智谱开源GLM-Z1系列模型，带来极速深度推理新体验，Agentic AI应用场景实测展示其高效性能。
核心内容：
智谱开源6个新一代模型，包含推理、沉思模型，商用无限制
GLM-Z1系列推理模型，200 tokens/s极速推理，8倍于常规速度
Agentic AI应用场景实测，GLM-Z1-AirX仅12.8s生成2246字丰富答案
太卷了，智谱一口气开源6个模型，即新一代开源模型 GLM-4-32B-0414 系列，包含 基座、推理、沉思 模型，MIT License，不限制商用。
不想自己部署的小伙伴可以直接登录全新站点 https://chat.z.ai/试用。此次开源最大的亮点 是具有 深度思考能力的推理模型 GLM-Z1-32B，主打一个“为快不破”：国内迎来最快的推理模型。
为满足不同场景需求，上线到 智谱MaaS开放平台 bigmodel.cn 的推理模型分为三个版本：
GLM-Z1-AirX（极速版）：国内最快推理模型，推理速度高达 200 tokens/s，8倍于常规速度；
GLM-Z1-Air（高性价比版）：价格仅为DeepSeek-R1的1/30，适合高频调用场景；
GLM-Z1-Flash（免费版）：支持免费使用，进一步降低模型使用门槛。
200 tokens/s极速深度推理，给推理模型的落地场景带来了无限可能，PaperAgent就最经典的Agentic AI应用场景：Agentic RAG/MCP应用(含代码解析)，对 GLM-Z1-AirX 进行了第一手实测。GLM-Z1-AirX加持的Agentic RAG Agentic RAG过程应用于问答的一个代表性示例，主要由2大流程组成：
离线流程，文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库（ES/Milvus）中。
线上流程
Agentic 路由，根据查询类型，Agent从多种检索选项中检索相关数据，
生成，将原始问题和检索到的内容送入大模型（GLM-Z1-AirX）中，生成最终答案。
Agentic RAG问答流程（GLM-Z1-AirX）
总结类型Query: A股行情经历了怎样的变化 GLM-Z1-AirX仅在【12.8s】就给出了长达2246字的答案，并且答案也比较丰富，全面。这个速度直接让你的RAG系统直接赢在了 thinking线 上，可能别人还在 thinking，你已经给出答案了。
这里以DeepSeek-R1作为对比，thinking阶段就花费20s，最终答案1764字，总耗时63.3s
GLM-Z1-AirX流式使用指南
pip install –upgrade zhipuaifrom zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKeyresponse = client.chat.completions.create(model="GLM-Z1-AirX", # 填写需要调用的模型编码messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],stream=True,)for chunk in response:content = chunk.choices[0].delta.contentprint(content)GLM-Z1-AirX加持的MCP应用选这个场景测试，是因为不少小伙伴对MCP与Function Call的关系有困惑，比如“mcp 和 function call可以共存吗？”，今天以 GLM-Z1-AirX 作为基础模型对剖析MCP应用的工作流程：
MCP 主机—— LLM 应用程序（例如 Cursor），管理连接
MCP 客户端—— 与 MCP 服务器保持一对一连接
MCP 服务器—— 为 LLM 提供上下文、工具和能力
在MCPClient.py，首先利用 list_tools让MCP Server上所有可用的工具信息
将第一步拼接的工具信息（名称、描述、参数）传给大模型（GLM-Z1-AirX），这里可以用支持 Funciton Call 的大模型，也可以采用 ReAct 的方式。
GLM-Z1-AirX 会选择使用哪个工具，之后通过call_tool让MCP Server执行工具并返回结果
工具执行的结果存入消息历史，一起送入 GLM-Z1-AirX，给出解析的答案
最后，可以看一个 GLM-Z1-AirX 以ReAct方式调用工具的示例，3.6s完成，非常快速！
https://hf-mirror.com/collections/THUDM/glm-4-0414-67f3cbcb34dd9d252707cb2ehttps://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
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