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2024年6月5日，仅仅用了一上午的功夫，智谱就连发了三个产品，分别是智谱清言、GLM4-9B、智谱MaaS平台。

在这次的发布会与智谱在2024年1月16日开的发布会不太一样，后者更注重技术分享。而本次发布会，与其说是发布产品和技术，更不如说是智谱在展示他们通过对大模型技术的应用，展示了他们在理解“大模型落地”这个关键词上的态度和思路。

在当下的存量市场，智谱越来越明白一个道理，企业没有办法长期依靠光环、补贴、融资这些事物。唯一能帮助企业实现增长，是企业的战略眼光和发展方向。

智谱清言，表面是“APP”实际是“工作台”

智谱清言是一个智能体助手，客户可以与上面的智能体对话，智能体则会执行用户的命令。乍一看可能看不出什么，但是智谱清言属于是一种比较独特的APP。

首先，用户并非是点击某智能体窗口再进行对话，而是直接在对话框里“@”，让整个对话更加便捷。其次，智谱清言各种智能体提供的功能更偏向于实际业务，比如绘制思维导图、搜索关键词分析等等。最后，智谱清言可以@多个智能体，并让这些智能体进行协作，以“群聊”的方式执行用户的命令。

下方这张图，是智谱清言搜索关键词“数据猿”，根据数据猿的业务分析，最后由智谱清言生成的数据猿业务思维导图。

图：数据猿的业务分析

从结果来看，智谱清言对数据猿的分析较为准确，同时还能绘制出非常清晰的思维导图。证明智谱清言的确具备了替代一些常见办公软件的能力。

以往来看，智能体偏向于情感陪伴和疑问解答，却鲜有触及办公软件这条赛道的。这是一个细分赛道，智谱很清楚一件事，和过去的大模型APP相比，清言肯定是极其独特的。

正是这种独特给了智谱清言一个完全不同的发展方向：虽然是C端产品，但是会向B端销售，类似于企业微信的获客逻辑。

设想一个场景，在一个营销活动中，团队所有任务，比如创意设计、预览展示、活动导图等等都可以用智谱清言来完成。至此，智谱清言就不再是一个APP，更像是一个工作台。

智谱在考虑用户体验

2023年3月14日的时候，智谱曾推出过GLM的量化版本——GLM3--6B。这个版本的参数量仅为62亿，使得用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。一年过后的今天，智谱则推出了GLM-4的FP8量化版本，GLM-4-9B。

在预训练方面，智谱引入了大语言模型进入数据筛选流程，最终获得了 10T 高质量多语言数据，数据量是 GLM-3-6B 模型的 3 倍以上。相较于第三代模型，训练效率提高了 3.5 倍。

相较于2023年流行的INT8，FP8量化方法是现阶段更为前沿的量化方式。通过增加尾数位数，FP8在表示范围内既有较高的精度（E4M3），又有较宽的动态范围（E5M2），这使得FP8在处理具有不同数值分布的数据时具有优势。

图：GLM4-9B的性能

不过和市面上大多数大模型不同，GLM-4-9B是没有当下最火的MoE架构的。智谱的观点是，MoE会消耗过多显存来替代算力，但是消费级显卡的显存是比较有限的，因此这种取舍是“划不来”的。

而在有限显存的情况下，6B模型性能有限，不满足当下需求。因此，智谱最终将量化后的模型规模提升至9B，并将预训练计算量增加了5倍。

量化是端侧模型部署中常用的一种技术，通过减少数据表示的位数来提高计算吞吐和降低存储需求，从而提升模型在端侧设备上的运行效率。也不难看出，智谱在量化的过程中，他们在寻找显存和算力之间的平衡点，以确保模型可以部署在绝大多数设备的本地。

此前推出量化模型的时候，智谱可能并未想过落地后的事宜，更多的是技术分享。而这次的GLM-4-9B，智谱在思考的并非技术，而是用户体验，即GLM-4-9B在部署到消费级设备的本地后，用户使用起来是否会出现等待时间过长、回答不理想等等问题。

正是这种平衡，给了GLM-4-9B在端侧部署上更多的可能性。鉴于这个量化模型是开源的，智谱应该是用这个模型对市场进行测试，看看各类型端侧用户的实际使用状况是怎样的，再依据反馈，为今后量化谋求一个新的平衡点，直至发布端侧大模型产品。

MaaS平台

智谱在当天还发布了一个平台叫做MaaS，也就是智谱的大模型开放平台。这个平台上可以使用GLM-4-Flash、GLM-4-Air，以及GLM-4。价格也是比较美丽的，比如说普通版的GLM-4-Air，每100万个tokens只需要花1块钱。

在各大厂商都在大打价格战的今天，价格反而失去了其意义，因为各种大模型的价格差距没办法拉开。所以，如果大模型厂商想要不依靠补贴、融资而生存下去，如何获客永远是头号难题。

智谱MaaS平台的获客方式属于是回归初心，他们用的是软件公司最原始的办法：拉长战线拼“一站式”。

所谓拉长战线，就是指平台提供多种套餐给客户选择。预算少、需求低，可以购买GLM-4-Flash或者是GLM-4-Air，预算高、需求大，可以购买GLM-4-Air极速版和LM-4-0520。

此外，大模型在落地过程中，最接近实际商业使用效果的步骤就是微调。MaaS可以允许客户以一个很方便快捷的方式进行“一站式”微调：1.按照模板收集数据，导入数据集以训练模型；2.使用平台的微调工具，对模型进行微调；3.将训练好的模型部署到私有云服务器。

也就是说，这个平台还包含了Toolkit属性，这就让一些开发能力较弱的开发者，依然能够完美驾驭大模型。

图：智谱微调的性能和价格

MaaS是智谱对大模型在B端落地的认知，他们认为，To B生意的收入来源在于能为客户提供多少价值。所以智谱选择拉长战线，把模型以性能、生成速度进行划分，推翻名为”价格战“的文字游戏，把选择的权力价格客户。

同时MaaS的一站式也为智谱增加了更多获客的可能性。

文：火焰翼人 / 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿