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近年來，人工智慧（AI）模型的發展日新月異，但高昂的運算成本一直是阻礙其普及的重要因素。中國新創公司 Z.ai 近期推出了一款名為 GLM-4.5 的開源 AI 模型，聲稱其使用成本遠低於 DeepSeek 等競爭對手，特別是在輸出 token 的價格上，降幅高達 87%。這種低價策略是否能夠撼動現有的 AI 模型市場格局，值得我們深入探討。
GLM-4.5 的主要特性與成本優勢
GLM-4.5 採用「代理式」AI 技術，將複雜任務分解為更小的子任務，然後逐一處理。這種方法有別於傳統 AI 模型同時處理所有資訊的方式，能夠有效提高準確性，尤其是在處理複雜、多步驟的任務時。
GLM-4.5 在輸入 token 的定價上略低於 DeepSeek R1，但在輸出 token 的價格上則大幅降低，僅為 DeepSeek 的 13%。這種激進的定價策略旨在吸引更多使用者，並快速搶佔市場份額。成本控制方面，GLM-4.5 模型規模相對較小，僅配備 3,550 億參數，並僅激活 320 億，這大大降低了運算需求。
H20 是 Nvidia 針對中國市場客製化的晶片，旨在符合美國的出口管制。Z.ai 聲稱其現有的運算能力充足，無需購買更多晶片。雖然具體效能數據未公布，但可以推測，H20 在特定應用場景下能夠提供足夠的運算能力，同時滿足成本效益的需求。
其他延伸主題
除了成本優勢，GLM-4.5 的技術細節也值得關注。例如，其多階段工作流程訓練，以及使用包含 15 萬億 token 的龐大數據集進行訓練，都為其效能提升奠定了基礎。此外，Z.ai 還推出了精簡版 GLM-4.5-Air 和免費版 GLM-4.5-Flash，以滿足不同使用者的需求。
相關實例
今年 1 月，DeepSeek 聲稱其 V3 模型訓練成本不到 600 萬美元，引發業界關注。然而，分析師指出，該數字可能基於公司長期硬件投資超過 5 億美元。另一個例子是，阿里巴巴支持的 Moonshot 發布 Kimi K2 模型，聲稱在某些編程能力方面勝過 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude。這些案例表明，AI 模型市場競爭激烈，各家公司都在積極尋求技術突破和成本優勢。
優勢和劣勢的影響分析
GLM-4.5 的優勢在於其低廉的成本和較高的效能。然而，其劣勢可能在於模型的規模和訓練數據的質量。相
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