在ai大模型赛道竞争白热化的当下，港股上市的智谱（）凭借自主研发的核心技术体系脱颖而出，成为国产大模型的标杆企业。其技术实力主要集中在原创gl架构、迭代升级的旗舰模型系列，以及一系列打破行业纪录的技术里程碑上。下面用大白话为大家详细拆解这些硬核技术，让普通读者也能看懂智谱ai的核心竞争力到底在哪里。
一、原创gl架构：大模型的“超级地基”，通用性与适配性拉满
如果把大模型比作一栋高楼，那么模型架构就是支撑整栋建筑的地基。智谱ai没有走“跟风模仿”的路线，而是自主研发了名为gl的通用语言模型架构，这套架构的核心就是“自回归填空预训练范式”。可能有人会觉得这个名字听起来特别专业，其实用大白话解释起来很简单，而且这套架构的优势和应用价值，咱们普通人都能直观感受到。
1 什么是“自回归填空”？打破传统模型的能力局限
要理解gl的核心原理，咱们可以先回想一下上学时做过的“完形填空”题目——一段话里挖掉几个词或句子，让我们根据上下文补全。智谱的“自回归填空”本质上就是让ai做更复杂的“完形填空”，但它的创新点在于“自回归”和“灵活填空”的结合。
传统的大模型主要分两类：一类擅长理解文本（比如分析文章主旨、提取关键信息），但不擅长生成内容；另一类擅长生成文本（比如写文章、编故事），但理解能力较弱。而gl的“自回归填空”模式，巧妙地把这两种能力融合在了一起。它会随机在一段文本中挖掉连续的“内容块”（不是单个字，而是完整的短语、句子甚至段落），然后让模型按照上下文逻辑，顺着顺序把这些“空白”补全。
更厉害的是，gl的填空方式非常灵活——可以挖一个长空白，也可以挖多个短空白；可以按顺序补全，也可以打乱空白的顺序让模型推理后补全。这种灵活性让模型能适应不同类型的任务，不管是理解类的“读文章做题”，还是生成类的“写代码、写报告”，都能应对自如，这也是它被称为“通用架构”的核心原因。
2 三大核心优势：长文本、强推理、低幻觉，用着更放心
gl架构的训练方式，直接带来了三个普通人用着“体感超棒”的优势，这也是它和其他模型最直观的区别：
首先是长文本处理能力强。咱们平时用ai的时候，经常会遇到“输入内容太长，模型处理不了”的问题——比如想让ai分析一份几十页的合同、梳理一本小说的人物关系，或者基于整个项目的代码文档写程序，传统模型可能会“顾此失彼”，甚至直接报错。而gl架构天生擅长处理长文本，它的上下文窗口（相当于ai的“记忆容量”）可以做到非常大，比如最新的gl-47支持128k长度的上下文输入，简单说就是能一次性“读完”几十万字的内容，并且记住关键信息。这意味着你可以把一整份工作报告、一本技术手册甚至一个完整的代码库扔给它，它都能游刃有余地处理，不用再费心分段输入。
其次是逻辑推理能力突出。很多人用ai时会吐槽“模型说话没逻辑”，比如让它算一道数学题、梳理一个工作流程，结果得到的答案漏洞百出。而gl架构通过“自回归填空”的训练，培养了很强的逻辑链思维。它在补全内容时，必须顺着上下文的逻辑一步步推导，不能凭空捏造。比如让它解决“小明有5个苹果，分给同学2个，又买了3个，现在有几个”这样的问题，它不会直接给出答案，而是会在脑子里完成“5-2=3，3+3=6”的推理过程，再输出结果。这种能力在处理数学题、编程逻辑、复杂任务规划时特别有用，比如用它做数据分析、写代码、制定工作计划，得到的结果会更靠谱。
最后是低幻觉率，信息更准确。“幻觉”是ai行业的一个通病，简单说就是模型会编造不存在的信息——比如引用虚假的数据、捏造不存在的文献，或者给出不符合事实的答案。而gl架构的训练方式从根源上减少了这种情况的发生。因为它的“填空”必须基于上下文的真实信息，不能脱离原文随意发挥。比如你让它基于一份真实的销售数据报告写分析，它不会凭空编造一个销售额数字；让它解释一个技术概念，也不会乱编原理。根据实际测试，在中文语境下，gl系列模型的幻觉率比很多国际主流模型低不少，在政务公文处理、金融数据分析等对准确性要求高的场景中，准确率甚至能提升18。
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除了能力强，gl架构还有一个特别重要的优势——兼容性极强，尤其是对国产芯片的适配。咱们都知道，ai大模型的运行需要强大的算力支持，而之前很多大模型只能在少数几款进口芯片上运行，一旦遇到芯片限制，就很难大规模落地。
智谱ai从一开始就重视“国产化适配”，经过持续优化，现在gl架构已经能在寒武纪、摩尔线程、海光、飞腾等40多款国产芯片上稳定运行。这意味着什么呢？对于企业用户来说，不用非得花大价钱买进口芯片，用国产芯片也能部署gl大模型，不仅降低了成本，还实现了“自主可控”——比如金融、能源、政务这些关键领域，用国产芯片+国产模型，数据安全更有保障。
而且这种高适配性也让gl的“通用性”名副其实。不管是企业的大型服务器，还是普通开发者的个人电脑，甚至是手机、智能设备，只要搭载了兼容的芯片，都能运行相应版本的gl模型。截至2025年9月底，智谱的模型已经赋能了超过8000万台终端用户设备，成为中国赋能终端设备最多的独立通用大模型厂商，这背后离不开gl架构的高适配性支撑。
如果说gl架构是“地基”系列旗舰模型就是在这个地基上盖起来的“摩天大楼”。这一系列模型是智谱ai技术迭代的核心成果，覆盖了千亿参数基座，还整合了多模态、代码生成、智能体（agent）等前沿能力，每一次升级都带来了实打实的体验提升，尤其是最新的gl-47，已经冲到了国际第一梯队。
1 千亿基座：模型的“算力大脑”，基础能力越扎实越能打
首先要说明的是，“千亿基座”指的是模型的参数规模达到千亿级别。参数规模就像是ai的“知识库”和“思考能力”的基础——参数越多，模型能记住的知识越丰富，处理复杂问题的能力越强。智谱的旗舰模型都基于千亿参数基座打造，这意味着它的基础能力（比如语言理解、知识储备、逻辑推理）已经达到了行业顶尖水平。
可能有人会问：“参数多就一定好吗？”其实不然，关键在于“参数用得巧”。gl的千亿基座不是简单的“参数堆砌”，而是基于前面提到的gl架构训练出来的，所以它的参数利用效率很高。比如同样是千亿参数，gl模型在中文处理、逻辑推理等场景下的表现，比很多同类模型更出色。这也是为什么智谱的旗舰模型能在国际榜单上名列前茅的重要原因。
2 全场景覆盖：多模态、代码、智能体，一个模型搞定所有需求
智谱的旗舰模型系列不是“单一功能型”模型，而是朝着“全能型”方向发展，目前已经覆盖了四大核心能力，不管是日常使用还是专业场景，都能满足需求：
第一是多模态能力。“多模态”简单说就是ai不仅能处理文字，还能看懂图片、听懂语音、甚至生成视频。比如gl-45v（gl-45的多模态版本），你给它一张照片，它能描述照片里的内容、分析场景；你给它一张图表，它能提取数据、生成分析报告；甚至你画一个简单的草图，它能根据草图生成完整的设计方案。这种能力让ai从“文字助手”变成了“全能助手”，比如设计师可以用它快速将想法可视化，职场人可以用它分析图表数据，普通人也能通过图片提问得到更精准的答案。
第二是代码生成能力。这是智谱旗舰模型的“王牌技能”之一，尤其是gl-47，在编程领域的表现已经达到了世界顶尖水平。可能有人会觉得“代码生成”离普通人很远，但其实它的应用场景非常广。对于专业程序员来说，gl-47能帮他们快速写出代码片段、排查程序错误、甚至完成整个项目的框架搭建。实测显示，它写出的代码不仅bug少，而且审美在线——比如生成网页时能做出高级的毛玻璃效果，设计界面时布局合理、视觉舒适，完全能媲美专业设计师的初稿。
更厉害的是，它还支持“智能体编程”（agentic dg），就像给程序员配了一个“ai助手”：它能自己浏览技术文档、查询编程资料，写完代码后还能自己测试、遇到报错会自主纠错，而不是把乱码扔给用户。让程序员的工作效率提升了40以上，字节跳动、小米等企业已经在内部落地使用智谱的代码生成模型。对于非专业用户来说，哪怕你不懂编程，也能通过自然语言让它生成简单的代码——比如“帮我写一个统计excel数据的程序”“帮我做一个简单的网页游戏”，它都能快速完成。
第三是智能体（agent）能力。“智能体”是ai行业的热门概念，用大白话解释就是“能自主完成任务的ai助手”。普通ai是“你问我答”，而智能体是“你说目标，我来搞定”。智谱的旗舰模型系列都搭载了强大的智能体能力，尤其是在gl-46/47中，这种能力得到了进一步强化。
比如你让它“帮我生成一份关于ai行业的调研报告”，它不会只给你一堆文字，而是会自主规划任务：先搜索最新的行业数据、查找权威机构报告、整理关键趋势，然后按照逻辑结构组织内容，最后生成一份带图表、有分析的完整报告。更神奇的是，智谱还基于旗舰模型开发了全球首个手机通用agent——autogl，你在手机上发一句指令“帮我在美团点一杯冰美式”，它能直接接管云端手机，自己打开美团app、选择店铺、下单支付，全程不用你动手；你让它“在淘宝、京东、拼多多上对比200元左右的保温杯”，它能跨平台搜索、对比参数和价格，给你推荐最优选择。这种能力让ai真正融入了日常生活和工作，从“回答问题”升级到了“解决问题”。
3 gl-47：国产第一、全球前列，用实力说话
作为旗舰模型系列的最新版本，gl-47的表现可以用“惊艳”来形容，在国际权威榜单上拿下了多项好成绩，用实力证明了国产大模型的竞争力。
在全球百万用户参与盲测的权威编码评估系统de arena中，gl-47一举拿下了开源模型与国产模型的双料冠军，综合性能甚至超过了业界标杆gpt-52。在livedebench和swe-bench等公认的高难度编程基准测试中，它的代码生成质量和解决实际问题的能力也位居开源模型首位。这意味着在编程领域，gl-47已经成为全球开发者的优选工具，甚至有海外厂商主动接入它的代码能力，足以说明其技术认可度。
除了编程，它在逻辑推理领域也表现出色。在ai2025竞赛基准测试中，它的数学推理能力达到了目前开源模型的最高水平。简单说就是，不管是复杂的数学题、逻辑推理题，还是需要多步骤规划的任务，它都能“想得清楚、算得准确”。
另外，gl-47还延续了gl架构的优势——低幻觉率和长上下文处理能力。它支持128k长度的上下文输入，处理冗长的技术文档、庞大的代码库都游刃有余；同时保持了极低的幻觉率，在金融、法律等对准确性要求极高的场景中也能放心使用。而且它还兼容vll、sgng等主流推理框架，企业和开发者想要本地部署或集成到自己的产品中，难度非常低，进一步提升了它的实用性。
三、技术里程碑：不断打破纪录，引领国产大模型发展
智谱ai的技术之路，也是一部不断打破行业纪录、创造里程碑的历史。从国内首个百亿模型到全球首个设备操控agent，每一个里程碑都标志着国产大模型在技术上的重大突破，也为行业发展指明了方向。下面就来看看这些里程碑背后的意义，以及它们给我们带来了什么实际影响。
1 国内多个“首个”：填补行业空白，开启技术新赛道
智谱ai是国内最早投身大模型研发的厂商之一，在发展过程中创造了多个“国内首个”，每一个都具有开创性意义：
第一个是国内首个百亿参数大模型。在大模型发展初期，国产模型的参数规模普遍较小，能力有限，而智谱率先推出百亿参数级别的大模型，填补了国内在这一领域的空白。这不仅让国产模型在参数规模上跟上了国际步伐，更重要的是积累了大规模模型训练的经验，为后续千亿、万亿参数模型的研发奠定了基础。
第二个是国内首个开源千亿大模型。“开源”简单说就是把模型的核心技术和代码公开，让全球开发者都能使用、修改和二次开发。在智谱之前，千亿级别的大模型大多是“闭源”的，普通开发者和中小企业很难接触到。智谱开源千亿大模型后，打破了技术垄断，让更多人能参与到大模型的研发和应用中。这不仅推动了整个行业的技术进步，也让智谱积累了庞大的开发者生态——截至目前，已有全球37个国家的开发者使用智谱的开源模型，欧美用户占比高达42。
第三个是国内首个对话式大模型。早期的ai模型大多是“单向输出”，比如你输入一个问题，它给出一个答案，互动性很差。智谱推出国内首个对话式大模型后，让ai能像人一样进行多轮对话——比如你和它聊电影、讨论工作、请教问题，它能理解你的上下文意图，做出连贯、自然的回应。这种互动模式让ai从“工具”变成了“伙伴”，极大地拓展了ai的应用场景，也让普通用户更容易接受和使用ai。
第四个是国内首个多模态大模型。在多模态技术还不普及的时候，智谱率先推出国内首个多模态大模型，让ai实现了“文字+图片+语音”的跨模态交互。这一突破打破了ai只能处理文字的局限，让ai能更全面地感知世界、理解用户需求，为后续的智能设备交互、自动驾驶、智能医疗等场景的应用打开了大门。
2 全球首创：设备操控agent，让ai真正“动起来”
如果说国内的多个“首个”是填补空白，那么智谱推出的“全球首个设备操控agent”，就是引领了行业发展的新方向。前面提到的autogl手机通用agent，就是这个技术里程碑的落地产品，它的核心意义在于让ai从“虚拟助手”变成了“实体操控者”，真正实现了“万物皆可ai”。
以前的ai只能在屏幕上给你提供信息，比如告诉你“点外卖的步骤”，但不能帮你实际操作；而设备操控agent能直接接管你的设备，帮你完成具体任务。除了手机，它还能操控云电脑、智能音箱、车载系统甚至毛绒玩具等各种载体。比如你在开车时，只要对车载系统说“帮我预约明天上午的医院挂号”，ai就能直接操控车载设备完成挂号；你在办公室时，让智能音箱“帮我整理电脑里的文件”，ai就能通过云电脑远程操作完成任务。
这种技术突破的背后，是智谱在智能体技术上的深度积累。为了实现设备操控，ai需要具备三大能力：一是理解用户的自然语言指令，准确把握任务目标；二是掌握各种设备和app的操作逻辑，知道怎么点击、输入、切换；三是能自主规划任务步骤，遇到问题时自主调整。智谱的设备操控agent通过gl旗舰模型的强大推理能力，完美实现了这三点，而且采用“云端执行”的方式，不占用本地设备资源，也不影响用户正常使用设备，体验感拉满。
开源是智谱ai技术战略的重要组成部分，也是其技术影响力的核心体现。截至目前，智谱已经开源了50多款模型，涵盖了从基础模型到行业专用模型的全系列产品，累计下载量超过4500万次，形成了国内最具影响力的开源大模型生态之一。
可能有人会问：“企业为什么要把核心技术开源？”其实开源不仅能推动行业进步，对企业自身也有很大好处。一方面，开源能吸引全球开发者参与到模型的优化中——开发者在使用过程中会发现问题、提出改进建议，甚至贡献代码，让模型在实际应用中不断迭代升级；另一方面，开源能快速扩大模型的用户群体，让更多企业和开发者基于智谱的模型进行二次开发，形成“开源引流+商业版变现”的双轨模式。
智谱的开源模型覆盖了各种需求场景：有适合普通开发者入门的轻量级模型，有适合企业部署的中大型模型，还有针对编程、教育、金融等行业的专用模型。比如degeex系列代码模型，已经成为国内开发者的主流编程工具，全球用户超过15万；gl-47开源后，更是吸引了大量海外开发者使用，进一步提升了国产大模型的国际影响力。
更重要的是，开源生态让ai技术不再是“少数巨头的专属”，中小企业和个人开发者不用投入巨额资金研发模型，就能直接使用智谱的开源产品，降低了ai应用的门槛。比如一家小型创业公司，想要开发一款ai办公软件，不用自己从零开始训练模型，直接基于智谱的开源模型进行二次开发，就能快速推出产品。这种“技术共享”的模式，让ai技术能更快地落地到各行各业，真正赋能实体经济。
总结：技术驱动，让ai走进千家万户
智谱ai的核心技术体系，从原创gl架构的“地基建设”，到旗舰模型系列的“高楼搭建”，再到技术里程碑的“突破创新”，形成了一套完整的技术闭环。这套技术体系的核心优势在于“自主可控”和“实用主义”——gl架构自主研发，不依赖国外技术；旗舰模型聚焦实际需求，覆盖全场景应用；开源生态则让技术惠及更多人。
对于普通用户来说，这些技术不是遥不可及的“黑科技”，而是能切实提升生活和工作效率的工具——比如用gl-47生成代码、制作ppt，用设备操控agent点外卖、挂号，用多模态模型分析图片、处理数据。对于企业来说，智谱的技术能帮助它们降低ai部署成本、提升业务效率，尤其是在金融、能源、教育等关键领域，提供了自主可控的国产化解决方案。
随着ai技术的不断发展，智谱ai的核心技术还在持续迭代升级。相信在不久的将来，我们会看到更多基于gl架构的创新产品，让ai真正走进千家万户，成为每个人生活和工作中不可或缺的好帮手。而智谱ai作为国产大模型的领军企业，也将继续在技术创新的道路上前行，为全球ai行业的发展贡献中国力量。