好你个智谱,模型价格搞双标:中国一套外国一套

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好你个智谱,模型价格搞双标:中国一套外国一套
7187点击    2026-04-14 17:38

现在,轮到国产模型开始收割老外了。


有网友发现,智谱的Max计划在中国只要469元人民币,折合差不多68美元;


可到了西方用户手里,直接飙到160美元,足足贵了一倍多。


发帖的哥们儿一看这价差,当场破防,直呼这种“老外税”实在是太疯狂了。


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不过判定方式也是简单粗暴——通过微信扫码注册,或者直接支付宝付款,就可以享受中国用户的优惠价格。


而且功能和老外的“富人税”版本没有区别,这波操作也是说明国产模型真的支棱起来了。


智谱“老外税”引发破防


截图一放出来,评论区瞬间沦陷。


先是有网友第一波开喷,嘲讽得特别直接:“你们GDP高就该多付钱啊,这叫购买力公平,懂?”


结果帖主只是回了一句“笑死”。


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还有网友直接给帖子打标,表示不同地区的购买力不同,价格不一样很正常,对这种数字商品采取这样的做法是行业惯例。


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结果依然是被帖主回怼,这价格明明就只有两个等级,对发达国家和欠发达国家都算一个价,唯独中国不一样,明显就是在收割敛财。


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还有人解释,正是因为在美国提供服务所需的劳动力、税收和营销成本都与在中国不同,所以价格不一样依然很正常。


然而实际上,包括美国在内的全球海外端点其实都托管在新加坡,基础设施补贴多,根本算不上额外成本。


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支持方继续反击表示支付、风控、客服、合规、营销这一整套服务全砸在西方市场,成本当然要西方人买单。


双方你来我往,吵得热火朝天,反正结果是谁也说服不了谁。


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另外还有网友表示,中国版本虽然便宜,可是根本就抢不上,每天都是一放就秒光。


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甚至在某二手交易平台,都已经出现了代抢服务。


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无论是国内爆火还是差别定价让老外破防,都说明了一个事实——GLM,可能是真的好用。


打铁还需自身硬啊。


Hugging Face产品负责人力挺GLM-5.1


对GLM-5.1表达强烈支持的,是Hugging Face产品负责人Victor。


他用GLM-5.1单枪匹马写了一个531行的Three.js赛车游戏。


其中包含了真实漂移动力学、自迭代调试20多次(全程无视觉辅助)、四种人格切换、曲率地图生成、硬核向量数学,全程从零打造。


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Victor还直言,这是完胜Claude Code搭配Opus 4.6的水平,激动地在帖子里直呼:“下个月你们会听到很多这个模型——开源冲!”


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Victor激动这波现身说法直接把GLM-5.1的实战能力拉满。


更巧的是,被他cue到的Claude,刚刚又被曝出了偷偷降智的消息。


来自GitHub、X、Reddit等多个社区的用户集体吐槽,Claude性能明显下滑,推理深度变浅、幻觉越来越多、任务做到一半就提前放弃,基准测试准确率从83.3%直接跌到68.3%。


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针对这一指控,Claude Code负责人Boris Cherny回应称,用户感知到的性能退步实质上是产品策略调整的结果。


他提到Opus 4.6在2月9日启用了自适应思考模式,并在3月3日将默认努力程度下调至85级的“中等”水平,公司认为这是智能、延迟和成本之间的最佳平衡点。


这种被网友戏称为“人工智能缩减版”的现象不仅局限于推理能力,还延伸到了使用成本。


有开发者通过分析近12万次API调用记录发现,Anthropic在3月初将Claude Code的提示词缓存有效期从一小时缩短到了五分钟。


这意味着在长时程编程任务中,原本可以复用的上下文会迅速失效,导致用户必须频繁支付更高昂的缓存创建费用,间接加速了订阅用户配额的消耗。


这种情况下,被开源平台负责人盛赞的GLM-5.1,因为价格引发热议,也成为情理之中…


只能说风向已经变了,西风渐,东风劲~


参考链接:

[1]https://x.com/xw33bttv/status/2043699391421391267

[2]https://x.com/victormustar/status/2043595533919359033

[3]http://venturebeat.com/technology/is-anthropic-nerfing-claude-users-increasingly-report-performance


文章来自于微信公众号 "量子位",作者 "量子位"

关键词: AI新闻 , 智谱 , 中国大模型 , GLM
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RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

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prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0