在OpenRouter上，GLM-4-32B以及GLM-Z1-32B正式推出，提供免费使用机会
发布时间：2025-04-22 09:31:46 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：35 次
清华大学 KEG 实验室（THUDM）研发的 GLM-4-32B 及 GLM-Z1-32B 两款前沿大语言模型(LLM)正式在 OpenRouter 平台上线，且完全免费向全球用户开放。这一里程碑式的事件标志着高性能 AI 模型的普及迈出了重要一步，为开发者、研究人员及 AI 爱好者提供了强大的工具，以推动人工智能应用的进一步创新。
模型上线:性能强劲，免费开放
GLM-4-32B 作为一款拥有320亿参数的通用大语言模型，以其在复杂推理、数学能力及多语言处理方面的卓越表现，成为当前开源 LLM 领域的佼佼者。与此同时，GLM-Z1-32B 是基于 GLM-4-32B 优化而来的专精模型，尤其在复杂任务解决和深度推理能力上表现突出。两款模型的发布进一步巩固了 THUDM 在全球 AI 研究领域的领先地位。
此次上线 OpenRouter 平台，意味着用户无需自行部署即可通过 API 轻松调用这两款模型。OpenRouter 作为一个开源平台，致力于为开发者提供统一接口以访问多种大语言模型，其免费访问策略极大降低了使用门槛，让更多人能够体验到顶级 AI 模型的潜力。
技术亮点:从通用到专精的突破
GLM-4-32B 被设计为高性能的通用模型，适用于广泛的自然语言处理任务，如文本生成、问答系统及代码补全等。据报道，该模型在多项基准测试中展现出与 GPT-4o、DeepSeek-V3等顶级模型媲美的性能，尤其在数学推理和复杂问题解决方面表现稳健。
GLM-Z1-32B 则引入了创新的“rumination”机制，支持更长时间的反思性推理，特别适合处理开放性复杂查询，例如 AI 驱动的城市规划分析或多目标检索任务。这一特性结合了高级搜索工具与多目标强化学习技术，使其在研究密集型任务中具有显著优势。
此外，THUDM 还推出了 GLM-Z1-9B-0414这一90亿参数的轻量级模型，兼顾了计算效率与推理能力，为资源受限的场景提供了灵活选择。
OpenRouter 赋能:无缝接入，全球协作
OpenRouter 平台的加入为 GLM-4-32B 和 GLM-Z1-32B 的推广提供了关键支持。通过其统一的 API 接口，用户可以快速集成这些模型到自己的应用中，无需复杂的本地配置。这一合作不仅提升了模型的可访问性，也为全球 AI 社区的协作创新注入了新的活力。
值得一提的是，OpenRouter 目前对这两款模型提供免费访问，但用户需注意，测试阶段可能存在一定的速率限制或模型调整，建议开发者在关键应用中密切关注平台公告。
自上线消息发布以来，全球 AI 社区对此表现出了极大热情。开发者们纷纷表示，GLM-4-32B 和 GLM-Z1-32B 的免费上线将极大推动开源 AI 生态的发展，尤其是在教育、科研及中小企业领域。一些技术专家指出，这两款模型的强大性能结合免费策略，或将重塑当前 LLM 市场的竞争格局。
使用:https://openrouter.ai/models
清华大学KEG实验室（THUDM）研发的GLM-4-32B及GLM-Z1-32B两款前沿大语言模型（LLM）已正式在OpenRouter平台上线，并且完全免费向全球用户开放。
模型特点
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GLM-4-32B：是一款基座模型，拥有320亿参数，利用15T高质量数据进行预训练，特别纳入了丰富的推理类合成数据。它在后训练阶段经过人类偏好对齐，并通过拒绝采样和强化学习等技术，强化了指令遵循、工程代码生成、函数调用等任务表现。该模型在工程代码、Artifacts生成、函数调用、搜索问答及报告撰写等任务上表现出色，部分Benchmark指标已接近甚至超越GPT-4o、DeepSeek-V3-0324（671B）等更大模型的水平。
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GLM-Z1-32B：是一款推理模型，基于GLM-4-32B进一步优化，采用冷启动与扩展强化学习策略，并针对数学、代码、逻辑等关键任务进行了深度优化训练。它在部分任务上的性能可与DeepSeek-R1等顶尖模型相媲美，实测推理速度可达200 tokens/秒，是国内目前商业模型中速度最快的。
使用场景
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GLM-4-32B：适用于需要强大代码生成能力、复杂任务处理以及多模态交互的场景。
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GLM-Z1-32B：适合对推理速度和复杂任务解决能力有较高要求的场景，如实时对话、复杂问题解答等。
免费开放的意义
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降低使用门槛：免费开放使得更多的开发者和企业能够使用这些高性能模型，无需担心高昂的成本。
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促进技术创新：开发者可以基于这些模型进行二次开发和创新，推动人工智能技术在更多领域的应用。
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加速AI普及：有助于加速人工智能技术的普及和推广，让更多人能够体验和受益于AI技术。
注意事项
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使用限制：虽然模型免费开放，但在使用过程中仍需遵守相关法律法规和平台规定。
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性能优化：用户在使用过程中可能需要根据具体需求对模型进行进一步优化和调整。
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