太卷了，智谱一口气开源6个模型，即新一代开源模型 GLM-4-32B-0414 系列，包含基座、推理、沉思模型，MIT License，不限制商用。
不想自己部署的小伙伴可以直接登录全新站点
https://chat.z.ai/ 试用。
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此次开源最大的亮点
是具有深度思考能力的推理模型 GLM-Z1-32B，主打一个“为快不破”：国内迎来最快的推理模型。
是具有深度思考能力的推理模型 GLM-Z1-32B，主打一个“为快不破”：国内迎来最快的推理模型。
为满足不同场景需求，上线到智谱MaaS开放平台 bigmodel.cn 的推理模型分为三个版本：
200 tokens/s极速深度推理，给推理模型的落地场景带来了无限可能，PaperAgent就最经典的Agentic AI应用场景：Agentic RAG/MCP应用(含代码解析)，对GLM-Z1-AirX进行了第一手实测。
GLM-Z1-AirX加持的Agentic RAG
Agentic RAG过程应用于问答的一个代表性示例，主要由2大流程组成：
Agentic RAG问答流程（GLM-Z1-AirX）
总结类型Query
: A股行情经历了怎样的变化
: A股行情经历了怎样的变化
GLM-Z1-AirX仅在【12.8s】就给出了长达2246字的答案，并且答案也比较丰富，全面。
这个速度直接让你的RAG系统直接赢在了thinking线上，可能别人还在thinking，你已经给出答案了。
这里以DeepSeek-R1作为对比，thinking阶段就花费20s，最终答案1764字，总耗时63.3s
GLM-Z1-AirX流式使用指南
GLM-Z1-AirX加持的MCP应用
选这个场景测试，是因为不少小伙伴对MCP与Function Call的关系有困惑，比如“mcp 和 function call可以共存吗？”，今天以GLM-Z1-AirX作为基础模型对剖析MCP应用的工作流程：
智谱 AI GLM 教程
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MCP 主机
—— LLM 应用程序（例如 Cursor），管理连接 -
MCP 客户端
—— 与 MCP 服务器保持一对一连接 -
MCP 服务器
—— 为 LLM 提供上下文、工具和能力
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