原文摘要

原文链接

进一步信息揣测

• 内测资格优先获取：Datawhale团队通过内部渠道提前获得GLM-4.5内测资格，表明与智谱存在非公开合作关系或资源倾斜，这类机会通常不对外公开申请。
• 真实性能与宣传差异：文中提到“实测国内最佳”，但未公开具体评测数据集或对比细节，可能存在选择性展示优势指标的情况，实际落地性能需进一步验证。
• API成本优势的潜在限制：虽然API价格低廉（输入0.8元/百万tokens），但未提及是否有限速、配额或高并发下的隐性成本（如稳定性下降需额外付费保障）。
• MoE架构的工程挑战：GLM-4.5采用混合专家架构（总参数量3550亿），实际部署时可能面临显存占用高、推理延迟优化等工程难题，需专业团队调优。
• 开源权重的实际可用性：尽管模型权重遵循MIT License开源，但未说明预训练数据是否包含版权内容或敏感数据，后续商用可能涉及合规风险。
• 高速版性能的隐藏条件：“最高100 tokens/秒”可能依赖特定硬件（如高端GPU集群）或批处理优化，普通用户实际体验可能大幅降低。
• 智能体生态的封闭性：强调“专为智能体应用打造”，但未披露是否需绑定智谱的特定工具链或平台，可能存在厂商锁定（Vendor Lock-in）风险。