GLM-4.6V：支持原生工具调用的开源多模态模型

GLM-4.7-Flash 开源并免费开放 API，支持通过 Hugging Face 和魔搭社区部署。上一代 GLM-4.5-Flash 将于 2026 年 1 月 30 日下线，届时相关请求将自动路由至新版。

智谱联合华为开源多模态生成模型GLM-Image，为首款基于国产昇腾芯片与MindSpore框架全流程训练的SOTA模型。采用9B自回归与7B扩散解码器混合架构，在CVTG-2K复杂视觉文字生成和LongText-Bench长文本渲染榜单均位列开源第一，支持1024×1024至2048×2048多分辨率生成。API调用成本0.1元/张，代码已开源至GitHub、Hugging Face及魔搭社区。

智谱发布开源语音识别模型 GLM-ASR-Nano，仅 1.5B 参数，面向真实世界场景优化鲁棒性，已落地智谱AI输入法。支持通过 Hugging Face Transformers 快速推理。

腾讯混元发布 Hy3，在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步，比肩 2~5 倍参数规模旗舰模型。内部盲测均分 2.67/4，优于 GLM5.1（2.51/4）。幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，多轮问题率降至 7.9%，MRCR 从 42.9% 升至 75.1%。任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短 34%。API 价格为输入 1 元、输出 4 元（每百万 tokens），命中缓存 0.25 元。已以 Apac…

GLM-5.2 发布，支持 1M token 上下文，采用 IndexShare 架构--每 4 个稀疏注意力层共用一个轻量索引器，将 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；MTP 层改进使推测解码接受长度提升 20%。长周期编码基准上，FrontierSWE 落后 Opus 4.8 仅 1%、领先 GPT-5.5 1%；PostTrainBench 仅次于 Opus 4.8；SWE-Marathon 落后 Opus 4.8 13% 但排名第二。标准编…

GLM 5.1 即将到来 https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1 编码是基石，长时任务（LHT）是本次的新特性。 更专注于：1. 记忆 2. 进化/持续学习 3. 自我判断/反思。

GLM-5.3 已正式上线 Hugging Face，首批 GGUF 和 NVFP4 量化版本已出现。

智谱 Z.ai 8-28 将 GLM-5.3 开源权重(safetensors)上线 Hugging Face 官方 zai-org 仓,为此前 API 与技术博客之后的权重落地(非新模型首发,亦非 GLM-5.3-Flash)。官方模型卡说明 GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用同一基座、增益来自后训练,主打编码与网络安全任务提升,许可为 glm-5.3。本文不写未交叉核验的参数规模与跑分。

更多好消息：GLM-5.3 的权重将于明日发布。 https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3

Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash，这是 GLM-5 系列首款原生多模态模型，320B 总参数、18B 激活参数，支持 100 万 token 上下文和图像/视频输入，权重以 MIT 许可开源在 Hugging Face。