【量子位 2026年1月16日讯】在AI生图领域长期受限于海外算力的背景下，中国科技企业迎来里程碑式突破。1月14日，智谱AI与华为正式联合开源新一代图像生成模型GLM-Image——这是国内首个全程基于国产芯片（华为昇腾Atlas 800T A2）完成训练的SOTA（当前最优性能）级多模态模型。该模型不仅在复杂文本生成、长文本渲染两大权威榜单中斩获开源第一，更以“0.1元生成一张图”的极致性价比，打破国外闭源模型的技术与成本垄断，为自媒体、电商、广告等行业提供了低成本的国产AI生图方案。
一、技术突破：“自回归+扩散”双引擎，破解生图“识字难”痛点
长期以来，AI生图的一大短板是“文字渲染不准”——要么笔画缺失、要么字形失真，尤其在生成汉字时问题更为突出。GLM-Image通过创新的混合架构设计，从根本上解决了这一行业痛点，同时兼顾全局构图与细节质感。
1. 混合架构：9B“大脑”+7B“画笔”，实现“先懂后画”
GLM-Image采用“自回归模型（AR）+扩散解码器”的双模块设计，相当于为AI配备了“战略规划大脑”与“精细作画画笔”：
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自回归模块（90亿参数）：以智谱成熟的GLM-4语言模型为底座，扩展词表融入视觉特征Token，核心负责“理解指令+规划构图”。例如用户输入“生成水循环科普图，标注蒸发、凝结、降水环节”，该模块会先解析文本逻辑，确定每个环节的位置布局、文字标注区域，甚至规划箭头流向等细节，避免传统模型“构图混乱”的问题；
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扩散解码器（70亿参数）：基于单流DiT架构打造，专门负责“填充细节+精准写字”。其搭载的Glyph Encoder文本编码器，能精准还原汉字笔画结构，在CVTG-2K（复杂视觉文本生成）榜单中，文字准确率（Word Accuracy）达0.9116、归一化编辑距离（NED）达0.9557，双双位列开源模型第一，彻底告别“火星文”；
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协同机制：先由自回归模块生成256-4000个视觉Token（对应1024-2048分辨率图像的核心布局），再由扩散解码器将Token转化为高保真图像，实现“语义理解-构图规划-细节渲染”的全流程闭环。
2. 国产算力适配：全流程跑通昇腾生态，打破海外芯片依赖
区别于多数SOTA模型依赖英伟达GPU训练，GLM-Image从数据预处理、大规模预训练到强化学习后训练（RLHF），全流程均在华为昇腾Atlas 800T A2芯片与昇思MindSpore框架上完成，还针对性做了三大优化：
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动态图多级流水：将算子下发的关键阶段拆分为“准备-下发-执行”流水步骤，重叠处理消除性能瓶颈，训练启动效率提升30%；
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多流并行策略：让模型训练时的“计算”与“通信”同步进行，例如文本梯度同步、图像特征广播等操作不再卡顿，分布式训练性能提升45%；
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融合算子优化：集成AdamW EMA、RMS Norm等适配昇腾NPU的高性能算子，既保障训练稳定性，又将单卡运算效率提升20%，最终实现万卡集群长时间稳定训练，验证了国产算力支撑前沿AI模型的可行性。
3. 分辨率自由：1024-2048任意比例原生支持，无需二次训练
传统生图模型若要生成不同比例图像（如9:16竖版海报、16:9横版横幅），需针对每种尺寸单独微调，耗时耗力。GLM-Image通过改进Tokenizer策略，实现1024×1024至2048×2048范围内“任意比例原生生成”，无论是小红书封面（9:16）、电商主图（1:1）还是户外广告（16:9），均可直接输出，无需额外训练。
二、场景实测：从科普图到商业海报，0.1元实现高质感输出
GLM-Image的实用性已在多类场景中得到验证，尤其在“需要文字与图像结合”的任务中表现突出，且API调用成本仅0.1元/张，大幅降低行业应用门槛。
1. 知识密集型场景：科普图、多格漫画精准还原逻辑
在需要呈现专业知识的场景中，GLM-Image能精准把握逻辑关系与文字标注：
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科普插画：输入“生成中国宋代服饰生活场景图，标注‘褙子’‘襦裙’‘方凳’等器物名称”，模型不仅能画出符合宋代审美风格的人物服饰，还能在对应位置添加清晰文字标注，器物细节（如方凳的榫卯结构）也准确还原；
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多格漫画：为电商设计“产品使用步骤图”（如咖啡机冲泡流程），模型可生成4格连续画面，保持人物、产品风格统一，每格的文字说明（如“加入咖啡豆”“按下启动键”）均无错字，适配批量创作需求。
2. 商业创作场景：海报、封面兼具设计感与营销属性
针对商业营销物料需求，GLM-Image能平衡美学效果与信息传递：
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社交媒体封面：输入“小红书泰国旅游攻略封面，要求人物与海滩风景结合，突出‘避坑指南’‘必吃美食’标题”，生成的图像采用高饱和配色，标题字体醒目且与画面融合，符合平台传播调性；
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品牌海报：为白酒品牌设计“松枝主题广告图，酒瓶身嵌入‘松酒’二字”，模型以黑白怪石为底座，搭配自然松枝与白色花艺，“松酒”二字字体古朴，整体呈现出国风雅韵，无需设计师二次修改。
3. 写实场景：人像、风景细节媲美摄影作品
除了图文结合任务，GLM-Image在纯写实生图中同样表现出色：
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时尚大片：输入“男模特天台风衣动态照，低角度仰拍、黑金色调、胶片颗粒质感”，生成的图像中，风衣下摆的动态模糊、背景建筑的强透视效果、模特面部的光影渐变均高度逼真，细节可媲美8K摄影；
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古典场景：要求“宋代古典闲适场景，人物着褙子、窗外有竹林”，模型还原出宋代家具的简约线条、服饰的纹样细节，甚至通过光线营造出“远离尘嚣”的松弛氛围，超写实风格接近影视剧截图。
三、开源与商业化：0.1元/张降低门槛，推动国产AI生态
GLM-Image的价值不仅在于技术突破，更在于其开源属性与亲民的商业化策略，为国内开发者与企业提供了“用得起、改得动”的国产SOTA模型。
1. 全面开源：多平台可获取，支持一键部署
目前，GLM-Image已同步开源至GitHub、Hugging Face、魔搭社区等平台，开发者可直接获取模型权重与训练代码，且采用类Llama的调用架构，无需复杂适配即可部署：
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个人开发者：通过智谱开放平台调用API，0.1元即可生成一张图，支持批量生成；
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企业用户：可基于开源模型进行二次开发，例如电商平台可训练“品牌专属风格模型”，生成统一调性的商品图；
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科研机构：能基于“自回归+扩散”的混合架构，探索下一代多模态技术，官方还提供详细的训练文档与优化工具链。
2. 成本优势：性价比碾压同类模型，加速规模化应用
对比当前主流生图模型，GLM-Image的成本优势显著：国外闭源模型生成一张高清图成本约1-2元，国内同类开源模型约0.5元，而GLM-Image仅需0.1元，且官方透露“速度优化版本即将上线”，生成耗时将从当前的5-8秒缩短至2-3秒，更适配电商大促、节日营销等高并发场景。
3. 生态意义：验证国产算力实力，打破技术垄断
此前，全球SOTA级多模态模型的训练几乎被英伟达GPU垄断，国内企业常面临“算力卡脖子”问题。GLM-Image的成功，证明了国产芯片+框架的全栈算力底座，完全能支撑前沿AI模型的研发，为国内AI生态自主化提供了可复制的范式——未来更多企业无需依赖海外算力，即可开发高性能模型。
四、行业影响：国产生图技术“从跟跑到领跑”
GLM-Image的推出，标志着中国在多模态生图领域从“跟跑国外”进入“局部领跑”阶段，其影响将辐射多个行业：
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内容创作行业：自媒体、设计工作室等中小机构，无需高薪聘请设计师，即可低成本批量生成科普图、海报、封面，创作效率提升5-10倍；
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教育行业：教师可快速生成教学示意图（如数学公式图、生物细胞图），降低课件制作门槛；
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电商行业：商家能定制化生成商品详情图、活动海报，甚至通过模型生成“虚拟试穿”场景，提升转化效率；
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AI生态：将带动昇腾芯片、MindSpore框架在多模态领域的应用，吸引更多开发者加入国产AI生态，形成“算力-模型-应用”的正向循环。
结语：国产AI生图，终于“又好又便宜”
从技术上看，GLM-Image解决了“文字渲染不准”“依赖海外算力”两大行业痛点；从商业上看，0.1元/张的成本让前沿AI技术惠及更多中小用户；从生态上看，它为国产算力与模型的协同发展树立了标杆。
对于普通用户，现在只需访问智谱开放平台，输入文字描述即可生成高质量图像；对于开发者，可通过开源社区深度优化模型；对于行业而言，这或许只是国产多模态技术崛起的开始。正如智谱AI与华为在联合声明中所说：“我们希望通过GLM-Image，让更多人看到国产AI的潜力，共同推动自主化技术生态的成熟。”
目前，GLM-Image的API已正式开放，GitHub、Hugging Face等平台也可获取模型资源，感兴趣的用户可直接体验“国产芯+国产模型”的生图实力。
