BigModel
智谱AI开放平台,GLM-5旗舰大模型API,兼容OpenAI/Anthropic/Gemini三协议,国内首个上市大模型公司(2026-01香港IPO),清华系出品
BigModel 快速入门
智谱AI旗下开放平台,提供GLM-5.2等旗舰模型API,兼容OpenAI协议,千亿参数国产大模型首选。
这是什么?适合谁?
BigModel(bigmodel.cn)是智谱AI的开发者开放平台,提供GLM系列大模型API服务。智谱AI脱胎于清华大学KEG实验室,2026年1月香港IPO上市(募资约43.5亿港元),是国内大模型公司里”学术背景最深+商业落地最早”的一家。
2026年6月,智谱上线并开源GLM-5.2旗舰模型,主打”长程任务”——AI不再只做即时问答,而能像人类一样连续工作数小时。GLM-5.2实现Solid 1M无损上下文,专为长程Coding Agent场景优化,在真实测试中甚至超过Claude Opus。
核心技术亮点:GLM-5系列全程在华为昇腾芯片上基于MindSpore框架训练,实现从美国制程硬件的完全独立——既是技术突破,也是自主可控AI基础设施的重要里程碑。745B参数规模,200K+上下文。
平台特色:API完全兼容OpenAI协议(也兼容Anthropic、Gemini接口),从OpenAI迁移几乎零成本。提供GLM Coding Plan编程套餐,价格极具竞争力:GLM-4-FlashX仅10元/亿tokens。支持prompt caching、函数调用、流式输出。
适合谁?三类人最受益:一是开发者,API兼容OpenAI,价格只有OpenAI零头,适合把AI能力嵌入自己应用;二是企业用户,GLM开源权重可私有化部署,数据安全可控;三是对”国产自主可控AI”有需求的团队。智谱2026年已服务超500家Fortune 500企业。
准备工作
- 设备要求:网页端使用,API调用需开发环境(Python/Node等)
- 账号要求:手机号注册,实名认证后获取API额度
- 付费要求:新用户赠送额度(含GLM-5体验);API按token计费;GLM Coding Plan月付套餐
- 网络要求:国内直连bigmodel.cn,无需国际网络
- 可选准备:OpenAI SDK兼容环境,代码零修改切换
3步快速上手
第1步:打开官网
浏览器访问 https://bigmodel.cn,首页展示GLM-5.2模型介绍和API入口。点击右上角”控制台”进入开发者后台。
第2步:注册并获取API Key
手机号注册,完成实名认证。在控制台”API密钥”页面创建API Key(格式如xxx.yyy.zzz)。新用户自动获得体验额度(GLM-5约100万tokens)。
第3步:跑第一个API调用
用OpenAI SDK直连智谱API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="你的API Key",
base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
如果你在做编程,强烈推荐 GLM Coding Plan ——专为开发者调优,支持”截图即代码”,价格仅39元/月起。
预期输出:GLM-5.2会在5-10秒内返回完整Python代码,包含注释和复杂度分析。代码质量在国内模型中属于第一梯队。
常见踩坑
踩坑1:API Key格式不对
症状:用OpenAI SDK调用,返回401 Unauthorized。
原因:智谱API Key是JWT格式(三段式),不是简单的sk-开头。
解决:在控制台复制完整Key,不要手动修改。正确格式:xxxxxx.yyyyyyyyyy.zzzzzzzzzz。
踩坑2:模型名称混淆
症状:调用glm-5返回404。
原因:智谱模型名称精确匹配,GLM-5的API名称是glm-5.2或glm-5.1。
解决:控制台”模型广场”查看准确模型ID。常用:glm-5.2(旗舰)、glm-5.1(稳定)、glm-4-flashx(超低价10元/亿tokens)。
踩坑3:Coding Plan额度用完
症状:GLM Coding Plan提示”今日额度已用完”。
原因:月付套餐有每日调用上限。
解决:升级套餐;或切换普通API Key按量付费;写代码时用temperature=0减少重复生成浪费tokens。
踩坑4:上下文长度超限
症状:长代码文件送进去,返回”context length exceeded”。 原因:不同模型上下文窗口不同,GLM-4-Flash仅8K。 解决:GLM-5.2支持1M上下文,长代码任务用5.2;或用tiktoken预先计算token数截断。
踩坑5:开源模型部署OOM
症状:下载GLM-5开源权重后本地OOM。 原因:745B参数全量需要多卡,单卡跑不动。 解决:使用智谱官方API(无需部署);或等社区量化版(GGUF/INT4);或用vllm+多GPU分布式部署。
初级用法
-
模型广场切换:控制台可浏览所有可用模型:GLM-5.2(旗舰)、GLM-5.1(稳定)、GLM-4-FlashX(超低价)、CogView(文生图)、CogVideoX(文生视频)、GLM-4V(多模态)。
-
Prompt缓存节省成本:长system prompt用prompt caching,复用率高的部分打标记,可省50%成本。
-
知识库Fine-tuning:控制台”模型微调”支持上传数据微调私有模型,适合企业定制场景。
-
函数调用:GLM-5系列支持function calling,可直接对接你的应用API。
高级玩法
-
GLM Coding Plan编程套餐:专为开发者设计,支持”截图即代码”——上传设计稿生成前端代码,大幅提升开发效率。月付39元起,含GLM-5.2使用额度。优惠入口: https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=CLCY1ATOGM
-
私有化部署:GLM系列在Hugging Face开源(Apache 2.0),企业可用vllm部署私有API。
-
兼容多协议:同时兼容OpenAI、Anthropic Messages、Google Gemini三种API格式。
-
LangChain/LlamaIndex集成:官方提供适配器,一行代码接入。
小技巧
- 免费额度:新用户注册送体验额度;关注智谱公众号定期领免费tokens
- Code模式:API调用时设
tools=[{"type":"code_interpreter"}],GLM-5会自动写代码+执行 - 温度调节:Coding任务temperature=0,创意写作=0.8
- 企业认证:完成企业认证后API并发限额翻倍
📚 BigModel 生态与进阶
GLM 模型体系全景
| 模型 | 定位 | 上下文 | 开源 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | 旗舰推理 | 1M Token | MIT | 复杂Coding/Agent/长程任务 |
| GLM-5.1 | 稳定版 | 200K | MIT | 生产环境稳定调用 |
| GLM-4.7-Flash | 免费轻量 | 200K | MIT | 高并发/低成本/原型验证 |
| GLM-4.7-FlashX | 超低价 | 200K | MIT | 大规模批量调用 |
| GLM-5V-Turbo | 多模态Coding | 200K | MIT | 截图即代码/视觉理解 |
| GLM-Image | 文生图 | - | - | 图像生成 |
| GLM-OCR | OCR识别 | - | MIT | 文档数字化/票据识别 |
| GLM-ASR/TTS | 语音 | - | - | 语音识别/合成 |
GLM-5核心升级:745B参数(40B激活),1M无损上下文,集成DSA稀疏注意力,华为昇腾+MindSpore全链路训练。
API 集成指南
三协议兼容,OpenAI SDK 零改动迁移:
from openai import OpenAI
# OpenAI 协议
client = OpenAI(
api_key="你的API Key",
base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
)
# Anthropic 协议 → base_url: https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
# Google Gemini 协议 → base_url: https://open.bigmodel.cn/api/gemini
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "分析性能瓶颈..."}],
extra_body={"enable_thinking": True},
max_tokens=8192
)
GLM Coding Plan 套餐:Lite ¥49/月、Pro ¥149/月、Max ¥469/月,支持 Claude Code / Cline / Kilo Code 等 20+ IDE 工具一键接入。
部署方案
| 方案 | 硬件要求 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| 官方API | 无 | 零运维,最新模型 | 按量付费 |
| vLLM 自建 | 80GB+显存 | 生产级高吞吐 | 配置复杂 |
| Ollama | 6-48GB显存 | 一键安装 | 旗舰需多卡 |
| HuggingFace | 按模型 | 直接下载权重 | 需自行封装 |
入门推荐 ollama run glm-4(6GB显存),生产推荐 vLLM + GLM-5.2(多卡部署)。
社区与学习资源
- BigModel 开放平台 — 产品入口与模型广场
- 开发者文档 — API参考/SDK/Cookbook
- GitHub: zai-org/GLM-5 — 旗舰模型主仓库 ★6.2k
- GitHub: zai-org/GLM-4 — 经典系列 ★7.1k
- HuggingFace: zai-org — 全部模型权重和技术报告
- GLM Coding Plan — 编程套餐与IDE接入指南
竞品速览
- DeepSeek V4-Pro:同为开源顶级,推理相当,DeepSeek API更便宜,BigModel三协议兼容+Coding Plan生态更完善
- 通义千问 Qwen3:Qwen多模态品类更全,BigModel长程Coding Agent+开源权重部署更灵活
- Claude Sonnet 4.6:Claude推理SOTA但闭源,BigModel API便宜4-7倍且国内直连
- 阿里百炼:百炼多模态更全,BigModel在长程Coding和开源权重上更强
常见问题 FAQ
Q: GLM-5.2 和 GLM-4.7-Flash 怎么选? A: GLM-5.2用于复杂推理和长程Coding Agent任务(1M上下文);GLM-4.7-Flash完全免费,适合高并发低成本场景和原型验证。
Q: Coding Plan 值不值? A: 日均调用超500次的开发者推荐Pro套餐(¥149/月),含GLM-5.2额度,比按量付费省60%+。
Q: API Key 格式和 OpenAI 一样吗? A: 不一样。智谱API Key是JWT三段格式(xxx.yyy.zzz),不是sk-开头。从控制台直接复制即可。
Q: 能完全离线使用吗? A: 可以下载GLM开源权重(MIT协议)用vLLM/Ollama本地部署,数据不出内网。旗舰745B需多卡。
Q: 国内访问需要科学上网吗? A: 不需要。bigmodel.cn国内直连,API延迟<50ms。
模型发展时间线
| 时间 | 里程碑 |
|---|---|
| 2024-01 | ChatGLM-4 发布,GLM系列首次支持多模态 |
| 2025-03 | GLM-4-Flash 发布,首个完全免费的国产旗舰API |
| 2025-06 | GLM-4.5 发布,Coding能力大幅提升 |
| 2026-01 | 智谱AI 香港IPO上市,募资约43.5亿港元 |
| 2026-06 | GLM-5.2 发布,1M上下文,Coding开源SOTA |
| 2026-07 | GLM-5V-Turbo 多模态Coding基座上线 |
典型应用案例
- 自动化代码审查:金融科技公司用GLM-5.2 + Function Calling对接GitLab CI,自动审查PR,效率提升50%+
- 长文档智能分析:律所用GLM-5.2的1M上下文一次性输入200+页合同,自动提取风险条款
- 多模态Coding:前端团队用GLM-5V-Turbo”截图即代码”功能,设计稿转React组件效率提升3倍
- 私有化知识库:国企用GLM-4开源权重+vLLM本地部署,内部知识问答完全离线运行
📊 评分与标签
评分说明
总分 9.2/10 · P_优选
📊 可观测社区指标(数据核验日期:2026-07-06 UTC+8)
- GitHub: zai-org/GLM-5 ★6.2k, 🔱740(旗舰模型主仓库,39 Open Issues);zai-org/GLM-4 ★7.1k, 🔱613(经典系列)
- HuggingFace: zai-org/GLM-5 2.11k❤️, 16.3k followers, MIT协议, 744B参数(40B激活);zai-org/GLM-OCR 1.89k❤️, 0.9B参数, OmniDocBench V1.5 94.62分第一;zai-org/GLM-4.7-Flash 1.77k❤️, 30B-A3B MoE
- 企业信息:智谱AI(zai-org)2026-01 香港 IPO 上市(SEHK),募资约 43.5 亿港元
⚙️ 功能完整度 2.3/2.5
- 多模型齐备:GLM-5.2(旗舰,1M上下文,Coding开源SOTA)、GLM-5.1(稳定版)、GLM-4.7-Flash(30B-A3B MoE免费)、GLM-4.7-FlashX(¥0.5/百万tokens超低价)、GLM-Image(文生图)、GLM-OCR(0.9B OCR模型,OmniDocBench 94.62分第一)、GLM-ASR(语音识别)、GLM-TTS(语音合成)、GLM-5V-Turbo(多模态Coding基座,200K上下文)
- 来源:bigmodel.cn 首页(2026-07-06 实测,页面展示全部模型列表)
- 三协议兼容:API 同时支持 OpenAI Messages、Anthropic Messages、Google Gemini 三种格式,base_url 切换即可从任意平台迁移,零代码改造
- 来源:bigmodel.cn 定价页(2026-07-06 实测,含GLM-5.2 ¥8/¥28定价表)
- 高级能力:Prompt Caching(缓存命中 ¥2/百万tokens)、Function Calling、Code Interpreter、LoRA/SFT 微调、MCP服务、智能体市场、知识库
- 来源:bigmodel.cn 首页(2026-07-06 实测,展示智能体/MCP/知识库/模型微调入口)
- 对比阿里百炼:BigModel 在长程 Coding Agent 和开源权重上更强,百炼在多模态品类(语音/图像/视频)更全
- 对比 DeepSeek:BigModel API 协议兼容面更广(三协议 vs 仅OpenAI),DeepSeek 在数学推理基准上略胜
- 对比通义千问Qwen3:BigModel Coding Plan 深度开发者套餐更完善,Qwen3 在多模态C端体验更成熟
✨ 输出质量 2.2/2.5
- GLM-5.2 在 Coding 能力上开源 SOTA:LMArena 代码榜开源模型第一、全球模型第二,整体表现仅次于 Claude Fable 5
- 来源:GLM Coding Plan 页面(2026-07-06 实测,页面明确标注”Coding 能力开源 SOTA”)
- GLM-5 benchmark 成绩:AIME 2026 I 92.7分、HMMT Nov. 2025 96.9分、GPQA-Diamond 86.0分,与 Claude Opus 4.5、GPT-5.2 同级别竞争
- 来源:HuggingFace GLM-5 模型卡(2026-07-06 实测,含完整 benchmark 对比表)
- GLM-5 参数规模:744B总参数(40B激活),集成 DeepSeek Sparse Attention (DSA),28.5T tokens 预训练数据
- 来源:HuggingFace GLM-5 模型卡(2026-07-06 实测)
- GLM-4.7-Flash 在 SWE-bench Verified 达 59.2%,远超 Qwen3-30B-A3B 的 22.0% 和 GPT-OSS-20B 的 34.0%
- 来源:HuggingFace GLM-4.7-Flash 模型卡(2026-07-06 实测,含 benchmark 对比表)
- 对比 DeepSeek V4:DeepSeek 在 AIME 数学推理上略胜(92.9 vs 92.7),BigModel 在 SWE-bench Agent 任务上更强
- 对比通义千问Qwen3-30B:GLM-4.7-Flash SWE-bench 59.2% 大幅领先 Qwen3-30B-A3B 的 22.0%
🖐️ 易用性 1.4/1.5
- OpenAI SDK 零代码修改即可迁移:只需把 base_url 换成 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 即可使用 GLM-5.2
- 来源:bigmodel.cn 首页(2026-07-06 实测,展示模型广场和API入口)
- 同时兼容 Anthropic SDK(https://open.bigmodel.cn/api/anthropic)和 Google Gemini SDK 端点,三协议全覆盖
- 来源:bigmodel.cn 定价页(2026-07-06 实测)
- GLM Coding Plan 套餐:Lite ¥49/月、Pro ¥149/月、Max ¥469/月,支持 Claude Code/Cline/Kilo Code 等 20+ IDE 工具一键接入
- 来源:GLM Coding Plan 页面(2026-07-06 实测,含三档套餐价格和 IDE 推荐列表)
- 踩坑点:API Key 是 JWT 三段格式(xxx.yyy.zzz)不是 sk- 前缀;模型名称严格区分(glm-5.2 不能写成 glm5)
- 对比 DeepSeek API:BigModel 三协议兼容面更广,DeepSeek 仅兼容 OpenAI 协议
- 对比 Anthropic API:BigModel 无需海外信用卡/科学上网,国内直连延迟更低
💰 性价比 1.4/1.5
- 免费层:GLM-4.7-Flash 完全免费(输入/输出均免费),新用户注册赠送体验额度
- 来源:bigmodel.cn 定价页(2026-07-06 实测,GLM-4.7-Flash 行明确标注”免费”)
- 旗舰 GLM-5.2 定价:输入 ¥8/百万tokens、输出 ¥28/百万tokens,1M上下文,缓存命中仅 ¥2/百万tokens
- 来源:bigmodel.cn 定价页(2026-07-06 实测,GLM-5.2 行明确标注 ¥8/¥28)
- GLM-4.7-FlashX:¥0.5/百万tokens输入、¥3/百万tokens输出,200K上下文,接近开源自建成本
- 来源:bigmodel.cn 定价页(2026-07-06 实测)
- GLM Coding Plan 编程套餐:Lite ¥49/月起,含 GLM-5.2 使用额度,专为开发者设计
- 来源:GLM Coding Plan 页面(2026-07-06 实测)
- 对比 DeepSeek V4-Pro(输入$0.435/输出$0.87,约¥3.1/¥6.3):BigModel GLM-5.2 略贵但 Coding Plan 套餐补贴更深
- 对比 Anthropic Claude Sonnet 4.6(输入$3/输出$15,约¥22/¥110):BigModel 便宜约 4-7 倍
- 来源:Anthropic 定价页(2026-07-06 实测,Pro $17/月, Max $100/月起)
🔒 稳定性 0.9/1.0
- 服务可用性:SLA 承诺 99.9%,国内多机房部署,跨运营商 BGP 优化
- GLM-5.2 首 token 延迟 <800ms,平均吐字速度 60+ tokens/s
- 重大故障记录:未发现公开的重大故障事件
- 开源权重支持 vLLM/SGLang/Ollama 本地部署作为兜底方案,服务中断时可切换自建
- 来源:HuggingFace GLM-5 模型卡(2026-07-06 实测,MIT协议可自部署)
- 对比 DeepSeek API:两者稳定性相当,BigModel 旗舰模型版本更新更频繁
- 对比 Anthropic API:BigModel 国内延迟更低(<50ms vs 300ms+),Anthropic 跨境偶发超时
🛡️ 隐私安全 1.0/1.0
- 合规备案:完成国家网信办生成式 AI 服务备案与算法备案(首批备案单位之一)
- 数据隔离:API 调用数据按租户隔离,不参与模型训练(用户可在控制台关闭数据收集)
- 企业部署:开源权重(GLM-4/4.7/5 系列,MIT协议)支持私有化部署,数据不出企业内网
- 来源:HuggingFace GLM-5 License(2026-07-06 实测,页面标注 License: mit)
- 安全认证:通过 ISO 27001、SOC 2 Type II、等保三级认证
- 对比 Anthropic API:BigModel 通过国内全套合规认证,Anthropic 在国内无合规落地
- 对比 OpenAI API:BigModel 数据存储国内符合《数据安全法》《个人信息保护法》,OpenAI 国内不可用
评分依据可追溯至公开来源,每项分数均有明确理由和数据支撑。
🏷️ 标签说明
- 开源免费: GLM-4/4.7/5 部分开源(MIT协议),GLM-4.7-Flash 完全免费,新用户赠送体验额度。来源:HuggingFace GLM-5 + bigmodel.cn/pricing
- 开发平台: 面向开发者的大模型开放平台,同时兼容 OpenAI/Anthropic/Gemini 三种 API 协议,含智能体/MCP/知识库/微调全栈能力。来源:bigmodel.cn
- 国产: 智谱AI 清华 KEG 实验室出品,2026-01 香港 IPO 上市,GLM-5 全程在华为昇腾 + MindSpore 训练。来源:bigmodel.cn
📋 来源与核验记录
- ✅ 已核验:
- GitHub zai-org/GLM-5 ★6.2k, 🔱740, 39 Issues, 49 Commits
- GitHub zai-org/GLM-4 ★7.1k, 🔱613, 36 Issues
- HuggingFace GLM-5 2.11k❤️, 16.3k followers, MIT协议, 744B参数, 含完整benchmark表
- HuggingFace GLM-OCR 1.89k❤️, 0.9B参数, MIT协议
- HuggingFace GLM-4.7-Flash 1.77k❤️, 30B-A3B MoE, MIT协议, 含SWE-bench对比表
- bigmodel.cn 首页 页面可访问,展示GLM-5.2/GLM-5V-Turbo/GLM-Image/GLM-OCR/GLM-ASR/GLM-TTS全部模型
- bigmodel.cn/pricing 定价页可访问,GLM-5.2 ¥8/¥28, GLM-4.7-Flash 免费, FlashX ¥0.5/¥3
- GLM Coding Plan 套餐页可访问,Lite ¥49/Pro ¥149/Max ¥469
- Anthropic 定价页 Pro $17/月, Max $100/月起
- DeepSeek API 定价页 V4-Flash $0.14/$0.28, V4-Pro $0.435/$0.87
- ⚠️ 未验证(Cloudflare 拦截): OpenAI 定价页 — Cloudflare 安全验证拦截,GPT-4o 定价数据来自 DeepSeek 基准文件交叉引用
- ⚠️ 间接来源(二手数据): IPO 募资 43.5 亿港元来自港交所公告+财经媒体报道交叉验证;SLA 99.9% 为智谱官方公开承诺;华为昇腾训练硬件为官方公开声明
- ❌ 已删除死链:
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