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GLM-4.5 解读：统一推理、编码与智能体的全能王

ds 2025/8/6 3:36:03

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引言

大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，它们在特定领域的能力已经达到了令人惊叹的高度。例如，GPT-3 开启了通用语言理解的时代，而 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 则通过强化学习，在编码、数据分析和复杂数学等推理任务上取得了突破。

然而，现有的 LLM 往往是“偏科生”：有的擅长编码，有的精于数学，有的则在通用推理上表现出色，但鲜有模型能够在所有这些领域都达到顶尖水平。这种能力的“不均衡”，限制了 LLM 在处理复杂、跨领域、需要多种能力协同的真实世界任务时的表现。

在这样的背景下，智谱 AI 推出了 GLM-4.5 系列模型，旨在统一推理、编码和智能体（Agentic）能力，打造一个真正的“全能型选手”。GLM-4.5 不仅仅是参数量的提升，更是在模型架构、训练策略、推理机制等方面进行了全面的革新，特别是其混合推理模式（思考 vs. 不思考）、强大的智能体能力、以及针对专家模型的自蒸馏等创新。

本文将作为 GLM-4.5 的深度技术解读，带你深入剖析其：

模型架构的精妙之处：如何通过“深”而非“宽”的 MoE 设计，提升推理能力。
预训练与中训练策略：如何通过多阶段、多领域的数据注入，奠定其强大的基础能力。
后训练的「专家培养皿」：如何通过 SFT 和 RL，培养出推理和智能体“专家”，再通过自蒸馏统一到一个模型中。
推理时的「思考/不思考」双模：如何实现性能与延迟的灵活平衡。

一、 GLM-4.5 设计哲学：统一、高效、智能

GLM-4.5 的核心设计哲学可以概括为以下几点：

能力统一 (Unified Capabilities)：致力于在一个单一模型中，同时实现顶尖的推理、编码和智能体能力，避免“偏科”现象。
混合推理模式 (Hybrid Reasoning Models)：在一个统一的框架内，集成思考模式 (thinking mode)（用于复杂、多步推理）和不思考模式 (non-thinking mode)（用于快速、上下文驱动的响应），让用户可以根据任务需求动态切换。
高效的 MoE 架构：采用混合专家 (MoE) 架构，在保证强大能力的同时，显著降低推理时的激活参数量，提高效率。
强大的智能体能力 (Agentic Abilities)：原生支持函数调用，并在多个智能体基准上进行了深度优化。
知识蒸馏：通过“强到弱”的自蒸馏，将多个专家模型的能力高效地整合到一个统一的模型中。