沒用輝達晶片！矽谷都在注意的中國開源AI模型GLM-5.2有多厲害？

如果有開源模型的表現與封閉模型相當，甚至更好，那麼它很可能迅速搶下更大的市占。

美國和中國近年一直在競爭AI主導權，華府試圖透過晶片出口限制與技術存取管制來維持領先優勢，中國企業則持續推出成本更低、能力不斷提升的開源模型。

Anthropic最近警告，中國正透過較寬鬆的晶片管制和蒸餾攻擊快速追趕美國。所謂蒸餾攻擊就是利用能力更強的大模型來訓練較小的「學生」模型。

Anthropic表示，美國及盟友仍有機會在最先進AI能力上維持12到24個月的領先優勢，但「鎖定優勢的時間窗口不一定會長期保持敞開」。

去年一月DeepSeek發布能與OpenAI o1媲美的低成本推理模型R1時，中國首次給矽谷敲了響亮的警鐘。當時，投資人開始質疑矽谷在AI領域的領先地位是否如表面般穩固。隨著GLM-5.2爆紅，投資人心中也再次浮現這個問題。

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z.AI從2025年1月起就被列入美國實體清單（制裁黑名單）。上星期Anthropic頂尖模型Fable被美國禁用，市場愈發擔憂美國政府的管制政策，z.AI正好坐收漁翁之利，股價暴漲90%，創下歷史新高。

GLM 5.2有多強？

GLM 5.2的市場狂熱背後有真槍實彈的數據支持。

在專門評估AI代理完成數小時開放式技術專案能力（包括系統優化、大規模程式碼建構、應用機器學習研究）的FrontierSWE基準測試中，GLM-5.2拿到74.4分，直逼Claude Opus 4.8的75.1分，小幅超越GPT-5.5的72.6分。

在測試AI代理能否自主解決真實世界GitHub issue（以通過率計分）的SWE-bench Pro測試中，GLM-5.2獲得62.1分，勝過GPT-5.5的58.6分，更大幅拉開與前代模型GLM-5.1（58.4分）的差距。

品質的飛躍性提升，使GLM-5.2成為目前「人工智慧分析指數」（Artificial Analysis Intelligence Index）中表現最好的開源模型。OpenRouter的基準測試更把GLM-5.2與目前被禁用的Claude Fable 5歸在同一個量級。

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用來達成這項壯舉的硬體配置，也很耐人尋味。GLM-5.2是全數採用華為昇騰晶片訓練出來的，整個流程中完全沒有輝達身影。Stability AI創辦人莫斯塔克（Emad Mostaque）估計GLM-5.2總訓練成本約為2500萬美元，其中80%用在後期訓練，與同業相比，這個價格可說是超級便宜。

GLM-5.2是擁有7440億參數的混合專家模型，配備貨真價實的100萬token上下文窗口，而且採用MIT授權條款，任何政府命令都無法直接切斷使用權限。

適合誰用、價格多便宜？

對開發者來說，這個上下文窗口從根本上改變了工作流程。過去需要切碎資料的整個儲存庫導覽、多檔案重構、長流程的AI代理工作流，現在都變成單次呼叫就能搞定的工作。在API定價方面，每百萬輸入token要1.40美元，輸出為4.40 美元，比起Claude Opus 4.8的輸入5美元、輸出25美元便宜非常多。「寫程式方案」起價約為每月18美元，可直接在Claude Code、Cline、Kilo Code以及大多數主流的AI代理環境直接運作。

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本機部署在技術上也是可行的。Unsloth AI推出了2-bit GGUF量化版本，把模型從1.51TB壓縮到 238GB，同時保留約82%的準確度。但你還是需要256GB的統一記憶體，或是同等容量的RAM/VRAM組合，也就是說你需要一台頂配的M4 Ultra Mac Studio，或者是一台配備中階GPU、透過混合專家模型卸載技術共享 256GB系統記憶體的工作站。這雖然還是會花一大筆錢，但如果你真的很想在自己家裡運行，是買得到、跑得動的。

（資料來源：BI、decrypt）