唐杰把GLM-6.0的蓝图摊开了,用户这边却在算账单:万亿参数、翻40倍的调用量和刚消失的"夜间畅蹬",等还是续,先分清你该坐哪一席

源自302位全网作者

20:30

这一周的GLM圈,两条线拧在一起,拧出了不少火药味。

一条线在天上:10月8日前后,智谱创始人唐杰在新加坡国立大学的演讲被现场文字和各类转述刷了屏,紧接着知乎上"智谱创始人唐杰说「GLM-6.0定位全自训练技术路线」怎么看"冲上热榜(浏览量5.4万+)。连"彭博社电讯"的转述版都把词升级成了"万亿参数GLM方向"。B站上更绝:《唐杰清华开课"劝退"学生,学生反手打开GLM-5.3》拿下一万播放。台上讲AGI阶梯,台下学生用模型接话,这就是这个圈层现在的现场感。知乎微博哔哩哔哩

一条线在地上:小红书里,“一个时代结束了!怎么今晚GLM没有畅蹬了,我的额度一直在掉”“最好的lite套餐消失了,闲时任务+夜间免费glm5.3flash让我蹬爽了”“GLM一到下班时间就用不了,有没有遇到同样问题的人”,从10月9日晚上一直刷到10月10日白天。免费窗口10月7日收网之后, Coding Plan的夜间畅蹬、lite套餐、周重置补偿券,一项一项在变。小红书小红书

天上讲万亿参数,地上聊今晚还剩多少token。这两条线其实是一件事:GLM-6.0的路线图,最终要落在你每个月那笔续费上。下面把转述拆开、把账本摆平,四类人各归各位。

一、唐杰到底说了什么:先把转述和官方口径分开

目前能拿到的,是演讲现场文字和转述,不是智谱官方发布会通稿,这一点先钉死。就社区流传最全的版本看,核心论点有这么几条:

  1. 2020-2026被拆成五段:Knowledge(扩数据)→ Chat(SFT+CoT)→ Coding(RL)→ LHT(扩环境)→ AAS(扩RSI);通往AGI的阶梯是预训练、对话、推理(RLHF)、可验证奖励,再到2025年6月之后的Agentic RL(扩智能体环境)。微博

  2. “下一程不是把聊天做长”,而是分阶段把智能上限往上推;要找超越"o1"的新范式。

  3. Agent是AI workers,可以指向科学发现;机器人或许是这个领域的"GPT-4时刻"。

  4. 记忆比长上下文更关键;实时、在线、自进化学习才是逼近超级智能的路径。

  5. 知乎热榜问题引述的口径:GLM-6.0定位全自训练技术路线。

三个"转述里才有、官方口径里目前没有"的东西,转发前得改一改措辞:

  • “万亿参数”:只出现在二次转述的资讯摘要里,演讲本身讲的是"扩RSI、自进化"的方法论,参数规模没有任何官方数字。

  • "GLM-6.0"这个命名和发布时间:目前只有路线定位的说法,没有时间表。按GLM-5系列"半年内连续升级到5.3"的节奏猜,会快;但猜不能当证据。

  • “全自训练”:指的是自进化/自我改进的训练范式(对应转述里的RSI一词),不等于"不需要人",更不等于"不需要算力"。

二、"自训练/万亿"听着免费,实际是你用不起的那个方向

对准备自建或者蹲免费额度的用户,这条路线的成本信号反而是最该先看的。

GLM-5已经是744B总参、40B激活的MoE,权重整包756GB这个账之前摆过了;SemiAnalysis在GLM-5.3发布后的研报拆过一个更扎心的点:稀疏注意力在注意力运算里省的是带宽,容量一分没省——top-k挑词元时,全部上下文都得驻在HBM里。也就是说,架构再聪明,"参数量×上下文驻留"这两座山一座都没搬走。微博

唐杰把GLM-6.0的蓝图摊开了,用户这边却在算账单:万亿参数、翻40倍的调用量和刚消失的

参数往万亿走、训练往"模型自己进化自己"走,两件事都吃同一头:训练和推理算力。其实"全自训练"不是PPT概念——9月17日唐杰发过长文复盘:由GLM-5.3驱动的Infra Agent,在超过10万张国产芯片的集群上从零设计、调试并优化了GLM-5.3-Flash的生产级推理系统,端到端吞吐提升3.2倍,62万亿token真实流量背书。方向是真的,但它烧的是10万张卡。智谱自己的中报口径里写得明明白白:单位Token推理成本较年初降了约80%,十万卡级国产芯片进推理,算力乘数提升约14倍——效率确实在涨,但研发开支21.31亿元仍是收入的2.2倍。自进化路线每前进一步,都是在烧钱换下一代模型的能力上限,而不是降你的账单。知乎知乎

唐杰把GLM-6.0的蓝图摊开了,用户这边却在算账单:万亿参数、翻40倍的调用量和刚消失的

结论很简单:路线图越激进,"下一代免费给你白嫖"的可能性越低。指望GLM-6.0发布就把现在限流、涨价的窟窿填上,方向反了。

三、为什么这张蓝图直接影响你钱包:两本账摆一张表

智谱8月31日交出了上市后的第一份中报:上半年总收入约9.54亿元、同比增长近400%。开放平台及API收入暴增2736%,几乎撑起全部增量。亏损那边,中报披露经营亏损扩大。这些数字恰好解释了地上那条线为什么在收网:界面新闻界面新闻东方财富网

中报数字(已核)

对应到你身上的体验

API收入8.25亿元,占总收入86.5%,同比约27倍

收入命脉就是调用量:你续不续费,直接影响公司现金流

Token调用量较年初增40倍以上,Coding Plan调用量增23倍以上

免费窗口期把集群打满,10月7日收网、夜间畅蹬缩水、下班高峰限流,都是同一件事的两面

API平均售价提高约101%,付费日活增长603%

提价一倍调用量还在暴增:现在是有技术溢价的卖方市场,别指望价格回到国庆

综合毛利率26.4%(云端刚转正到24.6%),净亏20.72亿元

毛利率没爬上来之前,限流和保付费用户优先于保免费体验

期末现金约40亿元,靠7月约314亿港元配售续上

下一代模型的钱来自资本故事:万亿参数/自训练,就是给市场讲的下一个故事

唐杰把GLM-6.0的蓝图摊开了,用户这边却在算账单:万亿参数、翻40倍的调用量和刚消失的

资本那头也在同频:10月6日,亚马逊云科技旗下Bedrock官宣接入智谱GLM-5.3,按模型调用量与智谱进行收入分成。消息出来当天,智谱港股收涨7.59%,报715.5港元,成交25.05亿港元。10月9日南向资金又净买入智谱3.63亿港元,但拉长看,对比今年6月22日约1.27万亿港元的市值高点,智谱已经回撤约75%。收入分成出海、自训练路线、万亿叙事,都在给同一个估值故事抬轿——这对持有02513的人是信息,对你这种只关心"今晚还能不能跑任务"的用户,是提醒:故事讲得越远,短期服务预算越紧。东方财富网微博东方财富网

四、四类人,四种坐法

  • Coding Plan重度用户(每天多轮长任务):续,但把预期改成"付费=高峰不排队"。观察信号:补偿券周重置政策是否延续、夜间闲时额度哪天恢复。如果"下班就用不了"是常态,先用两周把重活挪到闲时,再决定118元档续不续。

  • 薅完免费/预算敏感用户:不用等6.0。GLM-5.3-Flash这类低价线现在就能干日常活,官网限时折扣窗口值得用;你的"下一代"已经在货架上,只是名字不叫6.0。

  • 自建/家庭实验室党:万亿自训练路线跟你没关系,反而验证了SemiAnalysis那个点——省带宽不省容量,下一代更大你更带不动。把预算按现在的744B/Flash档规划,别给没公布时间表的版本预留显存。

  • 股价关注者:中报证明的是"提价101%调用量仍增40倍"的需求刚性,和"20.72亿半年亏损÷40亿现金"的消耗速度。路线发布会不会变成交付,看三个数:云端毛利率能否离开24.6%继续上行、经常性收入指引兑现度、以及配售/解禁对股东权益的下一刀。

五、继续盯这四个信号

  1. GLM-6.0有没有官方时间表和参数口径——现在为止全是转述。

  2. 开放平台的限流政策:夜间额度、周重置补偿券、lite套餐是否永久取消。

  3. 云端毛利率:离开24.6%往30%走,说明效率红利开始覆盖限流需求;停在原地,则涨价和缩水还会来。

  4. AWS分成这条海外线的收入何时进报表——按调用量分成的钱,会决定免费窗口会不会回来一次。

唐杰把GLM-6.0的蓝图摊开了,用户这边却在算账单:万亿参数、翻40倍的调用量和刚消失的

唐杰把2020到2026拆成了五段路,但对你来说其实只有两段:上一段叫"现在这版还值不值这个价",下一段叫"发布之后才有得谈"。在官方时间表出来之前,用5.3把今天的活干完,别让一张还没发布的蓝图,替你的账单做决定。

内容由AI生成

精选参考来源

1. 智谱创始人唐杰老师去新加坡国立大学讲课,GLM通往AGI的路线图

2. 怎么看智谱创始人唐杰说「GLM-6.0定位全自训练技术路线」?

3. 彭博社:智谱透露万亿参数GLM方向

4. 唐杰清华开课“劝退”学生,学生反手打开GLM-5.3

5. 智谱的coding plan最近怎么了

6. 最好的lite套餐消失了

7. 国内开源模型架构发展演变史总结之GLM系列

8. 稀疏注意力省不下HBM:SemiAnalysis研报拆解GLM-5.3

9. GLM团队披露国内首个RSI工程实践:AI在十万张卡国产集群上自建推理系统

10. 智谱2026年中期财报纵横分析

11. 智谱:上半年总收入约9.54亿元,同比增长近400%

12. 智谱上半年开放平台及API收入暴增2736%

13. MiniMax与智谱中报披露经营亏损扩大

14. 【明日主题前瞻】智谱接入海外云厂商,大模型企业出海商业化节奏提速

15. 中国大模型出海:亚马逊Bedrock接入GLM-5.3按调用量分成,智谱收涨7.59%

16. 月之暗面冲刺港股,智谱、MiniMax深度回调,大模型的“稀缺性溢价”还能撑多久?

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