今天这条消息有注意到吗？ “2025 世界互联网大会领先科技奖公布，清华大学、北京智谱华章科技股份有限公司凭借‘GLM 大模型关键技术及规模化应用’项目获奖” 的点评：

事件整体概述

        2025 年世界互联网大会领先科技奖颁奖典礼于 11 月 6 日在浙江乌镇举行。这是面向全球互联网领域的国际性科技奖项，旨在评选全球互联网领域最具前瞻性的科技成果，倡导技术交流合作。本届大会共收到来自 34 个国家和地区的 424 项科技成果申报，最终经专家评审选出 17 项年度领先科技奖。在关键技术组的众多优秀项目中，清华大学和北京智谱华章科技股份有限公司的 “GLM 大模型关键技术及规模化应用” 脱颖而出获得奖项。

GLM 大模型关键技术及项目优势分析

• 技术架构创新层面

• 原生融合的三重能力架构：GLM-4.5 作为 GLM 系列的代表，最显著的技术突破在于实现了推理、编码和智能体能力的原生融合。与传统大模型往往专注于单一能力维度的优化不同，GLM-4.5 通过创新的训练方法论，在不损失任何原有能力的前提下，将多种通用智能能力集成到统一架构中，代表了对传统大模型架构的根本性重新思考。

• 混合专家架构的精妙设计：GLM-4.5 采用混合专家（MoE）架构，有旗舰版和轻量版 GLM-4.5-Air。如 GLM-4.5 参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/2、Kimi-K2 的 1/3，但在多项标准基准测试中的表现却更为出色，体现了其架构在追求参数效率上的优越性。

• 三阶段渐进式训练流程：GLM-4.5 的训练采用严格的三阶段渐进式方法，包括在 15 万亿 token 的通用数据集上进行基础预训练；使用 8 万亿 token 的代码、推理、智能体特定数据进行领域特化训练并扩展上下文长度到 128K；通过强化学习进一步增强模型的推理、代码和智能体能力，实现能力的深度整合和优化。

• 性能表现优势层面

• 综合评测成绩优异：在业界最具代表性的 12 个评测基准中，GLM-4.5 取得全球模型排名第三位、国产模型排名第一位、开源模型排名第一位的成绩，验证了其技术实力的全面领先地位。

• 实战编程能力突出：在真实场景的 Agent Coding 测试的 52 个编程开发任务中，相对于 Kimi-K2 的胜率为 53.9%，相对于 Qwen3-Coder 的胜率为 80.8%，虽与 Claude-4-Sonnet 相比有提升空间，但在大部分场景已可平替。

• 成本控制与效率优势：GLM-4.5 的 API 调用价格输入 0.8 元 / 百万 tokens、输出 2 元 / 百万 tokens，相比主流模型降低 80% 以上，仅为 Claude 价格的十分之一。高速版本实测生成速度超过 100 tokens / 秒，8 块 H20 GPU 即可运行其推理版本，部署门槛大幅降低。

• 应用场景拓展层面

• 金融领域：某城商行基于 GLM-4.5-Air 构建智能投顾系统，将资产配置方案生成时间从 4 小时压缩至 15 分钟，客户转化率提升 27%。

• 医疗领域：在医疗场景中，GLM-4.5-Air 辅助诊断系统通过分析 CT 影像与电子病历，使基层医院常见病识别准确率达到三甲医院水平。

• 智能制造领域：GLM-4.5-Air 在智能制造场景中可实时解析生产传感器数据，通过调用缺陷检测 API 将产品合格率从 82% 提升至 95%。某汽车零部件厂商反馈其能自主决定何时调用 3D 建模工具等，展现出在工业场景的应用灵活性。

• 其他领域：可应用于消费电子的智能质检，某头部品牌应用后将缺陷检测效率提升 65%；还可用于重构企业客服系统等，如过去需 10 人团队 3 个月开发的 AI 客服系统，现在通过 GLM-4.5-Air+LangChain 框架，2 名工程师 2 周即可完成。

对行业的影响和意义

• 对 AI 技术发展的推动

• 技术创新引领：GLM 大模型关键技术的获奖，代表着大模型技术从传统的单一能力优化向多能力融合、从追求模型规模向追求效率的方向转变，为 AI 技术发展提供了新的思路和路径，如率先实现推理、编码、智能体能力原生融合，引领大模型向具备多重通用智能能力的综合平台发展。

• 开源生态促进：GLM-4.5 采用 MIT License 开源协议，在 Hugging Face 与 ModelScope 平台同步发布。其开源策略促进了技术的快速传播和应用，降低了开发门槛，吸引更多开发者基于其进行二次开发和创新，为整个 AI 生态的健康发展提供了重要的技术基础设施。

• 对产学研合作的示范

• 高校与企业合作典范：清华大学和北京智谱华章科技股份有限公司的合作获奖，展示了高校在基础研究和理论创新方面与企业在技术应用和市场推广方面的优势互补，为产学研合作提供了成功范例，将鼓励更多高校和企业开展深度合作，加速科技成果的转化和应用。

• 人才培养与交流：这样的合作项目也为高校学生和科研人员提供了实践和应用的平台，促进了人才的培养和流动，有利于形成一个更加活跃和创新的学术和产业人才生态。

• 对行业竞争格局的影响

• 国内竞争格局：GLM 大模型在国产模型中排名第一，提升了国内 AI 行业的整体竞争力，促使国内其他企业和科研机构加大在大模型领域的研发投入和创新力度，推动国内 AI 行业的快速发展和技术升级。

• 国际竞争格局：在全球模型排名第三，使中国在国际 AI 领域的话语权和影响力得到提升，在国际 AI 技术竞争中占据了重要位置，有助于打破国外厂商在基础模型技术上的长期优势，推动全球 AI 技术竞争格局更加多元化。