文｜周鑫雨

裁剪｜苏建勋

交出后 DeepSeek R1 时间的答卷，对如今的六小虎而言，显得尤为清贫。

DeepSeek R1 和 Manus，依然隔离在推理模子和 AI Agent 领域炸了场。对于其后者而言，奴才是最为保守的旅途。比如，百度发布了推理模子文心 X1，腾讯上线了混元深度想考模子 T1。

在 3 月 31 日的 OpenDay 上，在国内成本市集拿钱笔直软的智谱，开年交出的答卷则是 R1 和 Manus 的" plus 版块"——具有深度想考智力的 Agent 产物，" AutoGLM 千里想（以下简称‘千里想’）"，依然免费上线。

AutoGLM 千里想。

智谱旗下的初代 AutoGLM，曾在 2024 年 11 月，终澄清第一个由 AI 发出的红包：AI 发了东谈主类历史上第一个红包。"千里想"的班味儿则更重些。就像一位东谈主类实习生，它或者基于洞开的天然话语问题，理解、分析、搜索信源。

况且比"联网搜索"更进一步，"千里想"能搜检如知网、小红书、公众号、京东、巨潮资讯瓜分歧外洞开 API 的信源，同期具有多模态理解智力，或者理解网页上的图文信息。

张鹏展示的一个案例是：用"千里想"运营小红书账号，两周涨粉 5000，还接到了商单。

小红书起号的要津，一是更新频率高，二是话题眩惑东谈主。惟有输入想计划的热点话题，比如"手冲咖啡全套开荒种草攻略"，"千里想"就能从小红书、知乎等平台，左证上百个信源自动作念好了总结。

智谱用"千里想"运营的小红书。

DeepSeek App 一举创下 3000 万日活的据说后，AI 厂商对产物范式的知道，迟缓有了变化：期骗的最终形态，即是模子；所谓的期骗，也成了模子智力的秀场。

不错彰着感受到，"千里想"的交互界面假想，相较于 Manus，更凸显了模子自己的想考智力。

在想考历程中，"千里想"展现的是"想考"，从理解问题、拆解问题启程，通过信息检索，再列出科罚有规划的框架。而 Manus 正式展现的是"步履"，可视面板自满的是 AI 调用器用的历程。

"千里想"和 Manus 的界面对比。上为"千里想"，下为 Manus。

比起具有"成为全球首款通用智能体"贪念的 Manus，"千里想"对于当下智谱的真理，比起可用和落地，在于通过秀出想维链，展现其模子实力。

智谱 AutoGLM 崇敬东谈主刘潇也直言，天然"千里想"或者推论研报整理等简短任务，但现时提供给群众的，仅仅一个预览版块，还有好多的不及。

一个直不雅的对比是，Manus 通过调用 Claude 的 Computer Use 智力，或者终了跨 PC、App 等多端的操作，况且委派出 PPT、网页等领有具体形态的成果。

比如，输入 Prompt "请制作一个 jellycat 主题的吃豆东谈主网页游戏，素材神采填塞度不要太高"，Manus 能径直委派一个珍爱其事的游戏网页（天然推论时刻长达 45min，且游戏存在 bug）。

Manus 委派的吃豆东谈主网页游戏。

但现时的"千里想"预览版能委派的，仍然是访佛于 Deep Research（OpenAI 推出的计议智能体）的计议整理，无法开箱即用。

输入上述的 Prompt，"千里想"只可输出终了游戏的代码，用户还需要特地复制和脱手，对非时间配景的用户并不友好。

"千里想"委派的是游戏代码。

又名智谱职工告诉《智能清晰》，"千里想"仍是一个测验性产物，"‘千里想’还不成跨端操作，若是要终了这点，就必须集成 GLM-PC（智谱推出的电脑操作模子）等访佛 Computer Use 的功能。"

在 Agent 落魄了一番功夫，智谱想要展示的到底是若何的时间实力？

OpenDay 上，张鹏解析了终了"千里想"所需的模子组合：基座模子 GLM-4-Air-0414，推理模子 GLM-Z1-Air，以及千里想模子 GLM- Z1 ——这三款新模子，隔离对应 Agent 所需的话语理解、问题分析，以及反想考证智力。

"千里想"背后的新模子。

值得一提的是，智谱建议了"千里想大模子"的认识，这也代表了智谱对 R1 下一阶段的探索。在张鹏看来，单纯依赖里面常识推理，让传统 AI 具有止境大的局限性。

比带有局限性的推理更进一步，"千里想"条目 AI 或者及时联网搜索、动态器用调用、深度分析和自我考证，进而保证委派得胜的可靠性和实用性。

"价钱屠户" DeepSeek 的掀桌，相同在胁制其后者或是开源，或是提供更高性价比的模子。

智谱新发布的三款模子中，推理模子 GLM-Z1-Air 的推理速率比较 R1 晋升了 8 倍，但成本仅有 1/30，还能在糟塌级显卡上脱手。与此同期，这三款新模子也将在 4 月 14 日统共开源。

天然，身处"后 DeepSeek "时间，想考是否坚握预锻真金不怕火、如何作念生意化，是如今六小虎不得不恢复的问题。

以下是智谱 CEO 张鹏在发布会上，对于 Agent 和模子时间，以及生意化的一些想考，略经《智能清晰》裁剪：

预锻真金不怕火仍然很清贫。预锻真金不怕火天然咫尺眷注度不那么高，然而 RL（强化学习）等各式技艺，施行上照旧依赖预锻真金不怕火所带来的基座模子天花板。看成基座模子厂商，预锻真金不怕火是咱们一定会坚握的事情。

改日的新期骗形态，尤其是智能体的期骗形态，照旧会雅致到模子上。改日好多的期骗会以模子为中枢，包上一个很浅的或者很薄的产物化，期骗性的壳就会酿成一个产物。模子智力一朝晋升产物智力就获得晋升，这是很典型的新期骗范式的变化。

中间的通盘产物化、工程化的技艺，它是权宜之策，是折考中的科罚有规划。当造出一个像东谈主一样智慧的脑子之后，工程上的事情就比较少，只需要给它装上手和眼睛就像东谈主一样不错完成好多责任，这是 AGI 的终极规划。

不仅仅大模子推理闲逸 Scaling Law，咱们发现，Agent 也存在访佛的 Scaling Law。通过推广锻真金不怕火时的 inference compute（推理盘算），咱们不雅察到 Agent 展现出了更强的性能。

企业或者用户岂论是调 API，照旧买模子，如何使用好这个模子是天下靠近最大的问题。在这么一个前提下，开源不开源，免费未免费，自己依然不是迥殊要津的问题，落地需要两边的磨合。

往常历史的西宾，包括像 MySQL 也好，还有 RedHat，其实依然讲解了开源并不等于皆备免费，还包括后期时间东谈主员的干预、调养的成本，包括探索如何把 DeepSeek 作念土产货化等等，你要找专科的团队。因此处事是开源的生意模式。

通用 Agent 不成有短板。为什么 AI 的想考智力、翰墨智力远超你，但照旧不如你？因为它的智力散乱不皆。彰着短板的存在，就会导致期骗的得胜率急剧下落。

为什么咫尺的 Agent 会被第三方平台防止？施行上照旧不够智慧。若是果真通过图灵测试，我坚信咫尺的封禁和防止战术也很难作念的到。是以遁入防止施行上是工程时间问题。

咱们在具身智能上会有相应的布局，但可能还需要少量时刻。

我不以为咱们是 To B 的公司，我敌对贴标签。咱们只作念我方以为挑升想的事情，这些事情会在不同的场景或者不同的客户哪里，产生不同的期骗格局和不同的价值。

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