当今的大模子无独有偶，LLaMA、Qwen、Bert等等，根底学不外来，致使有的卷王还看Transform源码18+动漫，这关于一般东说念主来说学习弧线太长了。

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如若不是搞底层算法设备，仅仅学习诳骗的话，我建议径直上手国产开源推理大模子，比如DeepSeek R1，以及GLM-Z1-Air，是智谱AI这两天才发布的全新开源模子，推理速率荒谬快，高出R1，后头会详备讲到。

由于R1的火爆，本年推理模子澈底占据了用户商场，创造了“哇哦”本领。大家知说念，传统的对话模子枯竭深度念念考，专科才调较差，而况荒谬执行用户的教唆语才调，推理模子则只需要疏漏的广大对话，就不错输出逻辑性严谨的专科讲演，像是数十个不同限制“大师”在随时候命。

而况推理模子大约设备多样垂直诳骗，比如企业学问库、代码助手、医疗会诊、合同审查等，诱惑RAG、Agent、LangChain作念设备，可玩性荒谬高。

全新开源推理模子 GLM-Z1-AirX，速率飞起

在国内广大大模子厂商里，有一家面面俱圆，握续在发布新的模子，我荒谬看好，就是智谱AI。 智谱AI有一个大模子盛开平台BigModel，内部提供了GLM系列和多模态等几十种大模子，GLM-4不竭名列多样排名榜前方。

BigModel平台提供了相识的API接口，以及详备的阐扬文档，不错使用Python SDK、HTTP肯求进行调用，荒谬浅陋，最主要的是相识且速率快，关于企业诳骗来说荒谬首要。

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就在这两天，智谱开源了 32B/9B 系列 GLM 模子，涵盖基座、推理、千里念念模子，均撤职 MIT 许可条约。该系列模子现已通过全新平台 Z.ai 免费盛开体验，并已同步上线智谱 BigModel盛开平台。

其中，推理模子 GLM-Z1-32B-0414 性能忘形 DeepSeek-R1 等顶尖模子，实测推理速率可达 200 Tokens/秒（bigmodel.cn），咫尺国内营业模子中速率最快。此外，其价钱仅为 DeepSeek-R1 的 1/30。

除模子开源外，基座、推理两类模子也已同步上线智谱盛开平台（bigmodel.cn），面向企业与设备者提供API干事。

上线的推理模子分为三个版块，分离知足不同场景需求：

GLM-Z1-AirX（极速版）：定位国内最快推理模子，推理速率可达 200 tokens/秒，比惯例快8倍；GLM-Z1-Air（高性价比版）：价钱仅为 DeepSeek-R1 的 1/30，适当高频调用场景；GLM-Z1-Flash（免费版）：接济 免费使用，旨在进一步裁减模子使用门槛。

GLM-Z1-AirX到底有多快，咱们用常见的Python编程问题测试下GLM-Z1-AirX和DeepSeek-R1的推理速率和效果。

教唆如下：

使用Python模拟200行电商用户行径数据，然后对用户进行价值分类，分为高价值用户、后劲用户、一般价值用户，终末对数据进行可视化，能明晰看到三类用户的散播特征。径直输出代码即可，不需要其他描摹，要保证代码无差错可扩充。

❞

GLM-Z1-AirX推理期间10秒阁下，DeepSeek用了29秒。

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两个模子王人完成了设定的任务，输出了准确的Python代码，底下望望生成的可视化效果奈何。

当先是GLM-Z1-AirX生成的可视化图表，比拟知晓的展示了用户的散播情况。

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接下来是DeepSeek生成的可视化图表，UI疏漏，也相通展示了用户散播。

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这阐扬GLM-Z1-AirX在保证性能的同期，在编程推理速率上有大幅擢升，还是比拟弯曲。

使用GLM-Z1-AirX设备“SQL代码自动化审核和生成器具”

我是作念数据设备责任的，不竭会碰到业务部门提分析需求，是以小组里会有大批的SQL代码编写和审核责任，既费时忙活，还可能存在审核不标准、代码不准确的情况。

有了推理大模子，这一情况获取很快的改善，咱们尝试基于GLM-Z1-AirX设备“SQL代码自动化审核和生成器具” ，接济自动化审核SQL代码，并复返审核闭幕，以及凭据用户当然言语生成SQL查询代码。

这个器具即不错在末端和web诳骗中使用，还能部署到企业内网中，结束SQL提交、生成、审核、分享等干事。

大约的责任缱绻经过如下：

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接下来启动进行API准备和代码设备责任。

注册Bigmodel平台，接入GLM-Z1-AirX API

先注册并登陆Bigmodel平台，然后找到key界面，生成专属的key，后头接入API需要用到。

智谱AI盛开平台

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接下来在模子中心里找到GLM-Z1-AirX模子，点开文档，内部有详备的API接口阐扬，包括接口信息、肯求参数、反应参数等。

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然后找到Python的SDK示例代码，智谱有挑升的第三方库zhipuai，持重调用模子，你不错参照示例代码来缱绻接口模块。

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有几个首要参数阐扬下，model要填写GLM-Z1-AirX，max_tokens凭据需求自界说，temperature不错配置为0.5，因为是代码推理任务，不需要太具有创造性。

我的接口模块缱绻如下：

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SQL代码审查模块缱绻

这个功能是通盘诳骗的中枢功能，方便用户提交SQL代码后，触发审查逻辑并调用GLM-Z1-AirX API分析SQL代码的语法问题、注入风险、性能问题等，终末明白复返闭幕。

是以prompt的缱绻比拟要津，我是这么写的：

手脚数据库大师，审查以下SQL代码，重心查验：SQL语法、注入风险、性能、代码标准、索引缺失、权限问题。按圭表复返：[问题类型] [风险等第] [配置建议]。代码如下：\n\n{sql_code}

❞

代码审核的功能函数如下：

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SQL当然言语生成模块缱绻

该诳骗接济的另一个中枢功能是凭据用户输入的当然言语自动生成SQL代码，而况接济用户提交表结构。

这么就能方便公司里那些对SQL不老成的共事，也能我方跑数据分析。

这个prompt相对疏漏：

请凭据以下描摹生成 SQL 查询语句，接济postgresql言语：\n\n{description}

❞

代码生成的功能函数如下：

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Web诳骗搭建

缱绻好接口模块、代码审核模块、代码生成模块后，接下来就是使用flask将其封装为Web诳骗，并缱绻疏漏的交互式界面和接口，方便可视化径直使用。

这里波及到网页肯求、反应、表单处理、UI缱绻等任务，就不逐一磨真金不怕火了。

最终结束的效果如下：

翻开web诳骗，出现SQL代码审查、SQL代码生成两个功能选项。

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点击代码审查，会出当代码审核窗口，接济提交SQL代码。

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点击审查，该诳骗会将代码提交给GLM-Z1-AirX API接口，模子推理完成复返审查闭幕。

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前边是推理念念考的过程，你不错看到SQL代码审查的细节，终末会有结构化的审查闭幕。

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该闭幕包括了问题转头，以及报警等第和矫正建议。

不错看到这个审查的闭幕还是比拟准确着实的，能减少东说念主工审核的期间。

接下来再测试下SQL代码生收效力效果奈何，你只需要凭据查询需求当然言语发问即可，如若想更精确的话，需附上表结构。

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草榴社区邀请码

该诳骗复返的闭幕如下：

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按照咱们提的查询需求，GLM-Z1-AirX复返的代码是十足可用的，而况反应速率极快。

转头

如若要学习开源大模子，不错尝试用GLM-Z1-AirX这类的推理模子设备一些小诳骗，既能治理业务中的痛点，还是挖掘大模子更多的可能性。GLM-Z1-AirX兼具性能、速率、老本等上风，适当个东说念主设备者和中小公司，或者是免费版GLM-Z1-Flash也很香，能无扬弃调用，飞快试试。

智谱当今的AI研发和居品才调弗成小觑，看新闻说OpenAl在刚刚发布的GPT-4.1系列模子中评测其函数调用才调时取舍了智谱建议的ComplexFuncBench18+动漫，这是专用于评估大模子复杂函数调用才调的测试基准，说理智谱的探究效果受到外洋认同，十分弯曲。

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