智谱AI大模型免费开放：开启AI创作新时代

正在走向自律

发布于 2025-04-19 22:26:20

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文章摘要：近日，国内领先的人工智能公司智谱AI宣布旗下多款大模型服务免费开放，这一举措标志着大模型技术正式迈入普惠阶段。本文将详细介绍智谱AI此次开放的GLM-4 等大模型，涵盖其主要功能、技术特点、使用步骤以及应用场景，帮助广大开发者和爱好者快速上手，体验大模型的强大能力，并探讨其对未来AI发展的深远影响。

一、主要内容：

1. 智谱AI与大模型技术

智谱AI作为国内人工智能领域的领军企业，一直致力于认知智能大模型的研发。大模型，即大型语言模型（Large Language Model，LLM），是近年来人工智能领域的重要突破。通过海量数据的训练，大模型能够理解和生成自然语言，具备强大的语言理解和生成能力，在文本创作、信息归纳、问答对话等方面展现出惊人的表现。

2. 此次开放的大模型：GLM-4

此次智谱AI免费开放的大模型中，最引人注目的当属最新的GLM-4。GLM-4 是基于 GLM-3 架构的升级版本，拥有更强大的语言理解和生成能力，在多个领域都取得了显著的进步。

更广泛的知识储备： GLM-4 接收了截至 2023 年底的海量数据训练，拥有更广泛的知识储备，能够就更多话题进行深入交流。
更强的逻辑推理能力： GLM-4 在逻辑推理方面进行了专项优化，能够更好地理解复杂问题，并给出更具逻辑性的回答。
更流畅的自然语言生成： GLM-4 生成的文本更加流畅自然，更符合人类的表达习惯，能够胜任各种文本创作任务。
更精准的代码生成能力： GLM-4 内置了代码生成模块，能够根据自然语言描述生成多种编程语言的代码，为开发者提供强大的辅助。

3. 其他开放的大模型

除了 GLM-4 之外，智谱AI还开放了其他几款大模型，包括：

GLM-3 ：作为 GLM-4 的前代模型，GLM-3 也在众多领域有着广泛的应用。它具备较强的语言理解与生成能力，经过海量数据训练，在文本创作、问答对话等场景中能够生成逻辑连贯、内容丰富的文本，为众多开发者和企业提供了基础的语言模型支持，助力各种语言相关的应用开发。
ChatGLM ：专注于对话场景的模型，在对话理解与生成方面表现出色，能够实现自然流畅的人机对话交互。无论是日常闲聊还是特定领域的问答咨询，ChatGLM 都能给予恰到好处的回应，为打造智能客服、聊天机器人等应用提供了强大的核心引擎，有效提升对话系统的智能性和用户体验。
CodeGeeX： 专注于代码生成的大模型，能够根据自然语言描述生成多种编程语言的代码，并支持代码补全、代码翻译等功能。
GLM-4-Flash-250414 ：语言模型是智谱AI 首个免费的大模型 API，它在实时网页检索、长上下文处理、多语言支持等方面表现出色，适用于智能问答、摘要生成和文本数据处理等多种应用场景。这是基于 GLM-4 进行了特定优化的版本，可能在某些特定功能或性能方面有所增强或调整，以更好地满足特定用户群体或业务场景的需求，进一步拓展了 GLM 模型的应用范围和灵活性。
GLM-4-Flash-250414功能特色：
超长上下文：模型具备 128K 上下文，单次提示词可以处理的文本长度相当于 300 页书籍。这样的能力使得 GLM-4-Flash -250414 能够更好地理解和处理长文本内容，适用于需要深入分析上下文的场景。
多语言支持：GLM-4-Flash-250414 拥有强大的多语言支持能力，能够支持多达 26 种语言。这为全球用户提供了多语言交互服务，拓宽了模型的应用范围。
网页检索：支持外部工具调用，通过网络搜索获取信息，以增强语言模型输出的质量和时效性。

4.Cogview-3-Flash介绍

4.1 CogView-3-Flash是什么

CogView-3-Flash是智谱AI推出的免费图像生成模型，能够根据用户指令生成符合要求且美学评分更高的图像。CogView-3-Flash主要应用于艺术创作、设计参考、游戏开发、虚拟现实等领域，帮助用户快速实现从文本到图像的转换需求。

4.2 功能特色

多分辨率支持：该模型支持多种分辨率，包括1024x1024、768x1344、864x1152、1344x768、1152x864、1440x720、720x1440等，能够满足专业设计、广告宣传、艺术创作等领域对图像质量的高标准要求。
创意丰富多样：模型能够根据用户输入的文本描述，生成具有丰富创意和想象力的图像，为创意工作者提供了广泛的灵感来源和创作可能性。
推理速度快：该模型具备实时生成图像的能力，响应速度快，能够迅速满足用户对图像生成的需求。

4.3 应用场景

智谱AI大模型的免费开放，将为各行各业带来巨大的应用价值。以下是一些典型的应用场景：

内容创作：利用大模型进行文章写作、剧本创作、诗歌创作等，可以大大提高创作效率和质量。
智能客服：将大模型应用于智能客服系统，可以提供更智能、更人性化的服务体验。
教育辅助：利用大模型开发智能教育工具，可以为学生提供个性化的学习辅导和答疑解惑。
代码开发：大模型可以帮助开发者快速生成代码，提高开发效率，并减少代码错误。
信息归纳：大模型可以对海量信息进行自动归纳总结，提炼关键信息，帮助用户快速获取所需知识。

5.CogVideoX-Flash介绍

5.1 CogVideoX-Flash是什么

CogVideoX-Flash是智谱 AI 推出的免费的视频生成模型，继承CogVideoX自研的端到端视频理解模型，具备强大的视频生成能力。CogVideoX-Flash不仅支持文生视频，依据输入的文本描述精准地生成相应的动态视频内容；还支持图生视频，能够对输入的图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义，以此为基础进行创意性的视频延伸与拓展，极大丰富视频创作的素材来源与创意路径，满足用户多样化的视频创作需求。

5.2 新特性

沉浸式AI音效：全新加入的AI音效功能，通过对不同场景元素的精准识别，如动作类型、场景氛围、物体特征等，智能生成适配的音效组合，为观众带来专业级的视听融合体验。
4K高清画质呈现：图生视频功能支持多种分辨率输出，最高可达 3840x2160（4K）超高清标准，同时涵盖 720x480、1024x1024、1280x960、960x1280、1920x1080、1080x1920、2048x1080 等常用分辨率选项，展现细腻画质，提升视觉盛宴。
10 秒视频时长拓展：图生视频最高支持10秒视频长度，满足更多场景需求。
60fps 高帧率输出：图生视频最高支持60fps，流畅度大幅提升，捕捉每一个精彩瞬间。

6.GLM-Z1-Flash介绍

6.1 GLM-Z1-Flash是什么

GLM-Z1-Flash 模型是智谱首个永久免费调用的推理模型，它在数学逻辑推理、长文档处理、代码生成等场景表现十分出色。相较于基座模型，推理模型在回答问题前会像人类一样进行更长时间的“思考”，不断验证和纠错，更适用于编程、数学、科学等任务。

6.2 功能特色

复杂任务推理：GLM-Z1-Flash 引入了更多推理类数据，并在对齐阶段深度优化了通用能力。无论是数学证明中的逐步推导、长文档中的因果分析，还是代码生成时的边界条件检查，模型均能拆分任务层级，确保最终输出的严谨性，为更多复杂任务的解决提供了支持。
轻量级应用：GLM-Z1-Flash 解放了开发者在推理模型部署硬件方面的限制，更轻量级、更高速，完全免费调用，同时支持高并发场景下的稳定服务，实现高性能和高性价比的双重突破。

二、使用步骤：

想要体验智谱AI大模型的强大能力，只需按照以下步骤操作：

1. 注册账号：

访问智谱AI官网（https://open.bigmodel.cn/），注册并登录智谱AI开发者平台。

2. 获取API密钥：

登录开发者平台后，在“个人中心”页面获取API密钥（API Key）和API秘钥（Secret Key）。请妥善保管密钥信息，避免泄露。

3. 选择模型：

在开发者平台中选择需要使用的大模型，例如 GLM-4、ChatGLM、GLM-4-Flash-250414、CogView-3-Flash、 CogVideoX-Flash、GLM-Z1-Flash等。

4. 调用API：

根据所选模型的API文档，使用Python、Java等编程语言调用API，将输入数据发送到智谱AI的服务器，并接收返回的结果。

以Python调用GLM-4 API为例：

python

import requestsimport jsonurl = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/glm-4/invoke"payload = json.dumps({  "prompt": "请写一篇关于人工智能的议论文",  "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. 处理结果：

将返回的结果进行解析和处理，例如将生成的文本显示在界面上，或者将结果用于后续的业务逻辑。

需要注意的是，在调用 API 过程中，可能会遇到一些问题，如网络连接错误、请求超时、返回结果不符合预期等。以下是一些常见的解决方法：

网络连接问题 ：检查本地网络连接是否正常，确保能够稳定地访问互联网。如果是网络不稳定导致的问题，可以尝试切换网络环境或者使用代理服务器来改善网络连接情况。
请求超时 ：可能是由于服务器繁忙或者请求参数设置不合理导致的。可以尝试增加请求的超时时间设置，或者优化请求参数，减少不必要的数据传输，提高请求的效率和响应速度。
返回结果问题 ：如果返回的结果不符合预期，首先要检查请求参数是否正确设置，是否符合模型的要求和规范。其次，可以参考智谱 AI 提供的 API 文档中的示例和说明，对返回结果进行详细的解析和分析，找出问题所在并进行相应的调整和优化。

三、相关案例分享

以下是三个代码案例及解释：

案例一：调用GLM-4模型生成文本

Python

import requests
import json

url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/glm-4/invoke"

payload = json.dumps({
  "prompt": "请写一篇关于人工智能的议论文",
  "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)

代码解释

第1-4行：导入所需的 requests 和 json 库，并定义要发送请求的API地址（即GLM-4模型的调用接口）。
第6-11行：构造请求的负载（payload），即向GLM-4模型传递的参数。prompt参数用于指定要生成文本的提示，比如这里要求模型写一篇关于人工智能的议论文；max_tokens参数用于设置生成文本的最大长度，这里设为500；temperature参数用于控制生成文本的随机性程度，0.7是一个比较合理的值；top_p参数用于进一步控制文本生成的多样性。
第12-15行：设置请求头（headers），指定内容类型为JSON格式，并携带认证信息（API密钥）。
第17行：使用 requests.request 方法向智谱AI的服务器发送POST请求，将构造好的payload和headers传递进去。
第19行：打印服务器返回的结果，即GLM-4模型生成的关于人工智能的议论文。

案例二：调用CogView-3-Flash模型生成图像

Python

import requests
import json

url = "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爱小狐狸，阳光透过树叶洒在地上，画面充满童话氛围",
  "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)

代码解释

第1-3行：导入所需的 requests 和 json 库，并定义要发送请求的API地址（即CogView-3-Flash模型的调用接口）。
第5-10行：构造请求的负载（payload），即向CogView-3-Flash模型传递的参数。prompt参数用于描述想要生成的图像内容，这里描述的是一幅充满童话氛围的小狐狸在森林中漫步的画面；max_length参数用于设置生成图像的最大长度，这里设为512；width和height参数分别用于指定生成图像的宽度和高度，这里都设为512。
第11-14行：设置请求头（headers），指定内容类型为JSON格式，并携带认证信息（API密钥）。
第16行：使用 requests.post 方法向智谱AI的服务器发送POST请求，将构造好的payload和headers传递进去。
第18-20行：将服务器返回的二进制图像数据写入本地文件（generated_image.png），保存生成的图像。

案例三：调用CogVideoX-Flash模型生成视频

Python

import requests
import json

url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/models/cogvideox-flash/invoke"

payload = json.dumps({
  "prompt": "一个美丽的海滩日落场景，海浪轻轻拍打着沙滩，天空被染成橙红色",
  "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)

代码解释

第1-3行：导入所需的 requests 和 json 库，并定义要发送请求的API地址（即CogVideoX-Flash模型的调用接口）。
第5-12行：构造请求的负载（payload），即向CogVideoX-Flash模型传递的参数。prompt参数用于描述想要生成的视频内容，这里描述的是一个美丽的海滩日落场景；max_length参数用于设置生成视频的最大长度，这里设为10秒；width和height参数分别用于指定生成视频的宽度和高度，这里都设为512；mode参数用于指定视频生成模式，这里设为"text_to_video"表示根据文本描述生成视频。
第13-16行：设置请求头（headers），指定内容类型为JSON格式，并携带认证信息（API密钥）。
第18行：使用 requests.post 方法向智谱AI的服务器发送POST请求，将构造好的payload和headers传递进去。
第20-22行：将服务器返回的二进制视频数据写入本地文件（generated_video.mp4），保存生成的视频。