智谱glm5.1 有生图能力嘛

全球最强开源模型，现在属于中国！四月八号，一个叫智普 glm 杠五点一的国产大模型横空出世，一举拿下全球最强的宝座。 而且他还是开源的，谁都能用。以前的 ai 模型就像短时记忆，聊两句就忘，处理不了复杂任务。但这款 glm 杠五点一不一样，他居然能连续工作八个小时，从头到尾帮你做完一件完整的工程大事。中间不断电不掉链子，在权威测试平台更是夺取全球第一， 这背后靠的是什么？是华为升腾算力的超强加持，简单说，就是让 ai 大 脑里的专家们配合的更默契，资源不浪费， 推理速度直接快了百分之三十，你再也不用担心性能带不动，用华为云就能轻松部署去搞定那些以前想都不敢想的复杂智能项目。 不只是个模型升级，更是中国 ai 从跟跑到领跑的里程碑时刻。未来，它将赋能千行百业，重塑我们跟 ai 交互的方式。为国产大模型点赞！关注我心语，持续分享前沿科技的硬核解读！

智普 g l m 五点一到底能不能硬钢 plus 的 代码王座？这篇包含跑分、实战痛点和使用边界的思维硬核评测，直接把底牌揭开。一句话总结，这是目前最极致的偏科平替，看完你就知道该怎么用它。踩不踩坑。 先看过场数据，底座七千四百四十亿参数底层直接融合了异步强化学习和 deep sea 的 稀疏注意力机制，标称二十万超长上下文，极数上面直接拉满， 跑分直接逼进地表最强。官方测试中， g l m 五点一的编程得分达到四十五点三分，相比上一代直接飙升百分之三十，距离目前公认的代码天花板 opus 四点六仅差了不到三分。单看测试水准，他已经稳稳占据世界第一梯队。 但跑分不等于体验，这是很多开发者最容易踩坑的地方。实战反馈表明，他的代码生成确实有巨大进步，但代价较为惨烈。 这是一款典型的侧向升级产品，为了强吃代码能力，它大幅度牺牲了日常动用、任务处理和创意扮演能力。如果你拿它写文案，表现甚至不如上一代的 glm 五， 更致命的是长文本陷阱，纸面数据标称支持二十万上下文，但在实际高压环境下，一旦你灌入五到七万托盘的庞大代码库模型，偶尔就会出现逻辑混乱，甚至直接发疯。在处理极长代码项目的极限稳定性上，它目前还无法完全替代 os。 既然有缺陷，为什么海外开发者还在疯抢？因为它的杀手锏是白菜价和伪装介入。在当前热门的 cologold 这类智能体开发环境里， 你只需要改个环境变量接口就能零成本把它当成 opus 来用。最关键的是它的 api 倒用价格只有 opus 的 几分之一，这是绝对的降维打击。最后直接给使用。结论，强烈推荐个人开发者和中小团队把它作为主力平替。 日常的写代码修 bug， 写中小型函数用它绝对超值。但是如果你需要重构超过七万头肯的祖传复杂代码，或者需要处理高度复杂的通用写作，请立刻闭坑老实实加钱去用 opus， 或者直接退回 glm 五。

嘿，你有没有这种感觉？最近用的 glm 五点一，突然开始胡说八道了，我说这段时间我的 ai 怎么老出幺蛾子，原来不是我一个人的事，智普自己站出来承认确实降智了，不过真相也让我松了口气，不是挪形别寸了，是功成 bug。 k v catch 静态加黑， catch 加载持续缺失。看不懂不要紧，说人话就是高速公路上两辆车抢同一个车道，偶尔撞一下，撞的时候你会看到的就是乱码呀，复读呀， 问生僻字呀，会有万分之三的到万分之五的概率，修复后异常率会从万分之十几降到万分之三以下， 还搞了个 layer split 方案。说人话就是原来每张显卡都存一整份缓存，现在每张只存一小部分，需要的时候互相传空投提升百分之十到百分之一百三十二。你看，改了个 bug 还自我提升，有点意思。 我为什么说松了口气？因为我的内陆工厂有七个 a 阵，现在全跑在智普的 glm 五点一上旺财每两小时扫博主更新进宝，整理素材，富贵街口红岗。这段时间确实感觉有点不对，偶尔输出乱码，我还以为是我配置有问题， 折腾了半天现在才知道更新了。这里还有个小插曲，改 bug 的 时候我用 delete， 哎，还有点意思。 这事呢，让我觉得最佩服的是制服主动公开承认降职，没有等着被网友扒出来，也没有煽甜无嘴，自己写了个详细的技术复盘，怎么静态的，缺失在哪全写清楚。老韩 ai 圈混了这么久，这种操作还是第一次见， 结果股价涨了百分之九，市场都是用脚投票，如果真的是模型能力的话，股价能涨吗？恰恰相反，市场看到的是一个有公信能力的话，股价能涨吗？恰恰相反，市场看到的是一个有公信，能修复还能提升。 所以结论很简单， ai 行业的竞争，工程能力比模型能力更决定生死。模型式发动机，工程式底盘，发动机再猛，底盘散架了，还是开不快。这次智普用一次坦诚的危机处理，证明了底盘还是结实了。 好了，今天就聊到这，以后遇到模型问题，咱第一反应还是先别骂，是先去看看他们的副盘。这是韩五记说 ai 的 第十三期，我是老韩，咱们下期见。

给你们看啊，我用 cloud code 制作了一个英语学习的 app， 用的是这个 g o m 五点一的模型，并且在手机上也可以成功模拟测试了。看这里的翻转卡片功能，分级词汇库，还有像影子跟读这些功能都可以用，生成效果很好，就算你没有编程经验，也可以很快速的上手做出一个高质量的 app 了。 今天给大家分享啊，怎么零基础的去使用 cloud code 生成高质量的 app？ 我 们主要会用到的一些工具有哪些？我们先准备一下环境啊，去官网先下载 node js， 再下载 git 就 可以了，大概就两三分钟吧。 然后我们来安装 cloud code， 只要一行代码，你在电脑里搜索 power shell， 一定要以管理员的方式运行哈，大家可以参考这个教程终端呢，输入这个安装指令，安装 cloud code， 运行完之后，你再输入 cloud 杠 version， 你 就可以看到这个回复的版本了，那就说明安装成功了。安装好之后我们要配置 api 的 key， 这里我用 cloud code 绑定了 g o m 五点一的模型给大家做演示啊，因为它的编程能力真的是对齐 cloud open 四点六的，而且在开源模型 call 定排名当中非常靠前，目前是开源第一，国产第一。我自己实测下来，我觉得生成 app 的 效果也很不错哎，我们中国团队做出这个能连续工作八个小时的 ai 模型了。 我先说怎么获取 a p i 啊，访问智普的开放平台注册账号，那我选的就是这个 g l m 五点一模型的 coding plan。 登录之后呢，在右上角个人中心页面点击 a p i 的 key， 创建一个新的 api 的 key 就 可以了，然后我们就把这个 api 加载到 cloud code 当中，用这一行代码就可以快速运行。它是一个 coding tool helper， 你 可以理解为它是个自动部署的一个工具，然后你就会看到这个页面啊，界面语言选择中文套餐呢，就选择 g o m coding plan 中国版 api key 就 把你刚获取的复制过来， 随后选择 cloud code， 往下到 m c p 服务，选择解释一下 m c p 啊，它是模型上下文协议，有了它才能让 ai 去外接工具， 比如说去控制浏览器连接你的本地文件，去执行操作。这里我们直接选一键安装所有的 m c p， 最后我们选择启动 cloud code， 给它权限，选择 yes trust folder， 跳出这个橙色界面，你就装好了， 你跟他 say hi， 你 看他就可以回复你。这个时候我再输入杠 model， 你 就可以看到我的模型现在还不是 g o m 五点一。回到官方文档，你会看到要用最新的五点一模型，你还需要配置 json 文件，改一下环境变量参数，这个不麻烦啊，你只要复制需求，直接让 cloudco 自己改， 你看它现在已经在操作了，它标注绿色部分就是改的部分，你选择 yes， 给个权限，它就改好了，是不是很方便？然后我们重新开一个 power shell 的 终端，打开 cloud code， 再输入杠 model， 你 看模型，它就变成 g o m 五点一了。 cloud 的 装好了，我会觉得命令行页面用起来不太方便，所以我还会在下一个 cursor， 它是一个 ai 编辑器啊，配合 cloud 的 开发，它就可以让整个开发过程变得格式化，文件管理也很直观，你看它左侧会显示 app 文件加右侧呢，会有一个 ai 助手帮你 debug 去解释代码的含义， 直接去官网下载就可以，然后你点开里面的 terminal， 然后再输入 call， 启动显示橙色的标识，就是成功打开了。好，那现在我们来做 app 啊，注意不要直接给指令啊，让 g l m 做一个什么什么样的 app。 我 们开始之前先搭一个最基本的 app 框架，框架稳固了，后续才能节省 token 并且避免出错。 怎么建立框架？这里用 xbow， 它呢，是专门为开发打造的一个全能框架，你只需要用这一条指令， npx create xbow 杠 app， 创建 react native 项目，你就有了一个标准的 app 框架模板， 然后他问你 app 的 名字啊，你随便输入一个 my app， 现在你就可以给模型你的详细需求了。为了让 app 生成效果更好，我们把 skills 装一下去，强化模型的开发能力啊，让它的 ui 生成的更加美观。复制下面的代码，我们就能安装 ui skills， 选择安装 building native ui 这个技能，这里选择 cloud code， 选择 project 啊，后续基本都选 yes， 然后你看到 complete， 那 就是装好了，你会看到右侧文件夹里多了一个 skills 文件，点进去你就可以看到具体的技能介绍。 接下来我们重新打开 cloud code， 输入杠 plan， 进入 plan mode 这个功能呢，它是让 cloud 先想清楚怎么做，经过你的确认授权之后再开始干活。那现在我们和 glm 模型去描述 app 的 制作需求，你可以像这样几句话描述啊，如果你希望 app 生成效果更加符合你的要求，建议大家让 ai 来帮你完善一个产品需求文档， 详细的告诉 ai 你 要做什么产品，什么功能，越详细实现效果越好。给他下达指令之后，你可以看到这个 glm 五点一模型在分阶段的设计功能，还有开发方案，他自己规划了五个阶段，每完成一项，他自己会划掉标注完成。我看他运作还是蛮有条理的。 从零给需求你到真正调试做出来 app， 我 大概花了三个小时左右，它可以自主帮你规划交付，基本都不太需要我辅助，我做的最多就是在给它授权，它自己也可以 db 去解决代码的问题，如果它生成的代码你要是不太懂，你想了解一下，你就选中它，右侧 cursor 的 ai 助手就会帮你去解答。 那等你全部完成这个 app 之后，你也可以在手机上实时预览啊。你只要在手机上应用商店下载 expo go app， 随后在终端输入 n p x expo star， 它就会弹出一个二维码，你用手机相册扫码啊，就可以直接打开去实时的在手机上体验了。 你想电脑端预览，就可以点击这个 link， 也可以体验里面的功能了。你像我有单词翻转卡还有跟读的功能，都是可以直接用的。好啦，快去试试看吧！艾特闺蜜好朋友，一起从零到一，搭建一款属于你自己的 app， 有 啥问题可以评论区见！今天就到这里啦，拜拜！

重磅消息！一个中国的大模型刚刚冲进了全球 ai 代码能力榜的前三名！更狠的是，如果本地部署，他还是免费的，全世界任何人都能下载。大家好，我是炮，在香港， 今天咱们聊一件可能正在悄悄改变世界格局的大事。这个模型叫 glm 五点一，来自国内的这点 ai 参数七百五十四币，上线几天下载量就突破一万五千次。 m i t 协议说白了个人用、商业用都免费。同期登顶的还有 quan、 deepsea、 kimi 清一色开园。反过来看，美国那边 gpt、 cloud、 gemini 全部闭园都要付费 api， 连 mate 自己昨天刚发布的 muse、 spark 也宣布不再开园， 对吧？连曾经扛着开元大旗的拉玛都掉头了。这不是简单的技术路线之争，这是两种商业模式的正面对决。说白了，中国走的是安卓的路线，免费普及，让全世界开发者、企业甚至普通用户都能跑自己的 ai。 美国走的是 iphone 路线封闭，精品靠订阅收费。你想想，当一个东西从每月二十美金变成免费下载，会发生什么？答案很简单，用户会用脚投票。当然，本地部署的高成本还是要考虑的。 这背后的逻辑，跟法国把黄金从美国搬回家，跟稳定币绕开美元体系是同一件事，去中心化正在成为全球新共识。 ai 只是最新的战场，你觉得中美这波 ai 路线最终谁会赢？评论区聊聊你的看法，点赞关注加转发！我是炮总，我们下期见！

在四月七号，智普官方发布他们最新模型 glm 五点一，这个模型能力很强，是开源现在来说的开源第一，在专业软件开发基础测试中 打赢了 gpd 五点四和 ox 四点六，在 human 二的测试中也逼近了 carl 的 ox 点六，在代码库生成和真实终端任务的测试中也比之前的 glm 五提升很多。 这这模型的能力基本和 g p d 还有 cloud 的 闭源模型都打平了。它这种模型能力很强，主要就是针对一个长城任务的优化和执行上面的优化。 在 g r 五的基础能力上面，它是针对于模型容易过早停滞的问题进行了深度的优化，它在执行任务的过程中，可以在几百次的迭代和几千次工序调用之中 继续去优化，保持能力实现时间越长结果越好的这个效果。 嗯，官方给出的实力是在八个小时内搭建了一套 linux 的 桌面系统。嗯，相较于之前几个模型，之前几个模型在尝试几次失败之后就停止了，性能处出现明显的下降。 但是五点一会在这个执行的任务过程中不断去调整他的规划，说明五点一的长时间任务能力和规划能力确实很强。我自己也去试了一下五点一的模型， 在执行相同的任务的时候，其他几个模型确实是会遇到这个赛博被打墙的情况。嗯，执行一火之后，技能和质量完成的明显的下降，但这样某点一的效果就会好很多。我感觉模型的方向现在继续卷，就是朝 长征任务规划和自主执行这两个方向去卷。嗯，人类负责制定规则和目标， 然后模型去完整的跑通，这个流程执行下来找到人类验收结果和给他纠正错误，用自然语言跟他交流就可以把任务很好的完成。

智普 ai 正式发布 glm 负五伏 turbo 多模态抠顶大模型，这是全球首个原生融合视觉与编程能力的基作大模型，标志着 ai 编程从文本描述正式迈入视觉原生的全新阶段， 为开发领域带来范式革新。与传统 ai 编程模型不同， glm 负五伏 turbo 并非简单叠加视觉插件，而是在预训练阶段就深度融合视觉理解与代码生成能力， 彻底改变了文字描述需求生成代码的传统模式，实现上传设计稿截图即可生成可运行代码，大幅降低沟通成本，避免设计细节丢失。该模型具备多项核心优势，原声支持、图片设计稿、网页截图等多模态输入， 无需中间工具即可精准识别界面布局与交互逻辑。两百 k token 超长上下文窗口，可处理庞大工程与技术文档， 支持一次性生成完整前端工程，在 design 二 q 的 精准测试中斩获九十四点八分，能像素级还原、 ui 生成、 reactview 等可运行代码， 其应用场景广泛，可覆盖前端开发、 ui 还原、智能体部署、低代码原型生成等多个领域，既助力专业开发者提升效率，也让非专业人士能通过图片快速生成可用代码。相较于智普此前发布的 glm 五系列， g l m 负五伏特否虽参数更小，但主打视觉与抠定双核心能力，针对性更强。 g l m 负五伏特否的发布，不仅将 ai 编程从文字助手升级为视觉工程师， 更完善了下一代 ai 智能体的核心基建，为行业发展注入新动能，推动编程领域向更高效、更便捷的方向迈进。记得点赞关注哦！

嗨，朋友们好，咱们又见面了，今天聊一下这个最近刚出的智普的 glm 五点一，我这几天 使用了一些心得体会，之前使用的主力模型是 mini max 二点七，那么今天我把这辆模型放在一块对比，来给大家说一下具体的使用心得。我设计了三个任务，让他们分别去执行。第一个是比较简单，就写一个登录页面， 包括后台的逻辑啊，前后台的逻辑就写了一个登录页面。然后第二个是一个做了一个相对复杂一点的，就是税户备份跟恢复的这么一个功能 啊。第三个，呃，就更复杂一点，是做了一个量化交易的一个策略，我把这三个任务分别交给这两个模型去执行，然后我们看一下，从三个方面去看一下他的对比，第一个是时间，第二是个成本，第三是质量， 从这三个方面来对比一下。首先说这个最简单的，这个登录页面，两个模型分别都跑了大概五分钟左右，速度差不多，具体的后面的小数点我就不说了，大概五分钟左右都跑出来了， 然后运行呢？基本上都是一次通过，没有给我留坑，一次通过，然后调用的这个成本我查了一下， mini max 大 概是花了一块五吧，反正挺便宜，没多少钱， 因为这个任务比较简单。第二个，咱说第二个任务，第二个任务是做了一个备份恢复的这么一个任务啊，那这个 mini max 跑了大概十二分 钟，然后交安跑了大概跑了十五分钟，速度相差不大，差了三分钟，然后 mini max 执行完了之后，我跑了一下程序，呃，有点小瑕疵，然后我又把这个日期给到他，然后 他自己又修了一下，基本上最后也能运行。最后我查了一下这个调用的成本，大概是四块多，不到五块钱，然后 jm 呢？不错，就一把够。然后我查了一下调用成本，大概也是五块多一点啊，比 mini max 稍微贵一点。 ok， 然后最后一个比较复杂的，这个一个交易策略的这个量化模型实现。嗯，那这次呢？ mini max 掉链子了，嗯，怎么调都过不去，最后我手动干预才过去了， 然后前后花了大概半个多小时吧，三十五六分钟，差不多四十分钟，然后费用大概是十块钱，然后那个 g m 基本上是一把过，有一些小瑕疵，把日子扔给他，大概是调了一次就一把过了。嗯， 时间也是二十来分钟，二十五分钟左右，然后成本的话看了一下，大概是十二到十三块钱。然后综上所述啊，我觉得这安排的挺香的，尤其是在处理这个复杂任务的时候。 ok， 今天就聊这么多，嗯，谢谢大家。

在人工智能的发展史上，二零二六年四月八日或许将成为一个重要的分水岭。这一天，智普正式发布并开源了新一代旗舰模型 glm 五点一。这不仅仅是一次常规的技术迭代，更是一场关于 ai 角色的革命， 它标志着 ai 从辅助人类的聊天工具正式进化为能够独立承担复杂项目的全职员工。这一转变正在重塑我们对生产力、工作模式乃至商业价值的认知。长久以来，开源模型与顶尖闭源模型之间似乎存在着一道无形的鸿沟。 然而， g l m 五点一的发布以实打实的性能数据打破了这一行业共识。在最能反映真实软件开发能力的 s w e bench pro 评测中， g l m 五点一不仅刷新了全球记录， 更实现了对海外巨头 g p t 五点四与 cloud ops 四点六的超越。这不仅是国产模型的首次登顶， 更是开源模型首次在核心工程能力上比肩甚至超越全球顶级闭源旗舰，宣告了国产 ai 在 核心技术领域的全面崛起。 glm 五点一最引人注目的突破 在于其长达八小时的持续自制工作能力。过去，我们习惯于与 ai 进行分终级的交互，它更像是一个高效的问答助手。而 g l m 五点一则被定义为面向长周期任务的智能体模型，它能够像一位资深工程师一样 接收任务，自主规划分布之行，动态迭代，甚至在遇到瓶颈时主动切换技术路径，全程无需人工干预。一个极具说服力的案例是， glm 五 已在八小时内全自动完成了超过一千两百个操作步骤，从零开始构建了一套功能完善的 linux 桌面环境。这一任务包含了窗口管理器部署 状态蓝集成、应用生态配置等完整功能链路，其工作量相当于一个私人工程师团队一周的劳动成果。这种从回答问题 到完成项目的跨越，正是 ai 迈向全职员工角色的关键一步。支撑这一角色转变的是智普在商业策略上的自信与远见。与行业普遍的价格战不同， g l m 五 一在发布后反而提价百分之十，其在抠定场景的定价已接近甚至追平海外头部厂商。这一反向操作的背后，是对模型自身价值的坚定信念。 而 ai 能够独立完成八小时的工程级任务，其产出的商业价值已远非一次简单的对话可比。价格的对齐本质上是价值的对齐， 这标志着国产大模型正从低价换量转向性能溢价，在全球竞争中掌握了更多的话语权。 g l m 五点一的终极目标是构建能够七成二十四小时不间断运行的全自制智能体，它不再仅仅是执行指令的工具， 而是具备自我诊断、持续进化能力的合作伙伴。在缺乏明确量化目标的开放场景中，他依然能保持高效运转，主动识别问题并调整策略。我们正处在一个新纪元的黎明， ai 不 再是实验室里的概念， 他已经入职我们的企业，开始打卡上班。智普 g l m 五点一的出现，不仅展示了技术的无限可能，更向世界宣告， ai 的 未来不再是辅助，而是共生，不再是工具，而是员工。这场由技术驱动的生产力革命已经悄然拉开序幕。

今天带你了解 glm 五点一智普 ai 最新发布的旗舰开源大模型，被誉为全球最强开源模型，它最大的突破是可以持续工作八小时完成复杂工程任务。 glm 五点一是智普 ai 在 二零二六年四月八日发布的旗舰模型，在 swebench pro 精准测试中超越 gpt 五点四和 cloud opus 四点六，刷新了全球成绩。 glm 五点一的核心突破是八小时长程任务执行能力，传统模型在数千次调用后会出现执行漂移，而 glm 五点一能保持稳定输出，并实现自主闭环。 在代码能力方面， glm 五点一位列国产级开源模型第一，在 swbench pro 测试中超越全球顶尖模型，标志着国产大模型已对其世界水平。 glm 五点一能在八小时内构建完整 linux 桌面系统，相当于四人团队一周工作量，还能自主优化向量数据库性能，实现全流程自动化。 glm 五一一支持在 cloud code 等 a 整工具中持续数小时自主编程，处理复杂终端操作，让开发者专注于架构设计，而非繁琐编码。 glm 五点一采用完全开源策略，全球开发者可自由使用，调价后 cold 场景价格接近 cloudson 四，为企业应用提供竞争力成本。方案 执行漂移是常识任务的致命弱点。 glm 五点一通过创新优化方案，在长时间、多步骤任务中保持执行路径稳定，确保交付质量一致可靠。 glm 五点一具备无明确指标场景下的自我评估能力，能进行自我质量监控、实时调整策略，这种类人化反思能力使其更接近真正智能体 glm 五点一应用广泛，可实现软件开发全流程自动化，辅助科研计算。作为编程教学助手，更为下一代 ai agent 基础设施砥砺坚实基。

兄弟们，昨天有一条被严重低估的重磅消息悄悄炸穿了整个智能圈！智谱正式发布了！ glm 五点一，国产大模型再出王炸！这几个数据真的是每一个都足够震撼！第一， sw 奔驰 pro 全球登顶 gmp， 五点一直接超越 gpt， 五点四超 超越 cloud office， 四点六拿下全球第一！没错，国产大模型性能正式占上国际之巅！第二，能力边界彻底拉满！二十万 tok 超长上下文，几十万字的书籍文档一口气读完，还能深度拆解。更夸张的是， 它单次自主工作超过八小时，自己规划、自己执行、自己迭代，直接交付工程级完整成果。 第三，国产 gpu 同步跟上，实现了对零适配。发布当天，摩尔现成 m t t s 五千和避震避力 幺六六系列双双完成极致适配。这意味着，国产 gpu 不 再是事后追赶，而是全球顶级大模！新发版即跑硬，实力完全跟上节奏。再看避震的财务数据， 二零二五年营收十点三五亿，同比翻两倍多，现金储备超八十五亿，看懂了吗？ 国产 ai 正在进行一场漂亮的三级跳，从能用到好用，再到国际领先，大模型芯片 生态全线发力，这波浪潮里，机会真的是大到难以想象！你觉得 g m 五点一这一波算不算国产大模型真正意义上的翻身仗？未来，你更看好国产模型，还是国外的巨头？评论区聊聊我是可乐，咱们下期见！

今天我们要聊的呢是关于六月八号啊，智普和这个 mini max 被纳入恒生科技指数之后啊，可能会带来的一些影响。咱们就先聊资金流入吧。就想问问就是这两家公司被纳入到这个恒生科技指数之后，会给他们带来多少资金的流入呢？ 就是他们两个加起来的话，应该是在这个指数里面会占到百分之五到百分之七的权重。然后呢，因为现在追踪这个指数的 etf 和各种被动基金加起来大概有二百五十亿美元的规模，所以就意味着这两家公司会直接吸引十二点五亿到十七点五亿美元的资金被动的买入。 哦，那这个资金量还挺大的。对，而且这只是指数基金的买盘。哦，那如果是算上港股通的资金的话，这两家公司在未来半年可能会吸引到三百七十亿到八百八十亿港元的南向资金的流入， 尤其是像智浦，它在六月八号一纳入的时候，就会成为港股通的标地，然后 mini max 可能要到八月初才会正式的加入港股通，所以会有更多的资金来追捧。哎，那你觉得就是这两只股票加入之后，会给这个恒生科技指数带来哪些新的变化呢？嗯，它们两个加进来之后呢？ 呃，这个 ai 大 模型这个赛道一下子就成为了这个指数的前三大权重板块。对，然后这个整个指数的科技含量一下子就提升了很多，就不再是被电商和新能源车所主导了，就这个格局会彻底的改写， 等于说这个指数会更聚焦于真正的科技龙头了。对，没错没错，那这个指数会更聚焦于真正的科技龙头， 然后呢，这个因为他们两个加入之后会带来这种资金的流入，会让这个指数的短期波动会加大，但是呢也会吸引更多的全球资金来关注这个港股的这个 ai 龙头， 所以会让这个长期的估值中疏有望上移，也会让这个指数的结构跟这个全球的科技潮流更贴合。 哎，那你觉得就是这两家公司在今年的下半年会面临哪些比较大的解禁的压力呢？就是这两家公司在今年的七月初都会有大量的基石投资者和早期的股东的股份解禁，然后尤其是 mini max， 它会有将近一半的 总股本会解禁，那这个时候就会让这个流通盘一下子放大很多，那这种情况下股价会有什么样的表现呢？就之前因为流通盘小，所以导致的这种高溢价 可能就会在解禁之后迅速的消失，然后加上他们两个都是在这个港股的这个全年解禁的高峰的这个窗口，所以如果一旦有这种集中的减持，再加上市场情绪转弱， 那很有可能就会出现这种大幅的下跌，就甚至不排除有一些这种踩踏式的这种连锁反应。

各位科技圈的朋友，今天咱们来聊聊智普最新发布的 g l m 五点一。这不仅仅是一次模型升级，更像是一场开源模型对闭源模型的正面突围。为什么说它是突围？ 因为 g l m 五点一在 s w e band pro 这个硬核的编程评测上，以五十八点四分的成绩超越了 cloud op 四六的五十七点三分，拿下了全球第一。但跑分只是表象，真正的震撼在于它的耐力。 想象一下，一个 ai 模型能像资深工程师一样，在 linux 桌面系统上自主工作八小时，经历六百五十五轮迭代，全程无需人工干预。 这不再是科幻电影的场景，而是 g l m 五点一的真实表现。它从能不能做对一道题，进化到了能不能持续完成一个复杂项目， 这背后是七四四 b 参数的 m o e 架构、 deep seek 稀疏注意力机制和异步强化学习框架的共同作用，它让模型在两百 k 的 超长上下文里 既能保持精准，又能控制成本。更值得关注的是它的姿态，智普这次选择了 mit 协议开源，并完全基于华为升腾九一零 b 训练 api 定价也直接对标海外头部，宣告着国产大模型正式从价格战转向价值战。当然，我们也要冷静看待，它在知识类评测上与顶尖闭源模型仍有差距， 八小时工作的能力也主要在编码场景得到验证。但毫无疑问， glm 五点一已经为开源模型打开了一扇通往长城任务新时代的大门，这扇门的背后，是 ai 从工具到伙伴的巨大可能。

今天有个新闻被严重低估了，四月，智普 ai 发布了一款编程模型 g l m 五点一，在全球最权威的编程能力测试，足以变筹够上拿到了百分之五十八点四的分数。这个数字意味着什么？超越了科奥多普四点六，就是那个被公认编程最强的模型， 也超越了 g p t 五点四。这是中国开源 ai 第一次在全球编程榜单上登顶。但这还不是最让我惊讶的，最惊讶的是，这个 g l m 五点一完全是在华为升成九幺零地芯片上训练的，一块英伟达的卡都没用。 在美国把智普列入实体清单卡脖子的背景下，十万块升腾九幺零，必须弄出全球第一的编程模型。这说明什么？中国的算力底座已经不是问题了。说完新闻说实际的，今天教你怎么用这个国产 ai 帮自己找工作。很多人投简历是海投， 投一百份回两份。不是因为你不行，是因为没有针对性。今天教你搭一个 ai 工作台，上传你看到的招聘 gdp， ai 自动分析你和这个岗位的匹配度，告诉你简历里哪些地方要改，帮你生成一封针对性的求知信。整个过程用的是国产模型，注册就送免费额度，不需要付任何费用。三步走，第一步，注册制骨 glm 五点一的 api 搜索制骨大模型开放平台。 第二步，把你的简历和目标 jd 发给 ai， 让他分析匹配度，改进建议。第三步，让 ai 根据 jd 帮你重写简历和求知 信结果。你的每一份投递都是针对性的工具和方法，放评论区了直接拿走用。你现在是在找工作还是在换工作？评论区说说。

deepsea 掉队了吗？不管是开源领域还是闭源领域，跑分都落后于其他厂商，尤其是春节以来，千问、智普、 mini max、 kimi、 小 米等纷纷发布大模型， g l m 五点一更是当时国产 ai 的 冠军，智普也被誉为中国版的 astropic。 四月二十四号 deepsea v 四发布后，它的综合评分也比千问 kimi 等略低 多。模态方面，模型也尚未原生支持视觉理解。 deepsea 官方也承认，新款模型的能力水平落后于中期主要对手 发展轨迹，大约之后前沿闭源模型三到六个月主动揭短，正是差距背后藏着务实的逻辑。 deepsea 前期的工作重心一直在国产芯片的适配上， 黄仁勋也直言，做 deepsea 的 最新一代模型，率先选择在华为芯片适配，那么这对美国在全球人工智能领域的战略地位而言，无疑将是一个灾难性的打击。对我们普通人来说，我们更应该多多的使用和支持 deepsea。

老师，如何看待六月份恒科新增的高估值质谱，且有一波解禁潮，会不会让恒科人买单？ ok， 你 们说这个高估值的质谱， ai 的 对不对？ 那我们大 a 的 ai 的 这些公司高估不高估？不高估？ c p o 高估不高估？ c p o 现在有断崖铡刀式的往下跳水吗？问问大家有没有？有没有 c p o 断崖铡刀式的往下跳水？半导体板块高估不高估？ 我们的这个人工智能板块高估不高估？现在哪有不高估的板块啊？如果大家是这个逻辑的话，那大家就别炒股了，现在是不是你们肯定炒不了了， 对不对呢？我问问大家，现在炒的都是这个，你们看到的这个消息不就是听这互联网上大家说的吗？是不是我已经已经不止一个、两个、三个、四个人问我这个高估值的质谱 对恒科的影响了？那我问问大家，我问问大家，我们大 a 的 人工智能板块高估不高估？是不是呢？ ai 泡沫有没有泡沫？现在 ai 有 没有泡沫？显然有泡沫，但是这东西其实就是个击鼓传花的游戏， 什么时候 ai 的 泡沫破了，就跟当年的互联网泡沫破了是一样的，没有任何的区别？人类文明发展到现在，本质的东西就压根就没有变过， 是不是二十多年前互联网的泡沫破了，跟当下 ai 未来泡沫要破掉是一样一样的，不会有任何区别？你们看看现在的这些科技公司， 未来的话都肯定是一地鸡毛，你们放心好了，五六年前的消费白酒，你们再看看当下的消费白酒是不是一地鸡毛？五六年前的消费白酒是不是炒的最狠的板块？ 那二零年附近的疫苗板块，那涨到天上去了，你们再看看现在的疫苗的这些个股，板块跌了百分之八九十了，是不是一地鸡毛， 对吧？所以你们问要几年泡沫，我也不知道要几年泡沫，至少现在他的走势结构没有走出泡沫来。而且的话，恒科在这个位置，你们说质朴进来了，穿冒这么个消息出来了，在这个位置，他不可能大幅往下下跌， 这是主播知道的，在这个位置，他不可能大幅的往下下跌，但是恒科下面四千六百一十九点，如果不破的话，恒科向上涨个百分之十，百分之二十的，突破五千三百五十点之后，后面再掉头向下下跌，有没有可能？完全有可能。 恒科，我们也不是不是为了要做价值投资的呀？是不是？我主播从来没有跟你们讲过，恒科在这个位置，你买入了之后，你可以价值投资，你拿个十年八年的，从来没有说过。我们在目前的这个位置，主播能看到的就是五千三百五十点， 恒科如果上了五千三百五十点之后，走出来五分钟级别突破结构的话，那后面大概率要么做一个五分钟级别上涨趋势， 要么做一个开口方向向上的三十分钟级别中书，那肯定还能再往上去冲一段。所以我们先看五千三百五十点之后，后面横科是什么走势。