
$105
$525
200
Google
$0.7
$2.8
1k
$7
$35
$2.1
$17.5
$21
Baidu
-
128
Alibaba
$6
$24
256
Bytedance
$1.2
$3.6
4
$2
$3.9
$15.2
64
$0.8
Moonshot
$4
$16
$0.15
$1.5
32
Tencent
$1
Deepseek
$12
noctrex
INTELLECT-3 是一个由 Prime Intellect 开发的、参数规模达 106B（激活参数 12B）的混合专家（MoE）推理模型。它基于 GLM-4.5-Air-Base 进行监督微调，并经过大规模强化学习训练，在数学、编码和推理任务上表现优异。
bartowski
这是ArliAI的GLM-4.5-Air-Derestricted模型的GGUF量化版本，使用llama.cpp和imatrix技术进行优化量化处理，提供多种量化级别选择，适用于不同硬件配置和性能需求。
nightmedia
这是一个实验性的量化大语言模型，采用Deckard（qx）量化方法，嵌入层为3位量化。该模型通过范数保持双投影消除（NPBA）技术重构，不仅移除了安全限制机制，还增强了模型的认知深度和推理能力。
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B-mxfp4-mlx是基于GLM-4.5-Air模型通过REAP方法压缩的82B参数大语言模型，采用MXFP4量化格式，专为Mac设备优化，在保持核心任务性能的同时显著减少内存占用。
mratsim
GLM-4.5-Iceblink-v2-106B-A12B-FP8是基于GLM-4.5-Iceblink-v2-106B-A12B模型，采用最先进的混合专家量化方法进行FP8量化的版本。该模型专门针对支持硬件FP8的Ada、Hopper或Blackwell系列GPU优化，在保持高质量输出的同时显著提升推理效率。
这是一个基于REAP方法对MiniMax-M2中40%专家进行均匀剪枝得到的139B参数大语言模型，采用GLM架构和专家混合(MoE)技术，通过llama.cpp进行多种量化处理，适用于文本生成任务。
cyankiwi
GLM-4.6 AWQ - INT4是GLM-4.6模型的4位量化版本，采用AWQ量化方法，在保持模型性能的同时显著减少了存储和计算资源需求。该模型支持200K上下文长度，在编码、推理和智能体任务方面相比GLM-4.5有显著提升。
Wwayu
这是一个基于GLM-4.6架构的混合专家模型，使用REAP方法对专家进行了40%的均匀剪枝，参数量为218B，并转换为MLX格式的3位量化版本，适用于苹果芯片设备高效运行。
这是GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B模型的MXFP4_MOE量化版本，专门针对文本生成任务进行了优化。该模型基于cerebras的GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B基础模型，通过MXFP4混合专家量化技术实现，在保持性能的同时显著减小模型体积和推理成本。
gghfez
这是GLM-4.6-REAP-266B-A32B模型的Q4_K_M gguf量化版本，基于transformers库构建，具有文本生成能力。该模型使用了REAP（路由加权专家激活剪枝）方法，能够选择性地移除冗余专家，同时保留路由器对剩余专家的独立控制。
这是GLM-4.6-REAP-266B-A32B模型的Q2_K_M gguf量化版本，基于REAP（路由器加权专家激活剪枝）方法创建，能够在保留路由器对剩余专家独立控制的同时，选择性移除冗余专家，实现高效的文本生成。
manasmisra
该模型是基于GLM-4.5-Air使用REAP方法进行25%均匀剪枝后的专家混合模型，已转换为MLX格式的4位量化版本，适用于苹果芯片设备的高效推理。
Daemontatox
Zirel-3是基于GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B的特定微调模型，采用REAP（路由加权专家激活剪枝）技术压缩的820亿参数混合专家模型，在保持高性能的同时显著减少模型体积。
基于GLM-4.5-Air模型使用REAP方法进行25%专家剪枝的优化版本，转换为MLX格式以便在Apple Silicon设备上高效运行
cerebras
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B 是 GLM-4.5-Air 的高效压缩版本，通过 REAP 剪枝技术将参数规模从 106B 压缩到 82B，减少 25% 内存需求，同时保持近乎无损的性能表现。
本项目为 GLM-4.6 模型提供了创意写作控制向量，通过控制向量技术调节模型在特定维度上的表现，如诚实度与马基雅维利主义倾向、沟通风格等。
mlx-community
这是一个基于GLM-4.6模型转换的MLX格式版本，采用8位量化技术，分组大小为32，专为苹果芯片优化，提供高效的文本生成功能。
anikifoss
GLM-4.6的高质量量化版本，采用先进的量化技术在不使用imatrix的情况下实现，保持了良好的模型性能和兼容性，适用于对话等多种应用场景。
bullpoint
GLM-4.6-AWQ是对智谱AI的GLM-4.6（357B MoE）进行高性能AWQ量化的模型，专为vLLM推理进行了优化，能有效提升生产部署的吞吐量。该模型采用4位量化技术，在保持高精度的同时显著减少显存占用。
QuantTrio
GLM-4.6-GPTQ-Int4-Int8Mix是基于zai-org/GLM-4.6基础模型的量化版本，在文本生成任务上表现出色。该模型通过GPTQ量化技术实现了模型大小的优化，同时保持了良好的性能表现。
这是一个让本地AI获取远程AI指导的MCP服务器，支持多轮对话、文件上传和智能对话管理，特别针对GLM-4.7模型优化。
GLM-4.6 MCP服务器是一个企业级架构咨询协议桥接服务，通过模型上下文协议连接Claude 4.5 Sonnet和GLM-4.6，提供系统设计、可扩展性模式和技术决策支持，支持代码架构分析、系统架构设计和决策审查等功能。
基于GLM-4.5V模型的MCP服务器，提供智能图片分析功能，支持从文件路径或剪贴板获取图片，专门用于代码内容提取、架构分析、错误检测和文档生成。
一个集成GLM-4.5V视觉能力的MCP服务器，支持本地图片和URL分析，通过Claude Code提供图像分析功能
GLM-4.5V多模态服务器，提供图像处理、视觉查询和文件处理功能
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