原文摘要
GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
进一步信息揣测
- GLM-4.5的“混合推理”模式可能隐含动态资源分配机制：通过“思考模式”和“非思考模式”的切换，实际可能根据用户请求的复杂度动态调整算力分配（如降低低优先级任务的GPU占用），但官方未明确说明具体调度算法，需通过API测试或内部文档验证。
- 激活参数与总参数的巨大差异暗示稀疏化技术：GLM-4.5的激活参数（32B）仅为总参数（355B）的9%，表明采用了类似MoE（混合专家）的架构，但未公开专家数量或路由策略，这可能影响微调效果（需针对性调整数据分布）。
- “原生融合”能力可能依赖未开源的底层框架：虽然模型权重开放，但推理/编码/智能体的统一实现可能依赖智谱AI私有的中间件（如定制版Transformer变体），社区版性能可能与商用API存在显著差距。
- 智能体应用的真实瓶颈在非模型层：博客强调“复杂需求”，但实际部署中，智能体的稳定性更依赖外部工具链（如API调用限流、状态管理），这些经验通常需通过企业级合作获取。
- HuggingFace权重可能为阉割版：对比商用平台（如Z.ai）的响应质量，开放权重可能缺少关键微调数据（如特定领域指令集）或量化后精度损失，需警惕直接部署的生产环境性能落差。
- “GLM-4.5-Air”的轻量化策略未透明：120亿激活参数版本可能采用知识蒸馏+结构化剪枝，但未说明教师模型选择标准，实践中小模型对提示词工程更敏感（需调整温度参数和few-shot示例数量）。
- 法国团队参与可能涉及数据合规风险：HuggingFace作为分发渠道，但模型训练数据是否包含欧盟敏感语料（如GDPR相关文本）未声明，企业用户需额外评估法律合规性。