智譜開源模型 GLM-4.5 僅需 8 顆 H20 運行，推理成本低於 DeepSeek

中國 AI 公司智譜（Z.ai）於 6 月 28 日發布開源模型 GLM-4.5，主打比 DeepSeek 更低的使用成本，並聲稱只需 8 顆輝達 H20 晶片即可運行。這是繼 DeepSeek 之後，中國第二波低成本開源模型浪潮中值得正視的一筆。

核心數字擺在這裡：GLM-4.5 輸入每百萬 token 收費 11 美分，輸出每百萬 token 收費 28 美分；相較之下，DeepSeek R1 的輸入費率是 14 美分、輸出費率是 2.19 美元。輸出端的差距尤其懸殊——GLM-4.5 的輸出成本約為 DeepSeek R1 的八分之一。智譜執行長張鵬表示，GLM-4.5 的參數規模約為 DeepSeek 的一半，但他拒絕透露訓練成本，僅說細節稍後公布。

架構上，GLM-4.5 採用「代理式（agentic）」設計，模型會自動將任務拆解為子任務再分頭處理，這與傳統單輪問答邏輯不同，更接近複雜工作流的實際需求。開源授權讓開發者可免費下載使用，這一點同樣沿襲了 DeepSeek 的商業邏輯——以成本優勢搶佔開發者生態，再以 API 調用換取規模收入。

對亞太市場的決策者而言，這件事有幾層值得拆解的意涵。

第一，H20 晶片的角色正在被重新定義。H20 是輝達針對中國市場推出的降規晶片，算力遠不及 H100 或 H200，但智譜能用 8 顆 H20 跑起一個具商業競爭力的推理模型，這代表中國 AI 公司在有限算力下的工程優化能力持續提升。值得注意的是，張鵬表示智譜目前算力充足、不需追加採購，這句話若屬實，意味著晶片管制對部分中國 AI 公司的邊際約束正在減弱——不是因為限制鬆動，而是因為模型效率本身在跑贏硬體需求。

第二，中國開源模型的價格競爭已從「顛覆美國」的單點事件，演變成持續性的系統壓力。本月同期，阿里巴巴支持的 Moonshot 也發布了 Kimi K2，輸入費率 15 美分、輸出費率 2.5 美元。GLM-4.5、Kimi K2 與 DeepSeek 三家的輸出費率分別是 0.28、2.5、2.19 美元，差距仍大，競爭格局尚未收斂。但趨勢方向明確：中國開源模型的推理成本底線正在被一再下修，而且下修速度快於市場預期。

第三，對使用 AI API 的企業應用開發者而言，這場競爭帶來的直接影響是選擇變多、議價空間變大。當輸出成本的量級差異來到 8 倍，用量大的場景（客服、文件處理、程式輔助生成）的成本結構就必須重算。這對台灣、東南亞的 SaaS 公司與系統整合商尤其直接。

需要保留的疑問是：智譜刻意迴避訓練成本的披露，GLM-4.5 在各項 benchmark 上的表現數據也尚未在文章中出現，因此「比 DeepSeek 更省」目前是定價層面的事實，而非全面能力的結論。模型能力的實際落差，仍有待獨立評測驗證。

低成本開源模型的競爭在中國本土已進入常態化，下一個問題不是誰更便宜，而是誰能在成本之外建立差異化——agentic 架構或許是智譜想押注的那張牌。