Z.ai 与它的 GLM 模型：谁是谁，各自什么时候用

目录

• 30 秒看懂的地图
• 会思考的：文本模型

  • GLM-5.3 — 旗舰
  • GLM-5.3-Flash — 主力劳模
  • GLM-5.2 — MIT 之选
  • GLM-4.7、4.6 一族 — 留下来的那一代
• 会看的：视觉与文档

  • GLM-4.6V — 看得懂的模型
  • GLM-OCR — 便宜的专家
• 会创作的：图像、视频与语音
• 怎么正确使用：五条规则

  • 1. 按任务选，不按版本号选
  • 2. 每件事走对渠道
  • 3. 上下文不免费（也不是无害的）
  • 4. 专用模型优先于全能选手
  • 5. 别和冷门变体结婚
• 快速决策指南
• Coding Plan 各档位真正差在哪

30 秒看懂的地图

模型	类型	用途	API 价格
GLM-5.3	文本	旗舰：难代码、智能体、长任务	$1.40 / $4.40
GLM-5.3-Flash	文本 + 图像	大批量：对话、抽取、分类	$0.15 / $0.50
GLM-5.2	文本	MIT 许可的替代，1M 上下文无损	$1.40 / $4.40
GLM-4.7 / 4.6	文本	上一代，仍然全面够用	$0.60 / $2.20
GLM-4.7-Flash	文本	API 免费：草图和业余项目	$0
GLM-4.6V	视觉	截图、文档、UI、原生 tool use	$0.30 / $0.90
GLM-4.6V-Flash	视觉	同样的思路，免费	$0
GLM-OCR	OCR	扫描件和 PDF 转干净文本	$0.03 / $0.03
GLM-Image	图像	生成图中文字可读的图像	约 $0.015/张
CogVideoX-3	视频	短片段	约 $0.20/条
GLM-ASR-2512	语音	音频转写	约 $0.0024/分钟

这张表只带走一句话就够：“类型”那一列比版本号重要。文本版的 5.3 帮不了你看截图，4.6V 也不该去做 GLM-OCR 十分之一价格就能干完的活。

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会思考的：文本模型

GLM-5.3 — 旗舰

家族的最顶端（2026 年 8 月），你说“要最好的”时默认接单的那个。它为代码和智能体优化：在 Z.ai 自家基准上比 GLM-5.2 提升约 50%，在终端任务和长重构上刷新开源最优。100 万 token 上下文、最高 128K 输出，够一个智能体一口气写完整个功能。

一个几乎没人看的价格细节：缓存命中的输入只要 $0.26，而不是 $1.40。如果你的应用每次都发同一段系统提示词，重复部分等于自动打了两折。

用它做： 复杂重构、自主智能体、大型代码库分析、高难度推理。 别用它做： 工单分类、邮件摘要。那是 Flash 的地盘，账单差 10 倍。

GLM-5.3-Flash — 主力劳模

经济版（2026 年 8 月）：总参数 320B、激活 18B，混合架构削减缓存和算力成本。除了文本还吃图像，同样 1M 上下文，是 Z.ai 对话的默认模型。

每百万 token $0.15/$0.50，是同类里最便宜的档次。实用口诀：你觉得无聊的任务给 Flash，你觉得费劲的任务给完整版 5.3。

用它做： 聊天机器人、结构化抽取、分类、摘要、一切大批量场景。 别用它做： 软件架构、生产环境依赖的决策。那种地方，旗舰的品质分自己会回本。

GLM-5.2 — MIT 之选

2026 年 6 月发布，API 价格和 5.3 一样。那它存在的意义是什么？许可：GLM-5.3 的权重用的是自有许可（对超大型 AI 服务公司要求安全审查），而 GLM-5.2 是纯 MIT。它发布时被称为可能是最强的开放权重模型，1M 上下文无损（长任务里更少“忘记目标”）。

用它做： 公司自托管但不想跟法务开会，或者内部政策只认 MIT/Apache。

GLM-4.7、4.6 一族 — 留下来的那一代

GLM-4.7（2025 年底）依然是个正经模型——它是最后一个公开 SWE-bench Verified 分数的（73.8%），$0.60/$2.20。GLM-4.6 基本同价。而 GLM-4.7-Flash 在 API 上免费：总参数 30B、激活 3B，非常适合原型、webhook 和几乎不用推理的自动化。

2025 年中的 GLM-4.5 和 4.5-Air 开创了这个时代，但今天已经是历史：128K 上下文，能力低于上面任何一位。老教程让你“用 GLM-4.5”的话，换成 4.6 或更新。

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会看的：视觉与文档

GLM-4.6V — 看得懂的模型

视觉模型（106B、128K 上下文）：看懂截图、带版式的文档、产品照片、UI。它的绝活是原生 tool use：能看着界面并在其上串联动作，从视觉感知直达在线操作。$0.30/$0.90，比文本旗舰便宜得多。

用它做： 操作界面的智能体、版式重要的文档抽取、详细图像描述。 陷阱： 如果你只要扫描版 PDF 里的文字，GLM-OCR 用 $0.03 就干完。

GLM-OCR — 便宜的专家

一个小模型（0.9B）只干一件事：把扫描件变成干净文本。正确用法是把它放在流水线第一步：先 OCR，再上文本模型。这样处理 500 张发票花的是分级别的小钱；全塞给旗舰按图像输入算，花的就是美元。

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会创作的：图像、视频与语音

• GLM-Image（2026 年 1 月）：约 $0.015 一张的图像生成，有个少见的强项：图里的文字是能读的（招牌、封面、样机）。MIT 开放权重。
• CogView-4：这家公司的老牌生成器，约 $0.01 一张。更简单，更便宜。
• CogVideoX-3：约 $0.20 一条的短视频。适合广告草稿和社媒素材，不适合成片。
• GLM-ASR-2512：语音转文本约 $0.0024 一分钟。做字幕便宜得离谱。
• GLM-TTS：反方向，文本转语音，开放权重。
• AutoGLM-Phone：操作手机的 9B 实验性智能体。今天是猎奇，明天是方向标。

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怎么正确使用：五条规则

1. 按任务选，不按版本号选

最常见的错误是把目录当成“越新越好”的梯子。Flash 不是“差劲的 GLM”：它是为大批量简单任务准备的 GLM，在这些任务上质量打平、成本十分之一。正确的选择是横向的：先选类型（文本、视觉、OCR、图像），再选档位（旗舰还是 Flash），最后才看版本。

2. 每件事走对渠道

Z.ai 有三扇门，混着用是账单惊吓的头号来源：

• chat.z.ai — 试用和闲聊，免费。写一行代码之前先来这里。
• 按量付费 API — 给你的应用用。兼容 OpenAI 的端点：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "从这张发票中提取户名和总额"}],
)

• GLM Coding Plan — 面向编程工具（Claude Code、Cline、OpenCode、Roo 等）的订阅。这里有个烧钱的细节：该订阅用自己的 coding 端点和自己的 API key。如果你把按量付费的 key 配到通用端点上，它不扣订阅配额——而是单独计费。完整步骤在开通教程里。

3. 上下文不免费（也不是无害的）

有了 100 万 token 的窗口，诱惑就是把整个仓库“塞得下就全塞”。两个问题：发的每个 token 都要钱；提示词变成大海捞针时模型会变笨、会忘记目标。长上下文替代的是做得烂的 RAG，不是做得好的 RAG。另外打开提示词缓存：5.3 的缓存输入是 $0.26 而不是 $1.40——系统提示词固定的话，这个差价就是纯省。

4. 专用模型优先于全能选手

整个目录反复出现同一个模式：便宜的流水线赢过昂贵的万能模型。扫描 PDF → GLM-OCR（$0.03）+ Flash，而不是让旗舰盯着图看。UI 截图 → 4.6V，不是文本版。博客配图 → GLM-Image（$0.015），不是高级工具。每个专用模型存在的理由，就是把一件事做得比通才更好、或者便宜一百倍。

5. 别和冷门变体结婚

2026 年 8 月，Z.ai 悄悄下架了 GLM-5-Turbo 和 GLM-5V-Turbo 变体。基础模型和 Flash 产品线多年稳定；实验品会退休。生产代码要写死模型名的话，写主流线的——而且回退方案用环境变量配置，别靠提交代码。

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快速决策指南

• 用智能体编程（Claude Code、Cline、OpenCode） → GLM Coding Plan + GLM-5.3。开通步骤在这里。
• 日常对话、学习、草稿 → chat.z.ai 免费（默认 5.3-Flash）。
• 应用里大量简单调用 → API 上的 GLM-5.3-Flash。
• 生产环境的高难度推理 → GLM-5.3。
• 不想谈许可的自托管 → GLM-5.2（MIT），小机器跑 Flash 系（Ollama 指南在这里）。
• 草图和琐碎自动化 → GLM-4.7-Flash，API 免费。
• PDF 和扫描件 → GLM-OCR + Flash；版式重要就用 GLM-4.6V。
• 看懂截图、UI、视觉文档 → GLM-4.6V。
• 图像 → GLM-Image（文字可读）或 CogView-4（更便宜）。
• 短视频 → CogVideoX-3。
• 转写 → GLM-ASR-2512。
• 不能出本机的数据 → 自己硬件上跑 MIT 权重。

Coding Plan 各档位真正差在哪

如果你的场景是编程，订阅有三档：Lite（$18/月，每周 10,000 积分）、Pro（$80/月，60,000）、Max（$168/月，140,000）。三档用同样的模型——包括 5.3；差别只在配额。两个少有人知的乘数：按季付和按年付分别打八折和七折；避开高峰时段（工作日新加坡时间 14:00–18:00 以外）请求只消耗一半积分。在拉美夜里写代码，字面意义上就是半价。

与 OpenCode Go 的深度对比——什么时候买哪家更划算——在这篇文章；三个月的真实使用体验在评测里。

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文中价格与功能为 2026 年 9 月数据，变动频繁。做重要决定前请到 docs.z.ai 核实。

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— Leandro Valencia