2025年伊始，智谱AI旗下GLM系列模型迎来重大升级。核心亮点在于：模型性能显著提升，同时开发者友好度持续提高。此次更新中最引人注目的，当属GLM-Realtime——业界首个端到端多模态大模型。经过深度体验，可以确信地说，AI大模型已迈入全新阶段。

行业首个端到端多模态模型：亲测体验

据官方介绍，GLM-Realtime集成了多项核心能力：近乎实时的视频理解、端到端的语音交互、独特的清唱功能、长达2分钟的记忆存储，以及Function Call调用能力。

视频理解能力相当于为AI赋予了视觉感知，极大地丰富了输入信息的维度；端到端的语音交互支持随时打断，使交流更贴近人类自然对话；清唱功能在当前AI领域独一无二；记忆能力让AI能够处理更长上下文信息；Function Call则通过外部知识库调用，进一步扩展了模型的知识边界。

目前，GLM-Realtime API已在智谱AI开放平台正式上线，而且现阶段完全免费开放调用。对于广大个人开发者而言，这无疑是实实在在的利好。

那么，这些能力究竟如何落地？让我们通过几个实际应用场景一探究竟。

不会唱歌的AI，怎能称得上优秀聊天机器人

首先测试GLM-Realtime的语音对话能力。在智谱AI开放平台注册账号后，进入控制台创建API key，即可开始调用。下面是客户端的鉴权代码示例：

// 客户端鉴权代码示例

服务端鉴权代码如下：

// 服务端鉴权代码示例

随后是接口调用实现，通过WebSocket建立双向通信：

// WebSocket通信代码示例

设计一个简洁的语音对话界面，支持启动和停止对话。除了常规聊天功能，这里还隐藏着一个彩蛋——GLM-Realtime已经具备歌唱能力。

// 语音对话界面代码示例

程序打包发布后，实际运行效果令人惊叹——不得不说，AI的演唱水平远超大多数人。

AI带你看见更广阔的世界

接下来，我们来体验GLM-Realtime的视频理解能力。客户端和服务端的鉴权代码与前述相同，此处不再赘述。需要额外设计一个视频交互界面：

// 视频交互界面代码示例（效果来自智谱清言，已支持视频通话）

以Android端应用为例，实现代码示例如下：

// Android端代码示例

服务端接收视频与音频数据，并返回音频响应：

// 服务端处理代码示例

执行上述代码后，检查服务端和客户端的日志输出，确保通信正常。完成调试并打包发布，最终效果令人惊艳。

（效果来自智谱清言，已支持视频通话）

当AI拥有了长期记忆

当GLM-Realtime强大的视频理解能力与智能眼镜相融合，将激发出怎样的创新应用？智谱AI与INMO影目携手进行了一次有趣的探索。佩戴智能眼镜，轻按开关进入对话模式，此时GLM-Realtime所见即你所见。来看看实际测试效果：

更令人惊叹的是，在长期记忆能力的加持下，用户可以对2分钟内看到的画面进行提问。春节临近，让AI帮忙撰写对联——对AI而言自然是轻而易举。整个互动过程妙趣横生，如同与一位博学多识的朋友吟诗作对。

从AI发展趋势来看，未来将实现记忆的分层管理，涵盖短期、中期和长期记忆。记忆系统将从"单一存储"模式向"分布式认知架构"演进，核心转向"智能筛选与整合"，在"记忆"与"遗忘"之间寻求合理平衡。AI正日益贴近人类思维特性。

AI硬件即将迎来爆发

在情感陪伴场景中，GLM-Realtime的视频理解与语音交互能力拥有广阔的应用前景。想象一下，让智能眼镜与智能机器人进行一场角色扮演游戏——AI能否识别出对手也是AI呢？

AI与物理世界的深度融合，将催生具身智能——这也是行业一致看好的发展方向。具身智能能够更有效地理解并操控现实世界，不仅是技术层面的飞跃，更是人机交互方式的革命性变革。AI将不再局限于屏幕前的静态交互，而是通过机器人或其他智能设备与人类展开更自然、更深入的互动。这一方向的发展，将为教育、医疗、服务等行业创造全新的机遇。

大模型已迈入Next Level

智谱GLM系列模型的此次升级带来了诸多惊喜，特别是GLM-Realtime端到端多模态能力，将AI的应用边界进一步拓展。从语音对话到视频理解，从实时交互到长期记忆——每一项能力都在为开发者和用户创造前所未有的体验。值得持续关注。