模型性能与参数 - GLM-4.5总参数335B，激活参数32B，GLM-4.5-Air总参数106B，激活参数12B [1] - 模型在推理、代码和智能体能力测试表现优异，支持混合推理，性价比高，输入0.8元/百万tokens，输出2元/百万tokens，高速版输出速度超过100 Token每秒 [1] - 虽然总参数低于竞品，但代码能力不逊色甚至更优，混合推理能力可自动补全短提示词信息或精准遵循详细指令 [2] 核心功能与技术特点 - API兼容多种Agent能力（知识库检索、搜索等），可简化产品构建流程，单API Key即可实现弱化版ChatGPT Agent模式 [3] - 生成PPT视觉效果优于GPT [3] - 支持Claude Code模型兼容替换 [5] - 内置搜索工具信息检索质量高，时效性强，覆盖全面（如WAIC场馆、日程、交通等） [28] - 支持通过Anthropic API端点与Claude Code集成，修改环境变量即可切换 [29][30][31] 实际应用案例表现 - 简单指令生成完整功能（如Gmail页面自动包含点击分栏详情功能） [7] - 自动选择技术栈（如Three.js库）并生成动态效果丰富的3D抽象艺术 [9] - 复杂前端组件一次生成无bug（如支持视图切换/事件拖拽的日历组件） [10][11][12] - 企业级应用开发（OKR管理系统）完美实现多语言切换、进度计算、数据可视化 [13][14][15] - 高端电商流程开发（含购物车/结账三步骤）严格遵循设计规范，UI交互专业 [17][19][20][21][23][24] - 动态网页生成符合Bento Grid风格，整合实时数据与动效 [27][28] 商业模式与竞争优势 - 采用后发集成策略，将推理/代码/Agent/搜索/MCP/Claude兼容等模块整合为统一解决方案 [35][37] - 定价低于行业标准（50元包月无上限调用），同时提供更强功能 [34] - 通过单一API消除多模型编排复杂度，将跨模型协作简化为自然语言指令 [36]

模型发布 - 公司发布新一代旗舰模型GLM-4 5 专为智能体应用打造的基础模型 [2] - 模型已在Hugging Face与ModelScope平台同步开源 遵循MIT License [2] - 采用混合专家(MoE)架构 包括GLM-4 5和GLM-4 5-Air两个版本 [3] 性能表现 - 在推理、代码、智能体综合能力达到开源SOTA 实测国内最佳 [2] - 在12个代表性评测基准中取得全球模型第三、国产模型第一、开源模型第一 [2] - 在SWE-bench Verified榜单上位于性能/参数比帕累托前沿 相同规模下实现最佳性能 [2] - 参数量为DeepSeek-R1的1/2、Kimi-K2的1/3 但参数效率更高 [2] 技术参数 - GLM-4 5总参数量3550亿 激活参数320亿 [3] - GLM-4 5-Air总参数1060亿 激活参数120亿 [3] - 支持复杂推理和工具使用的思考模式 及即时响应的非思考模式 [3] 商业化信息 - API调用价格低至输入0 8元/百万tokens 输出2元/百万tokens [3] - 高速版最高可达100 tokens/秒 [3]

核心观点 - 谷歌DeepMind推出突破性生物模型AlphaGenome，能够从1兆碱基的DNA序列中预测数千种功能基因组特征，并以单碱基分辨率评估变异效应[3][4] - AlphaGenome在基因表达、剪接、染色质可及性等任务上性能全面超越现有模型，为解析基因组调控代码提供强大工具[5][7] - 该模型是首个统一基因组任务的单一模型，将多模态预测、长序列背景和碱基对分辨率统一于单一框架[10][11] - AlphaGenome在临床上有潜力帮助理解疾病原因、发现治疗靶点，例如在T细胞急性淋巴细胞白血病研究中解析致癌变异[29] 模型架构与技术细节 - 模型架构受U-Net启发，处理1兆碱基DNA输入序列，生成一维和二维嵌入，分辨率分别为1bp/128bp和2048bp[13] - 内部结合卷积层和Transformer块，通过8个张量处理单元实现完整碱基对分辨率训练，最终输出11种模态，涵盖5930条人类或1128条小鼠基因组轨道[13] - 采用预训练和蒸馏两阶段训练，在NVIDIA H100 GPU上推理时间可达1秒以内[15][17] 性能表现 - 在24项基因组轨道评估中，AlphaGenome在22项保持领先，例如在细胞类型特异性LFC预测上相对改进+17.4%[16][19] - 在26个变异效应预测基准中，24项达到或超越现有最强模型，例如表达QTL方向预测提升25.5%，可及性QTL提升8%[19][21] - 在剪接模态方面首次实现全方位预测，在7项基准测试中的6项实现最先进水平，auPRC达0.54[25][27][28] 应用与未来发展 - 可帮助研究人员更精准理解疾病潜在原因，例如解析T-ALL中TAL1基因附近的致癌变异[29] - 未来可通过扩展数据提升预测精度并涵盖更广泛物种，科学家只需微调即可快速生成和测试假设[29] - 目前提供预览版并计划正式发布，代码已开源[30]

产品发布 - 火山引擎在FORCE LINK AI创新巡展上海站发布豆包视频生成模型Seedance1lite 支持文生视频和图生视频 生成时长支持5秒和10秒 分辨率提供480P和720P [1] - 同时发布豆包1 5视觉深度思考模型 并升级豆包音乐模型 [1] - 通过更全面的模型矩阵和更丰富的智能体工具 帮助企业打通从业务到智能体的应用链路 [1] 产品应用 - 企业用户可在火山方舟平台使用Seedance1lite模型API [1] - 个人用户可在豆包APP和即梦体验该视频生成模型 [1]