文章摘要：近日，國內領先的人工智能公司智譜AI宣布旗下多款大模型服務免費開放，這一舉措標志著大模型技術正式邁入普惠階段。本文將詳細介紹智譜AI此次開放的GLM-4 等大模型，涵蓋其主要功能、技術特點、使用步驟以及應用場景，幫助廣大開發者和愛好者快速上手，體驗大模型的強大能力，并探討其對未來AI發展的深遠影響。

一、主要內容：

1. 智譜AI與大模型技術

智譜AI作為國內人工智能領域的領軍企業，一直致力于認知智能大模型的研發。大模型，即大型語言模型（Large Language Model，LLM），是近年來人工智能領域的重要突破。通過海量數據的訓練，大模型能夠理解和生成自然語言，具備強大的語言理解和生成能力，在文本創作、信息歸納、問答對話等方面展現出驚人的表現。

2. 此次開放的大模型：GLM-4

此次智譜AI免費開放的大模型中，最引人注目的當屬最新的GLM-4。GLM-4 是基于 GLM-3 架構的升級版本，擁有更強大的語言理解和生成能力，在多個領域都取得了顯著的進步。

• 更廣泛的知識儲備：?GLM-4 接收了截至 2023 年底的海量數據訓練，擁有更廣泛的知識儲備，能夠就更多話題進行深入交流。

• 更強的邏輯推理能力：?GLM-4 在邏輯推理方面進行了專項優化，能夠更好地理解復雜問題，并給出更具邏輯性的回答。

• 更流暢的自然語言生成：?GLM-4 生成的文本更加流暢自然，更符合人類的表達習慣，能夠勝任各種文本創作任務。

• 更精準的代碼生成能力：?GLM-4 內置了代碼生成模塊，能夠根據自然語言描述生成多種編程語言的代碼，為開發者提供強大的輔助。

3. 其他開放的大模型

除了 GLM-4 之外，智譜AI還開放了其他幾款大模型，包括：

• GLM-3 ：作為 GLM-4 的前代模型，GLM-3 也在眾多領域有著廣泛的應用。它具備較強的語言理解與生成能力，經過海量數據訓練，在文本創作、問答對話等場景中能夠生成邏輯連貫、內容豐富的文本，為眾多開發者和企業提供了基礎的語言模型支持，助力各種語言相關的應用開發。

• ChatGLM ：專注于對話場景的模型，在對話理解與生成方面表現出色，能夠實現自然流暢的人機對話交互。無論是日常閑聊還是特定領域的問答咨詢，ChatGLM 都能給予恰到好處的回應，為打造智能客服、聊天機器人等應用提供了強大的核心引擎，有效提升對話系統的智能性和用戶體驗。

• CodeGeeX：?專注于代碼生成的大模型，能夠根據自然語言描述生成多種編程語言的代碼，并支持代碼補全、代碼翻譯等功能。

• GLM-4-Flash-250414 ：語言模型是 智譜AI 首個免費的大模型 API，它在實時網頁檢索、長上下文處理、多語言支持等方面表現出色，適用于智能問答、摘要生成和文本數據處理等多種應用場景。這是基于 GLM-4 進行了特定優化的版本，可能在某些特定功能或性能方面有所增強或調整，以更好地滿足特定用戶群體或業務場景的需求，進一步拓展了 GLM 模型的應用范圍和靈活性。

• GLM-4-Flash-250414功能特色：

• 超長上下文：模型具備 128K 上下文，單次提示詞可以處理的文本長度相當于 300?頁書籍。這樣的能力使得 GLM-4-Flash -250414 能夠更好地理解和處理長文本內容，適用于需要深入分析上下文的場景。

• 多語言支持：GLM-4-Flash-250414 擁有強大的多語言支持能力，能夠支持多達 26 種語言。這為全球用戶提供了多語言交互服務，拓寬了模型的應用范圍。

• 網頁檢索：支持外部工具調用，通過網絡搜索獲取信息，以增強語言模型輸出的質量和時效性。

4.Cogview-3-Flash介紹

4.1 CogView-3-Flash是什么

CogView-3-Flash是智譜AI推出的免費圖像生成模型，能夠根據用戶指令生成符合要求且美學評分更高的圖像。CogView-3-Flash主要應用于藝術創作、設計參考、游戲開發、虛擬現實等領域，幫助用戶快速實現從文本到圖像的轉換需求。

4.2 功能特色

• 多分辨率支持：該模型支持多種分辨率，包括1024x1024、768x1344、864x1152、1344x768、1152x864、1440x720、720x1440等，能夠滿足專業設計、廣告宣傳、藝術創作等領域對圖像質量的高標準要求。

• 創意豐富多樣：模型能夠根據用戶輸入的文本描述，生成具有豐富創意和想象力的圖像，為創意工作者提供了廣泛的靈感來源和創作可能性。

• 推理速度快：該模型具備實時生成圖像的能力，響應速度快，能夠迅速滿足用戶對圖像生成的需求。

4.3 應用場景

智譜AI大模型的免費開放，將為各行各業帶來巨大的應用價值。以下是一些典型的應用場景：

• 內容創作：?利用大模型進行文章寫作、劇本創作、詩歌創作等，可以大大提高創作效率和質量。

• 智能客服：?將大模型應用于智能客服系統，可以提供更智能、更人性化的服務體驗。

• 教育輔助：?利用大模型開發智能教育工具，可以為學生提供個性化的學習輔導和答疑解惑。

• 代碼開發：?大模型可以幫助開發者快速生成代碼，提高開發效率，并減少代碼錯誤。

• 信息歸納：?大模型可以對海量信息進行自動歸納總結，提煉關鍵信息，幫助用戶快速獲取所需知識。

5.CogVideoX-Flash介紹

5.1 CogVideoX-Flash是什么

CogVideoX-Flash是智譜 AI 推出的免費的視頻生成模型，繼承CogVideoX自研的端到端視頻理解模型，具備強大的視頻生成能力。CogVideoX-Flash不僅支持文生視頻，依據輸入的文本描述精準地生成相應的動態視頻內容；還支持圖生視頻，能夠對輸入的圖片進行深度解析，提取圖片中的關鍵信息、元素特征及潛在語義，以此為基礎進行創意性的視頻延伸與拓展，極大豐富視頻創作的素材來源與創意路徑，滿足用戶多樣化的視頻創作需求。

5.2 新特性

• 沉浸式AI音效：全新加入的AI音效功能，通過對不同場景元素的精準識別，如動作類型、場景氛圍、物體特征等，智能生成適配的音效組合，為觀眾帶來專業級的視聽融合體驗。

• 4K高清畫質呈現：圖生視頻功能支持多種分辨率輸出，最高可達 3840x2160（4K）超高清標準，同時涵蓋 720x480、1024x1024、1280x960、960x1280、1920x1080、1080x1920、2048x1080 等常用分辨率選項，展現細膩畫質，提升視覺盛宴。

• 10 秒視頻時長拓展：圖生視頻最高支持10秒視頻長度，滿足更多場景需求。

• 60fps 高幀率輸出：圖生視頻最高支持60fps，流暢度大幅提升，捕捉每一個精彩瞬間。

6.GLM-Z1-Flash介紹

6.1 GLM-Z1-Flash是什么

GLM-Z1-Flash 模型是智譜首個永久免費調用的推理模型，它在數學邏輯推理、長文檔處理、代碼生成等場景表現十分出色。相較于基座模型，推理模型在回答問題前會像人類一樣進行更長時間的“思考”，不斷驗證和糾錯，更適用于編程、數學、科學等任務。

6.2 功能特色

• 復雜任務推理：GLM-Z1-Flash 引入了更多推理類數據，并在對齊階段深度優化了通用能力。無論是數學證明中的逐步推導、長文檔中的因果分析，還是代碼生成時的邊界條件檢查，模型均能拆分任務層級，確保最終輸出的嚴謹性，為更多復雜任務的解決提供了支持。

• 輕量級應用：GLM-Z1-Flash 解放了開發者在推理模型部署硬件方面的限制，更輕量級、更高速，完全免費調用，同時支持高并發場景下的穩定服務，實現高性能和高性價比的雙重突破。

  

二、使用步驟：

想要體驗智譜AI大模型的強大能力，只需按照以下步驟操作：

1. 注冊賬號：

訪問智譜AI官網（https://open.bigmodel.cn/），注冊并登錄智譜AI開發者平臺。

2. 獲取API密鑰：

登錄開發者平臺后，在“個人中心”頁面獲取API密鑰（API Key）和API秘鑰（Secret Key）。請妥善保管密鑰信息，避免泄露。

3. 選擇模型：

在開發者平臺中選擇需要使用的大模型，例如 GLM-4、ChatGLM、GLM-4-Flash-250414、CogView-3-Flash、 CogVideoX-Flash、GLM-Z1-Flash等。

4. 調用API：

根據所選模型的API文檔，使用Python、Java等編程語言調用API，將輸入數據發送到智譜AI的服務器，并接收返回的結果。

以Python調用GLM-4 API為例：

python

import requestsimport json?url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/glm-4/invoke"?payload = json.dumps({  "prompt": "請寫一篇關于人工智能的議論文",  "max_tokens": 500,  "temperature": 0.7,  "top_p": 0.9})headers = {  'Content-Type': 'application/json',  'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}?response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)?print(response.text)?

5. 處理結果：

將返回的結果進行解析和處理，例如將生成的文本顯示在界面上，或者將結果用于后續的業務邏輯。

需要注意的是，在調用 API 過程中，可能會遇到一些問題，如網絡連接錯誤、請求超時、返回結果不符合預期等。以下是一些常見的解決方法：

• 網絡連接問題 ：檢查本地網絡連接是否正常，確保能夠穩定地訪問互聯網。如果是網絡不穩定導致的問題，可以嘗試切換網絡環境或者使用代理服務器來改善網絡連接情況。

• 請求超時 ：可能是由于服務器繁忙或者請求參數設置不合理導致的。可以嘗試增加請求的超時時間設置，或者優化請求參數，減少不必要的數據傳輸，提高請求的效率和響應速度。

• 返回結果問題 ：如果返回的結果不符合預期，首先要檢查請求參數是否正確設置，是否符合模型的要求和規范。其次，可以參考智譜 AI 提供的 API 文檔中的示例和說明，對返回結果進行詳細的解析和分析，找出問題所在并進行相應的調整和優化。

三、相關案例分享

以下是三個代碼案例及解釋：

案例一：調用GLM-4模型生成文本

Python

import requests
import jsonurl = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/glm-4/invoke"payload = json.dumps({"prompt": "請寫一篇關于人工智能的議論文","max_tokens": 500,"temperature": 0.7,"top_p": 0.9
})
headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)print(response.text)

代碼解釋

• 第1-4行：導入所需的 requests 和 json 庫，并定義要發送請求的API地址（即GLM-4模型的調用接口）。

• 第6-11行：構造請求的負載（payload），即向GLM-4模型傳遞的參數。prompt參數用于指定要生成文本的提示，比如這里要求模型寫一篇關于人工智能的議論文；max_tokens參數用于設置生成文本的最大長度，這里設為500；temperature參數用于控制生成文本的隨機性程度，0.7是一個比較合理的值；top_p參數用于進一步控制文本生成的多樣性。

• 第12-15行：設置請求頭（headers），指定內容類型為JSON格式，并攜帶認證信息（API密鑰）。

• 第17行：使用 requests.request 方法向智譜AI的服務器發送POST請求，將構造好的payload和headers傳遞進去。

• 第19行：打印服務器返回的結果，即GLM-4模型生成的關于人工智能的議論文。

案例二：調用CogView-3-Flash模型生成圖像

Python

import requests
import jsonurl = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/cogview-3-flash/invoke"payload = json.dumps({"prompt": "一只在森林中漫步的可愛小狐貍，陽光透過樹葉灑在地上，畫面充滿童話氛圍","max_length": 512,"width": 512,"height": 512
})
headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)with open("generated_image.png", "wb") as f:f.write(response.content)

代碼解釋

• 第1-3行：導入所需的 requests 和 json 庫，并定義要發送請求的API地址（即CogView-3-Flash模型的調用接口）。

• 第5-10行：構造請求的負載（payload），即向CogView-3-Flash模型傳遞的參數。prompt參數用于描述想要生成的圖像內容，這里描述的是一幅充滿童話氛圍的小狐貍在森林中漫步的畫面；max_length參數用于設置生成圖像的最大長度，這里設為512；width和height參數分別用于指定生成圖像的寬度和高度，這里都設為512。

• 第11-14行：設置請求頭（headers），指定內容類型為JSON格式，并攜帶認證信息（API密鑰）。

• 第16行：使用 requests.post 方法向智譜AI的服務器發送POST請求，將構造好的payload和headers傳遞進去。

• 第18-20行：將服務器返回的二進制圖像數據寫入本地文件（generated_image.png），保存生成的圖像。

案例三：調用CogVideoX-Flash模型生成視頻

Python

import requests
import jsonurl = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/cogvideox-flash/invoke"payload = json.dumps({"prompt": "一個美麗的海灘日落場景，海浪輕輕拍打著沙灘，天空被染成橙紅色","max_length": 10,"width": 512,"height": 512,"mode": "text_to_video"
})
headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)with open("generated_video.mp4", "wb") as f:f.write(response.content)

代碼解釋

• 第1-3行：導入所需的 requests 和 json 庫，并定義要發送請求的API地址（即CogVideoX-Flash模型的調用接口）。

• 第5-12行：構造請求的負載（payload），即向CogVideoX-Flash模型傳遞的參數。prompt參數用于描述想要生成的視頻內容，這里描述的是一個美麗的海灘日落場景；max_length參數用于設置生成視頻的最大長度，這里設為10秒；width和height參數分別用于指定生成視頻的寬度和高度，這里都設為512；mode參數用于指定視頻生成模式，這里設為"text_to_video"表示根據文本描述生成視頻。

• 第13-16行：設置請求頭（headers），指定內容類型為JSON格式，并攜帶認證信息（API密鑰）。

• 第18行：使用 requests.post 方法向智譜AI的服務器發送POST請求，將構造好的payload和headers傳遞進去。

• 第20-22行：將服務器返回的二進制視頻數據寫入本地文件（generated_video.mp4），保存生成的視頻。

在實際應用中，你需要將代碼中的YOUR_API_KEY替換為你實際獲取到的API密鑰。

四、總結：

1.文章總結

智譜AI大模型的免費開放，是人工智能發展史上的一次重要里程碑。它將大模型技術帶入千家萬戶，讓更多的人能夠體驗到人工智能的強大魅力。GLM-4等大模型的開放，將為各行各業帶來巨大的應用價值，推動人工智能技術的普及和發展。

未來，隨著大模型技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能將更加深入地融入我們的生活，為我們創造更加美好的未來。作為一名專業技術人員，我們應該積極擁抱大模型技術，不斷學習和探索，利用大模型的力量解決實際問題，為社會進步貢獻力量。

2.展望未來

智譜AI大模型的免費開放僅僅是一個開始。未來，智譜AI將繼續加大研發投入，不斷提升大模型的性能和能力，并探索更多創新的應用場景。同時，智譜AI也將積極推動大模型技術的開源開放，與廣大開發者共同構建開放共贏的人工智能生態。

相信在不久的將來，大模型技術將像水電一樣成為社會的基礎設施，為各行各業賦能，推動人類社會邁向更加智能、更加美好的未來！

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