作者 | 肖汝健
编辑 | 周伟鹏
8月26日晚，智谱正式认领“牛来（Ox Alpha）”大模型，确认它就是新发布的GLM-5.3-Flash。
它此前匿名出现在OpenRouter等平台，免费开放调用，期间累计调用量达到约62万亿Token，成为当周最受欢迎的模型。
消息公布后，智谱股价今日大涨12.62%，收报1160港元/股。
值得注意的是，过去一周，牛来大模型面向全球开发者的全部线上推理，都跑在国产AI芯片上。
据悉，这背后实际调用的国产芯片超过10万张，供应商可能包括华为、摩尔线程和海光。
这是国产算力首次以这么大的芯片规模，直接承接全球开发者的真实推理流量。
“牛来”，到底有多牛
免费调用确实容易吸引人，但牛来大模型能火，主要还是靠实力。
GLM-5.3-Flash，总参数320B、每次激活18B参数，支持100万Token上下文。
智谱公布的六项测试中，它的成绩全部超过自家上一代旗舰GLM-5.2，部分项目甚至超过Claude Opus 4.8。
更夸张的是价格。
每百万Token输入0.8元、输出2.8元，目前有两周限时优惠，输入0.4元，输出1.4元。
这价格是智谱旗舰GLM-5.3的1/10，Claude Opus 4.8的1/40。
此前公认便宜好用的DeepSeek-V4-Flash，如今涨价后，即便空闲时段输入/输出也分别要1.5/4.5元，是GLM-5.3-Flash的三倍多。
梁叔叔已经变成了梁子，现在上位的，是智谱首席科学家唐杰唐叔叔了。
在Artificial Analysis给出的图表上，大模型“斩杀线”的范围也随之更新。
折扣期间，牛来大模型完成一项测试任务的成本约为0.045美元，得分为57。同样的价格区间，它几乎没有对手；而更强的大模型，成本要高出一个数量级。
而且，牛来大模型是GLM-5系列第一款原生多模态模型，它“看得见”了。
有海外开发者给它看了《魔兽争霸3》的真实游戏截图和视频，让它直接照着复刻。
经过几轮自主编程，它最终在浏览器里做出了一个复刻版游戏菜单。
当然，它还没有做到面面俱到。
评测机构Gert Labs认为，牛来一次性解决问题的能力大约在Claude-Opus-4.5水平，而且速度更慢，需要消耗更多推理Token。
同时，也有开发者拿它和Qwen 3.8 Max完成相同的3D编程任务。牛来跑了约80分钟，中途一度卡死，需要重新启动；Qwen则用约65分钟一次完成。
不过，这些测试针对的还是匿名测试阶段的牛来大模型。智谱表示，正式版已经进一步提升了性能和稳定性。
十万国产卡，撑起一头“牛”
在牛来大模型发布之前，智谱已经为国产替代准备了一段时间。
今年6月，GLM-5.2上线时，智谱就宣布完成了对华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪等多个国产算力平台的推理适配。
一个月后，又有消息称智谱落地1GW级国产AI算力数据中心建设，并完成对AI基础设施公司中科加禾的收购。
一个负责把卡堆起来，一个负责把卡用起来。
中科加禾主要做编译器、运行时和推理引擎，解决的正是不同国产芯片不好适配、利用率不高的问题。
这些动作，都在补智谱国产算力的基础设施能力。
到了牛来大模型，外界第一次真正看到了它承接大规模线上流量的结果。
据《晚点》消息，GLM-5.3-Flash调用的国产芯片超过10万张，供应商可能包括华为、摩尔线程和海光；过去一周，牛来大模型的全部线上推理流量，都由国产芯片承载。
这也是公开披露中，国产算力首次以十万卡级集群，直接承接全球开发者产生的大规模真实流量。
当然，卡多只是第一步。
智谱称，这批国产芯片的单卡算力、内存容量和带宽相对受限。
为此，它们重新改造推理引擎，通过任务拆分、量化、缓存优化和高速互联提高集群效率。
最终，相比同一硬件上的初始基线，端到端服务性能提升至原来的3倍。官方称，硬件利用率和单Token成本已经做到与主流英伟达GPU相当。
国产算力，跨过了又一道门槛
不过，十万张国产卡能撑起牛来大模型，并不意味着国产算力已经追上了英伟达。
一款大模型从开发到上线，大致要经历预训练、后训练和推理部署几个阶段。推理，是在模型完成训练之后，真正响应用户请求的环节。
智谱这次跑通的是大规模线上推理，但训练阶段用了什么芯片，没有披露。
因此，它证明的是，国产算力已经可以支撑前沿模型面向全球用户提供服务。
从训练到推理全部国产化，则是另一道门槛。
这方面，国内已经有了成果。
今年6月，美团发布LongCat-2.0，宣布在5万张国产算力卡上完成从预训练到推理的全流程。
这两个案例放在一起看，国产算力正在从“能适配”，走向大规模生产应用。
但和英伟达相比，差距依然存在。
从硬件和生态本身看，无论是单卡性能、显存带宽、高速互联，还是最难替代的CUDA软件生态，英伟达仍然拥有整体优势。
前路还长，但从“能不能用”到“已经能大规模用”，这本身就是一次跨越。
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