GLM 5 博客
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GLM 5 的使用指南、教程、对比评测与最新资讯：如何在本地部署运行、各套餐价格方案、性能基准跑分，以及用好 AI 聊天、图像生成与视频生成的实用技巧与最佳实践，一站掌握。
GLM 5.2 vs Qwen 3：两款中国开放权重模型对比
Qwen 3 235B-A22B 每个输出 token 比 GLM 5.2 便宜 73%，但 GLM 5.2 上下文大 8 倍、智能体基准表现更强。两大开放权重领军者这样对比。
GLM 5.2 联网搜索：函数调用实现实时浏览
如何用函数调用为 GLM 5.2 开启实时联网搜索——用 Python 代码示例和智谱原生搜索工具，构建一个联网感知的 AI 助手。
GLM 5.3 Flash 跑分：厂商自报数据 vs 独立实测
GLM 5.3 Flash 跑分解读：Terminal-Bench 2.1 拿 84.3、DeepSWE 63.4、Artificial Analysis 57 分。哪些是第一方数据，哪些经得起推敲。
GLM 5.3 Flash 跑 DGX Spark：装得下吗？能跑多快？
在 NVIDIA DGX Spark 上跑 GLM 5.3 Flash：328 GB 的 FP8 权重对单台 128 GB。什么装得下、什么必须量化，以及社区实测的 2× Spark 吞吐。
GLM 5.3 Flash 接入 OpenRouter：模型 ID、各家价格与 API 配置
GLM 5.3 Flash 在 OpenRouter 上的模型 ID 是 z-ai/glm-5.3-flash，十家 provider 价差 2 倍、上下文差 5 倍。附 curl 与 Python 示例和 provider 锁定规则。
GLM 5.3 Flash 参数与体积：320B-A18B、328 GB、MIT 权重
GLM 5.3 Flash 有 320B 总参数、18B 激活、45 层、288 个专家。完整架构拆解、磁盘真实体积、Hugging Face 与 GitHub 仓库位置，以及 MIT 许可到底允许什么。
GLM 5.3 Flash 价格：每 token 真实成本与十家 provider 全对比（2026）
GLM 5.3 Flash 定价拆解：标价 $0.15/$0.50、限时 5 折、十家 provider 价差 2 倍。附真实成本算例，以及那个会让预算翻倍的折扣陷阱。
GLM 5.3 Flash 在 Reddit 上：社区到底发现了什么
GLM 5.3 Flash 的 Reddit 讨论：r/LocalLLaMA 如何在官方揭晓前用 tokenizer 指纹认出 Ox Alpha，自部署者踩到什么坑，哪些社区说法经得起一手来源核对。
GLM 5.3 Flash vs DeepSeek V4 Flash：两个廉价开源模型怎么选
GLM 5.3 Flash 与 DeepSeek V4 Flash 全面对比：价格、速度、智能、多模态与自部署。320B-A18B 对 284B-A13B，同为 MIT、同为 1M 上下文。
GLM 5.3 OpenRouter 接入指南：模型 ID、各家价格与配置
GLM 5.3 已上架 OpenRouter，模型 ID 为 z-ai/glm-5.3，共 47 个端点，输入价每百万 token $0.07 到 $2.80。对比各家价格，并附可直接复制的 curl 与 Python 示例。
GLM 5.3 什么时候发布？发布时间线与获取方式
GLM 5.3 已于 2026 年 8 月 14 日发布。官方 API 已开放，每百万 token 输入 $1.40、输出 $4.40；开源权重已于 8 月 25 日上架 Hugging Face。附完整时间线和与 GLM 5.2 的对比。
GLM 5.5：发布状态、已知信息与预期规格(2026)
GLM 5.5 发布了吗?没有——截至 2026 年 8 月,Z.AI 零官方公告。这里是经过核实的真实状态,以及你可以期待什么。
如何微调 GLM 5.2：硬件需求与真正可行的做法
GLM 5.2 的 MIT 许可允许微调。完整 753B 微调需要 16+ 张 H100；量化版本的 LoRA 在 2–4 张 A100 上可行。本文讲清什么可行、什么不可行。
本地运行 GLM 5.2：Ollama、显存与硬件指南
诚实的 GLM 5.2 本地指南：Ollama 的 cloud 标签不是本地推理。这里给出各量化档需要的显存，以及 Mac 和 Linux 上精确的 llama.cpp 步骤。
如何用 Python 调用 GLM 5.2 API：完整集成指南
GLM 5.2 兼容 OpenAI SDK：改一下 base_url 和模型名，你现有的 Python 代码就能直接跑。含流式输出、函数调用、异步用法的逐步教程。
GLM 5.2 免费使用指南：2026 年可行的 4 种方法
GLM 5.2 权重采用 MIT 许可证，但自托管需要 240GB+ 内存。真正免费的选项是浏览器聊天、NVIDIA NIM 积分和 Cloudflare Workers AI（每天 1 万 neurons）。四种方法如实拆解。
如何免费使用 Ox Alpha：3 种访问方式
Ox Alpha 免费使用攻略：glm5.app 免密钥浏览器直聊、OpenRouter API 预览期 $0/$0、OpenCode Go 一周免费窗口，三种方式逐步配置教程。
如何使用 Ox Alpha：第一个任务的实战工作流
Ox Alpha 怎么用：从选一个安全的第一个任务开始，讲清 reasoning effort 档位、1M 上下文的组织方式、工具调用与结构化输出的取舍，以及一套可重复的小型评测方法。
GLM 5.2 是多模态的吗？视觉能力全面解析
GLM 5.2 仅支持文本：没有图像输入、没有视觉。Z.ai 真正的多模态模型是 GLM-5V-Turbo。本文讲清两者的区别、如何添加视觉能力,以及未来动向。
Kimi K3 API 接入：认证、端点与 Python 集成指南
Kimi K3 API 快速上手：配置认证、调用 chat completions、使用流式输出与函数调用——完整 Python 示例。
Kimi K3 上下文窗口：1M token 详解
关于 Kimi K3 1M token 上下文窗口的一切：实践中意味着什么、能装下什么、长上下文性能如何，以及怎样有效使用它。
Kimi K3 编程实测：基准测试、配置与真实用例
Kimi K3 处理编程任务的表现如何？基准测试分数、Python API 配置、代码生成示例，以及它与 GPT-4o 和 Claude Sonnet 5 的对比。
Kimi K3 写作应用:内容、文案与创意用例
如何用 Kimi K3 做专业写作 —— 博客文章、广告文案、创意小说、翻译和内容营销 —— 附提示词模板与真实示例。
Kimi K3 定价：API 成本、上下文窗口与性价比对比
Kimi K3 输入每百万 token $3.00、输出 $15.00——每个输出 token 比 GLM 5.2 贵 3.4 倍，只为换 6 分的 AA Intelligence 领先。这里是完整拆解。
Kimi K3 思考模式：扩展推理原理与 API 用法
Kimi K3 思考模式全解析——扩展思维链推理如何工作、何时启用、API 参数、难题表现与成本权衡。
Kimi K3 vs Claude Opus 4.8：frontier 模型正面交锋
Claude Opus 4.8 输出价格 $75/M tokens,是 Kimi K3 的 $15/M 的 5 倍。Opus 4.8 在每个基准上领先,为顶级 AI 设下标杆。这里讲清溢价何时值得。
Kimi K3 vs Claude Sonnet 5：开放权重与闭源 API 之争
Kimi K3 与 Claude Sonnet 5 对比——成本、基准表现、上下文长度、开放权重 vs 闭源，以及你的场景该选哪个模型。
Kimi K3 与 DeepSeek R1：两款开源推理模型对比
Kimi K3 与 DeepSeek R1 对比——推理表现、价格、上下文长度、自托管要求，以及复杂任务该选哪个开源模型。
Kimi K3 vs DeepSeek V3：成本、速度与编码基准对比
DeepSeek V3 输出 token 每百万 $1.10，Kimi K3 为 $15——便宜约 13 倍。Kimi K3 在 AA 智能指数上高约 10 分。看看这两个模型各自适合什么场景。
Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro：中国开源推理模型对决
Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro——对比长上下文表现、推理基准、定价和开源许可，为你的项目找到合适的中国 AI 模型。