智谱AI回应：被美国列入实体清单！（微信文章未删减版）

主要观点总结

文章介绍了智谱AI在面对美国实体清单影响及全球AI禁令情况下的应对策略，以及最新发布的三大模型和升级情况。

关键观点总结

关键观点1: 美国商务部工业和安全局更新了出口管制实体清单，将智谱AI等中国AI企业列入其中。

文中详细描述了美国将智谱AI列入实体清单的理由和背后的政策意图。

关键观点2: 智谱AI发布了三大全新模型（Realtime、Air、4V-Plus）以应对制裁。

这些模型在语音交互、视觉理解和商业场景应用等方面具有创新性和广泛应用前景。

关键观点3: 智谱AI设置了针对全社会免费开放Flash系列普惠模型API，促进了全民AI的发展。

这些免费模型包括语言、多模态理解、多模态生成功能，为开发者提供了便利。

正文

Datawhale分享

最新：智谱AI，实体清单影响

和前天如出一辙的公告又来了！刚刚，美国首个全球 AI 禁令正式颁布！

而现在，美国对中国 AI 的限制正在从芯片蔓延到其他领域。

就在凌晨，美国商务部工业和安全局（BIS）更新了出口管制实体清单。

更新的出口管制实体清单中，就新增了「智谱 AI」。

智谱 AI 被全面拉黑

在 BIS 的第一份文档中，将 11 家中国 AI 企业列入实体清单，其中 10 家实体均是智谱旗下的。

△ 实体清单公司列表，图源：数字生命卡兹克

文件中列出的理由是：

这些实体通过开发和整合先进的人工智能研究，来推进中国的军事现代化。根据《出口管理条例》（EAR）第744.11节，这种活动违反了美国的国家安全和外交政策利益。

美国商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Marie Raimondo）则在另外一份声明中表示：「这些规则将进一步加强我们的控制，确保中国无法对美国的安全造成任何威胁。」

🇺🇸真·白宫严选 🐮

对此，智谱 AI 发布了官方声明。

「掌握全链路大模型核心技术」，自主可控是智谱的底气。

不惧制裁，连发三大模型

就在下午，智谱 AI 也第一时间发布了三大全新模型（Realtime、Air、4V-Plus），做出了强有力的回应。

GLM-Realtime 硬刚 GPT-4o

GLM-Realtime 是全新推出的端到端模型，可以实时地理解视频内容，支持长达两分钟的记忆，能做到说视频，直接跟现实生活、物理世界看到的东西进行一个交互。在语音交互方面，尤其创新性地实现了清唱功能，首次让大模型具备在对话中的歌唱能力。　

此外，Realtime 进一步支持 Function Call 功能。不仅能够依靠自身的知识和能力，还能灵活调用外部知识和工具，从而能够拓展到更广泛的商业场景。　

这样的话想象空间就非常大了，想象以后的 agent，每个人都会拥有一个 AI 的管家，帮大家去做一些相关的现实生活中的问题，比如你想去北京玩，它能告诉你天气，还能帮你订酒店。

GLM-4-Air 全面升级

智谱 AI 基于对话和文本创作的实际需求，对 GLM-4-Air 进行全方位升级，进而诞生了 GLM-4-Air-0111。

此版本对训练数据与流程进行深度优化，通过算法改进，在某些维度可以取得与规模更大的模型GLM-4-Plus接近的性能。

同时，模型配置却保持精简，有效避免了资源的过度占用。值得一提的是，相较于前代，它的调用费用降低了一半，显著减轻了开发和部署的成本压力。

GLM-4V-Plus 全面升级

GLM-4V-Plus 则升级了视觉理解能力。

新版本具备长达2小时的视频理解能力；同时具有广泛的兼容性。它可以处理 224×224 的低分辨率图像，也能应对 4K 超清的高分辨率图像，对于极长宽比图像也能适配。

在保证高效识别的同时，GLM-4V-Plus 减少了 Token 消耗。

在多个公开榜单测试中，GLM-4V-Plus 相较于之前版本有明显的效果提升。

加速全民 AI，发出中国声

智谱设置了针对全社会免费开放 Flash 系列普惠模型 API。作为行业首个全模态的免费系列模型，开发者可以免费调用语言、多模态理解、多模态生成功能。

目前智谱已经开放了全新的「Flash全模态全家桶」供大家使用，分别是：

GLM-4-Flash 语言模型：适用于智能问答、摘要生成和文本数据处理等场景。

GLM-4V-Flash 图像理解模型：适用于图像识别、图像问答、图像推理等场景。

Cogview-3-Flash图像生成模型：应用于艺术创作、设计参考、游戏开发、虚拟现实等领域。

CogVideoX-Flash视频生成模型：支持文生视频，依据输入的文本描述生成相应的动态视频内容；还支持图生视频，能够对输入的图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义。

最后，我们想说的是：

面对美国的限制，智谱 AI 不仅没有退缩，反而加速前行。

连发三大模型、升级普惠模型，都在为全民 AI 时代添砖加瓦。

凭能力解开实体的束缚，发出中国声。

期待在智谱的推动下，AI 能真正融入生活、工作、行业场景，为世界带来更多惊喜与改变。

One More Thing

支持国产大模型，从我做起。

Datawhale 贴心地给大家准备了「智谱 AI」动手实践教程（入门篇）。

笔者是 Datawhale 成员、教育领域的工作人员，我这边就以我的视角给大家展示一些智谱免费模型的效果。

这里我教大家 GLM-4V-Flash 模型批改作业~

其他的模型及方案会在教程中更新，教程地址：https://spvrm23ffj.feishu.cn/docx/V9gidaXRyohRMBxWDIycSru6n5g

△ 批改作业

GLM-4V-Flash

import gradio as grimport base64from zhipuai import ZhipuAI
# 初始化API客户端api_key =""  # 替换为您的实际 API Key
client = ZhipuAI(api_key=api_key)
# 定义问答逻辑def ask_question(image_path, text_input):    try:        # 读取图片并转换为 Base64 编码        with open(image_path, 'rb') as img_file:            img_base = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')                # 构造消息内容        messages = [            {                "role": "user",                "content": [                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": img_base}},                    {"type": "text", "text": text_input},                ],            }        ]                # 调用模型接口        response = client.chat.completions.create(            model="glm-4v-flash",            messages=messages,        )                # 获取助手的回复内容        assistant_message = response.choices[0].message.content    except Exception as e:        assistant_message = f"调用模型时发生错误：{e}"        return assistant_message
# 创建Gradio界面with gr.Blocks() as demo:    gr.Markdown("# 智谱AI问答界面")    gr.Markdown("上传图片并输入问题，让AI为您解答。")        # 输入组件    image_input = gr.Image(type="filepath", label="上传图片")    text_input = gr.Textbox(label="输入问题", placeholder="例如：请描述这个图片")    submit_button = gr.Button("提交")        # 输出组件    output = gr.Textbox(label="AI回复")        # 定义交互逻辑    submit_button.click(ask_question, inputs=[image_input, text_input], outputs=output)
# 启动Gradio应用demo.launch()

智谱AI回应：被美国列入实体清单！