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开源模型应用落地：GLM-4 上手实测体验报告！

news 来源：原创 2025/6/13 16:58:50

你是否好奇，开源的大型语言模型能否真正“落地”？又是否能像GPT-4那样，轻松胜任复杂任务？今天，我们聚焦于智谱AI推出的GLM-4模型——一款被誉为“国产GPT-4”的开源明星。它不仅在性能上接近GPT-4，还支持多语言、多模态，甚至可以处理长达128K tokens的上下文。更令人兴奋的是，GLM-4完全开源，意味着你可以免费使用，甚至在本地部署！但它真的好用吗？今天，我们就来做一个“上手实测”，看看GLM-4在实际应用中是否能真正提高效率。

在大模型百花齐放的时代，OpenAI 有 GPT-4，百度有文心一言，而国产开源阵营里，智谱 AI 推出的 GLM-4 模型，正悄然成为国产 AI 新星。它到底有多强？真的能用吗？值不值得投入业务中使用？本文带你深入剖析实测体验！

GLM-4到底有多强？它能胜任哪些实际任务？作为开发者，你如何快速上手？是直接调用API，还是本地部署？它的性能是否真的能媲美GPT-4？为什么越来越多的企业和开发者选择GLM-4？通过本文，我们将一探究竟，带你从理论到实践，彻底了解GLM-4的魅力。

观点与案例结合

开源大模型那么多，为什么是 GLM-4？
性能如何？推理速度够快吗？多轮对话、代码能力、理解能力是否能媲美 GPT-4？
——这些，才是落地使用者最关心的核心问题。

我使用智谱 AI 的 web 界面和 API，对 GLM-4 模型做了 3 方面的实测：

中文理解能力测试： 对比 GPT-3.5 和 GLM-4，在古文翻译、政策解读方面 GLM-4 表现优秀。
代码生成与解释能力： 输入同样的“写一个快排”，GLM-4 输出的代码结构合理，注释也更清晰，适合初学者参考。
逻辑推理和问答： 面对复杂逻辑题时，GLM-4 不仅答对了，而且解释了每一步推理过程，比 GPT-3.5 更具教学性。

观点：GLM-4作为一款开源的大型语言模型，具有卓越的语言理解、多模态处理和长上下文支持能力，尤其在中文场景下的表现突出。它不仅适合学术研究，还能在实际应用中发挥巨大价值，如自动化客服、内容生成、代码辅助等。

案例：

自动化客服：某电商平台使用GLM-4构建了智能客服系统，支持多轮对话和多语言查询。用户可以用中文或英文提问，模型能快速理解并给出准确回答，甚至能处理复杂的退款流程。
内容生成：一家媒体公司利用GLM-4的多模态能力，结合图像和文本，生成高质量的图文稿件，效率提升了50%。
代码辅助：开发者小王通过GLM-4的Function Call功能，实现了自动化代码优化工具，极大减少了手动调试的时间。

实测步骤：

安装依赖：使用LangChain快速上手GLM-4。
- 安装必要的Python包：!pip install --upgrade httpx httpx-sse PyJWT
- 导入模块：from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI 和 from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
获取API Key：
- 注册并登录智谱AI开放平台（智谱AI开放平台），获取API Key。
- 设置环境变量：os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_api_key"
初始化模型：
- 创建ChatZhipuAI对象：chat = ChatZhipuAI(model="glm-4", temperature=0.5,)
基本使用：
- 构建对话消息：messages = [SystemMessage("Your role is a poet."), HumanMessage("Write a short poem about AI in four lines.")]
- 调用模型：response = chat.invoke(messages)
- 输出结果：print(response.content)
高级功能：
- 流式输出：设置streaming=True，结合StreamingStdOutCallbackHandler实现实时响应。
- 异步调用：使用await async_chat.agenerate([messages])处理并发任务。
- 函数调用：结合LangChain的工具（如TavilySearchResults），实现更复杂的任务，如搜索引擎集成。

这些案例和实测步骤展示了GLM-4的实际应用价值和上手难度，证明它不仅是理论上的“明星”，更是在实践中能“落地”的“实干家”。

社会现象分析

在2025年的AI浪潮中，开源模型的兴起正改变着行业格局。根据CNCF 2024年报告，70%的企业正在探索开源AI模型的应用，而GLM-4作为智谱AI的旗舰作品，凭借其开源、多语言支持和性能优异，成为开发者和企业的首选。尤其在中文市场，GLM-4的表现力远超其他模型，填补了国内大型语言模型的空白。相比闭源模型（如GPT-4），GLM-4的开源特性不仅降低了使用门槛，还激发了社区创新的活力。同时，随着AI应用的多样化需求，长上下文处理和多模态能力成为新趋势，GLM-4在这方面表现出色，顺应了行业发展方向。