Autoglm: en agent på en oppgave-en-SP-språk for å ha en SPAINS for å ha en oppgave. href=”https://github.com/thudm/glm-4/blob/main/readme_en.md”Target=”_ Blank”> GLM-4 , GLM-Z1, GLM-Z1-ROMINATION, og nå Autoglm-drøvtyggingsmiddel-systemet. I motsetning til assistenter i chatbot-stil, er agenten bygget for å utføre oppgaver som å generere forskningsrapporter, søke på nettet og planlegge reiser.
Zhipu sier at agenten kjører på sine GLM-Z1-Air og GLM-4-Air-0414-modeller, som var designet med ytelse og effektivitet i tankene.
I følge Zhipu AI kan GLM-Z1-Air-modellen matche ytelsen til DeepSeek-R1 mens du løper opp til åtte ganger faste og krevende og krevende og krevende og krever en krevende. En mindre variant, GLM-Z1-flash, er også tilgjengelig for bruk på lavere ende enheter. Autoglm er for tiden tilgjengelig gratis gjennom zhipu qingyan på nettet, lang, og mobil, og selskapet planlegger å open-source sin kjernekomponenter på april 14.
kinesiske AI-agenter på oppgangen: Zhipu Vs. Manus
mens Zhipu lean Vs. fulgte en veldig annen tilnærming. Manus bare de betalte planene som inkluderer et startnivå på $ 39 per måned og et proff på $ 199.
Tilgang til Manus var så etterspurt i løpet av sin invitasjonsfase at noen koder angivelig solgte for opptil 50 000 dollar (ca. $ 7.000 USD). Agenten blir lagt opp som et fullt autonomt system ved bruk av LLM-kjetting, multisig-kontroll og forsterkningslæring for å utføre flertrinnsoppgaver med minimale brukerinngang.
tidlige testere berømmet sin CV-generasjon og layoutferdigheter, men bemerket sporadiske hallusinasjoner og manglende kildesitasjoner. Disse spørsmålene vekker bekymring for pålitelighet, spesielt i oppdragskritiske arbeidsflyter.
I motsetning til ZHIPU, som sikkerhetskopierer påstandene sine med offentlige data og åpen tilgjengelighet, holder Manus de fleste ytelsesmålinger og modellintern for modell ikke avslørt. Den strategiske avviket kan spille inn i bredere oppfatninger av åpenhet og tilgjengelighet i Kinas agentløp.
Strategisk støtte og utvikling av veikart
Zhipu AI ble grunnlagt i 2019 som et spin-off fra Tsinghua University og har stadig grunnlagt fordel av både privat og privat privatperson. I mars 2025 sikret selskapet 500 millioner yuan (rundt 69 millioner dollar) i finansiering fra Statseid Huafa-gruppe , og legger til en tidligere 3 milliarder yuan-runde. Verdsettelsen fra juli 2024 var 20 milliarder yuan.
Veikartet for 2025 legger vekt på spesialisering i agentorienterte foundation-modeller-systemer bygget for å resonnere, betjene verktøy og utføre multiscen-handlinger som er autonomt. Zhipu signaliserte også sine internasjonale ambisjoner med formen med en kullisjon med en kulling av en kull. Utvikle suveren AI-infrastruktur. Dette samsvarer tett med Kinas bredere fortelling om AI-selvforsyning og standardinnstilling i utlandet.
Utenfor agentområdet har Zhipu også demonstrert sine evner i tale og multimodal AI. I oktober 2024 ga selskapet ut GLM-4.0, en åpen kildekode-språktemodell med stemmesyntese og tonetilpasningsfunksjoner. Dette forsterket fokuset på tilpasningsdyktige, lokalt distribusjonbare AI-systemer.
Fortsatt advarer eksperter at å kjøre disse midlene på begrenset maskinvare-til tross for appellen til lave beregningskostnader-kan innføre latens eller oppgavesvikt når driftskjeder blir kompliserte. Benchmark-data som AgentBench er nyttige, men distribusjoner i den virkelige verden avslører ofte flaskehalser som ikke er fanget i testforhold.
Likevel er meldingen fra Zhipu klar. Ved å kombinere offentlig tilgang, åpne planer og global alliansebygging, satser selskapet på skala, tilgjengelighet og tilpasning til Kinas strategiske teknologiske mål. Autoglm er ikke bare en chatbot; Det er en funksjonell agent designet for å operere uavhengig-og det er nå i hendene på millioner.
Politiske spenninger og global kontroll
Zhipus oppgang har ikke gått upåaktet av internasjonale regulatorer. Som andre kinesiske AI-utviklere var det blacklist. Til tross for dette fortsetter det å motta robust innenlandsk støtte og opprettholder sterke partnerskap med bystyre og lokale teknologibedrifter.
Det regulatoriske bildet er enda mer turbulent for konkurrenter som Manus. Etter økende bekymring for sikkerhet, forbød amerikanske stater som Tennessee og Alabama bruk av manus på regjeringsnettverk, og siterer risikoer knyttet til sensur, propaganda og cybersikkerhetstrusler. Føderale diskusjoner pågår om klassifisering av autonome agenter som Manus og DeepSeek som høyrisikoplattformer som krever tilsyn.
Føderale byråer veier en bredere AI-plattformpolitikk som kan omfatte ZHIPUs modeller. Denne utviklingen utløste en uptick i innenlandsk brikkehoding i påvente av ytterligere amerikanske eksportkontroller.