markdown 近日，国内领先的大模型企业智谱AI正式发布并开源了其新一代大模型 GLM-4.6。此次发布不仅带来了模型本身的升级，更重要的是，GLM-4.6在国产芯片上的适配取得了突破性进展，标志着国产AI技术生态建设迈出了坚实的一步。
FP8+Int4混合精度：国产芯片的里程碑
智谱AI宣布，GLM-4.6已成功在寒武纪AI芯片上实现 FP8+Int4混合量化推理部署。这是国内首次在国产芯片上实现 FP8+Int4混合精度部署的案例，为国产芯片本地化运行大模型提供了可行路径。相比传统的部署方案，该方案在保证模型精度的前提下，显著降低了推理成本，这对于推动大模型在企业和工业领域的应用至关重要。这种混合精度方案的成功落地，预示着国产AI芯片在性能和能耗比方面将迎来新的突破，加速 AI芯片在各个领域的应用。
摩尔线程vLLM适配：生态兼容性与快速迭代
与此同时，摩尔线程基于vLLM推理框架完成了对GLM-4.6的适配。新一代GPU可在原生FP8精度下稳定运行模型，充分验证了MUSA（元计算统一系统架构）架构及全功能GPU在生态兼容性和快速适配能力方面的优势。摩尔线程的适配，进一步丰富了GLM-4.6的部署选择，也体现了国产GPU在快速响应前沿 大模型发展、构建自主可控AI技术生态方面的积极作为。 这种快速适配的能力，对于 AI技术的快速迭代和生态建设至关重要。
AgenticCoding与未来发展
GLM-4.6在 AgenticCoding（代理式编码）等核心能力上实现了显著提升，这预示着大模型在自动化、智能化方面将有更广阔的应用前景。智谱AI选择与寒武纪、摩尔线程等国产芯片厂商合作，共同推动 大模型的落地，这反映了国内AI产业界对于自主可控技术生态的重视。GLM-4.6搭配国产芯片的组合将率先通过智谱MaaS平台面向企业与公众提供服务，这无疑将加速大模型在各行各业的渗透。
国产GPU协同大模型：未来可期
寒武纪与摩尔线程完成对GLM-4.6的适配，标志着国产GPU已具备与前沿大模型协同迭代的能力。这不仅提升了国产芯片的竞争力，也为构建 自主可控的AI技术生态奠定了基础。未来，随着更多国产芯片厂商加入，以及大模型技术的不断发展，我们有理由相信，国产AI技术将在全球 人工智能领域占据更重要的地位。
你认为，在算力成本降低的背景下，大模型在哪些行业将率先实现规模化应用？
智谱 AI GLM 教程
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