智谱 CEO 张鹏

3 月 31 日消息，钛媒体 AGI 获悉，今天上午，" 大模型六虎 " 智谱发布首个免费、具备深度研究和操作能力的 AI Agent 智能体产品 AutoGLM 沉思，以及 32B（320 亿）参数规模的开源 GLM-Z1-Air，比肩 DeepSeek-R1（671B）。

其中，作为首个集深度研究能力和操作能力于一体的 Agent，AutoGLM 沉思能一边进行复杂思考，一边执行操作。像人类一样打开并浏览网页，完成从数据检索、分析到生成报告。

AutoGLM 沉思背后是智谱 GLM 全栈自研大模型，包括推理模型 GLM-Z1-Air 和基座模型 GLM-4-Air0414，前者不仅性能比肩 DeepSeek-R1，在速度提升最高 8 倍的同时，价格仅需 DeepSeek-R1 的 1/30。智谱称上述模型将于 4 月 14 日开源，并于近期陆续上线官网。

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智谱 CEO 张鹏现场演示了 AI 自动接单写稿的流程：只要一句指令，AutoGLM 沉思就会自己上网找征稿帖，根据征稿需求写作，再把写好的稿子发送出去。

张鹏表示，2025 年无疑是 AI Agent 的爆发之年，智谱将战略聚焦 Agentic GLM 的研发，以推动智能体技术的快速发展。

会后，张鹏对钛媒体 AGI 表示，很多企业认为，开源免费随便用，就可以节省自己的成本或者投入去做这件事，但根据过去历史经验，其实已经证明了，开源并不能等于完全免费，因为还有后期、技术人员投入和维护成本等，其实投入成本一点都不低，还要再去找商业化团队帮客户（企业主）解决这些问题。

" 当然，未来是什么情况我们不知道，但当前状况就是，大家已经清醒过来说，开源免费并不等于真的免费，非商业应用并不等于真的免费，这件事情是大家已经认识到了。" 张鹏表示。

对于非通用（行业）Agent，张鹏透露，智谱在做行业 Agent 产品和解决方案，他强调，智谱核心还是在向企业提供模型即服务（MaaS），重点在于服务。

谈到股改事宜，张鹏强调，" 我们奔着 IPO 目标发展。具体的进程，我觉得可能并不完全取决于我们自己这样一些设计，跟外部大环境有关，所以在这个过程当中，我们还是持续推进我们的融资工作，包括 IPO 前一些准备工作，这个是在持续有效的进展过程当中。"

智谱成立于 2019 年，以 " 让机器像人一样思考 " 为愿景，研发了具有国产独立知识产权的 GLM 大模型预训练架构，GLM-4-Plus 作为最新基座模型。

自 2023 年 3 月智谱 AI 推出千亿开源基座对话模型 ChatGLM 系列以来，GLM 大模型经历四个大版本迭代，共发布了超过 20 款 AI 模型技术和产品。同时，To B 端层面，截至 2023 年底，智谱 AI 已拥有超 2000 家生态合作伙伴、超 1000 个大模型规模化应用，另有 200 多家企业跟智谱 AI 进行了深度共创，覆盖传媒、咨询、消费、金融、新能源、互联网、智能办公等多个细分场景的多个头部企业。

融资方面，今年 3 月 3 日智谱宣布完成一笔金额超 10 亿元人民币的战略融资，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。

据钛媒体 AGI 统计，截至目前，智谱累计融资超 161 亿元，投后估值超过 200 亿元，投资方包括高瓴、启明创投、君联资本等知名投资机构，以及美团、阿里、腾讯、小米在内的互联网公司。

3 月 28 日，智谱关联主体北京智谱华章科技有限公司发生工商变更，企业名称变更为北京智谱华章科技股份有限公司，同时智谱主体类型由有限责任公司（外商投资、非独资）变更为股份有限公司（外商投资、未上市）。

这意味着，智谱距离 IPO 上市之路越来越近，或为未来的资本市场之路铺平道路。

商业化层面，公开信息显示，智谱的商业化收入在 2024 年取得了 100% 以上的增长。其中，在 B 端，在 API 价格大幅普惠的情况下，智谱 MaaS 开放平台 bigmodel.cn API 年收入同比增长超过 30 倍；在 C 端，2024 年 Q3 上线付费功能以来，" 智谱清言 " 预计年收入超过千万元。

如今，在 DeepSeek 达摩克利斯之剑 " 热度 " 下，智谱发布了多个开源模型和 Agent 产品。

AutoGLM 沉思的技术演进路径包括：GLM-4 基座模型 → GLM-Z1 推理模型 → GLM-Z1-Rumination 沉思模型 → AutoGLM 模型。其中核心链路的模型和技术，我们将于 4 月 14 日正式开源，以推动行业生态发展。

AutoGLM 沉思体现了智谱对 AI Agent 的核心理解：让机器不仅能够思考，还能主动行动，实现 " 边想边干 " 的目标。

这一能力的实现依赖于三个关键特性：

深度思考：能够模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程。

感知世界：能够像人一样获取并理解环境信息。

工具使用：能够像人一样调用和操作工具，完成复杂任务。

AutoGLM 沉思融合了以上三大能力。与 OpenAI 的 Deep Research 不同，它不仅能深入研究，还能真正执行任务，推动 AI Agent 从单纯的思考者，进化为能交付结果的智能执行者。

在推理速度上，GLM-Z1-Air 相比 R1 提升了 8 倍，成本可以降低至 1/30。  同时，斯坦福大模型中心《AI 指数 2024》选定的智能体基准评测 AgentBench 上，AutoGLM 系列模型在 5 个测试环境中也取得了 SOTA 的成绩。其中，在 Phone Use 基准（AndroidLab & AndroidWorld）中，AutoGLM-Phone 的任务成功率较此前最佳成绩提升超过 20%；在 Browser Use 基准上，AutoGLM-Web 也全面超越 OpenAI GPT-4o 和 Anthropic Claude-3.5-Sonnet。此外，在 GUI 智能体领域，智谱自研模型 GLM-PC（CogAgent）在多个权威评测榜单上取得 SOTA 成绩，凭借仅 9B 的参数，CogAgent 超越了包括 GPT-4o + UGround、Claude Computer Use 等更大规模的同类模型或商用 API。

张鹏表示，智谱不仅致力于推动国产大模型技术的发展，也希望能为世界贡献中国 AI 力量，在积极推动中国原创大模型及解决方案出海，帮助 " 一带一路 " 国家构建自主、可控、无幻觉的国家级 / 区域级的自主大模型。由智谱主导，来自东盟十国及 " 一带一路 " 沿线的 10 个国家共同发起了 " 自主大模型国际共建联盟 " 正式成立，帮助 " 一带一路 " 国家建立自主 AI，构建可控的国家级 AI 基础设施。

张鹏向钛媒体 AGI 透露，智谱正在大力推进 MaaS，当然开源对于商业化也有一定影响，我们提供更好用的工具和平台，提供更好的案例和解决方案，让更多的人更多企业，能给把买来的模型和开源模型用的质量更好，这样的话还有价值，否则就算拿了一个免费模型，投了几个人做几个月，结论也是用不起来。

" 不可否认的是，当下 AGI 之路还刚刚开始，（当前）模型的能力还无法达到完全类比人的这样一个水平。" 张鹏坦言。

中国科学院院士，清华大学计算机系教授张钹表示，如果要构建 AI 智能体，必须要有三个条件：一是很强的思考能力，第二是很强的执行能力，第三是感知能力。

张钹认为，从数字世界走向物理世界，后者需要更多的感知能力。

" 我觉得做基础 AI 模型到现在，中国 AI 公司也要不断反思，不断改进，不断进化，这样才使得我们更符合现代企业的精神。" 张钹在演讲结尾称。

（本文首发于钛媒体 App，作者｜林志佳）