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AI 新范式：模型即服务 -> MaaS 开放平台-GLM-4-AllTools（硬核干货）

来源：互联网时间：2026-08-17 14:23:55

之前我们体验过不少AI大模型在用户侧的能力，从一键生成PPT、Excel，到文生图、文生视频，效率确实惊人。但换个角度，如果以开发者视角来看这些模型，又会是怎样一番光景？今天我们就聚焦智谱的MaaS开放平台（bigmodel.cn），重点聊聊其中的GLM-4-AllTools模型——它如何把图片理解、联网搜索、代码解释、绘图等多种工具整合到一起，实现更复杂的任务。

通过bigmodel.cn网页端即可访问，以下是对该平台和模型的实际探索。

大模型 GLM-4 简介

在MaaS开放平台的【开发文档】菜单下进入【通用大模型】栏目，可以看到可供调用的模型API集合。主要分为几个系列：

1、GLM-4 系列

模型编码：glm-4-0520、glm-4、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-flash

2、GLM-4V 系列

模型编码：glm-4v

3、GLM-4-AllTools

模型编码：glm-4-alltools

AllTools顾名思义，集成了多种工具调用能力，下面通过三个具体例子来感受它的实际表现。

AI 图片理解&情景分析

示例 CASE-1

给定一张带有天空、白云、海面、树木的图片，进行图片情景识别。

在编辑器中提供图片地址（url）以及查询指令（query）：

1、输入：
query：图里有什么？

2、输出：
result：图中有一片湛蓝的海面、蓝天白云和岩石上的树木。
海面波光粼粼，反射着太阳光;
天空中的云朵延展而蓬松，呈现出不同的形状和大小;
海岸边的岩石崎岖不平，上面生长着一些坚韧的植物。

从输出可以看出，模型不仅识别出蓝天、白云、海面、树木这些显性元素，连云朵的形状、海面的反光细节都准确捕捉——视觉理解能力相当扎实。

AI 股市查询&实时资讯

示例 CASE-2

针对“2024纳斯达克100指数冲击20000点”这一现象，让模型分析其产生根源。这里需要启用流式输出（stream=True），支持SSE标准，逐块返回生成内容，结束时会有 data: [DONE] 消息。

模型可选择的工具类型包括：

1）function
2）code_interpreter
3）drawing_tool
4）web_browser

实际测试中，GLM-4-AllTools准确理解了指令，调用web_browser获取了纳斯达克100冲上20000点的实时资讯，并给出了分析。工具的选择完全符合预期。

AI 天气预测&文生图

示例 CASE-3

输入指令：“帮我查询深圳07/21至07/26的天气情况，根据天气情况和深圳的著名地标，画一张高质量的城市风景海报。” 模型依次调用了web_browser获取天气数据，再调用drawing_tool生成海报，整个过程一气呵成。

通过drawing_tool，模型可以根据文本描述生成高质量、高分辨率的图片，支持多种风格，满足各类绘图需求。除了web_browser和drawing_tool，模型还具有增强的函数调用能力（Function Call），允许AI助手调用外部函数，执行特定任务或获取必要数据，实现与外部系统的无缝集成。

尤为关键的一点：可以清晰地看到模型推理响应的完整过程，每一步工具调用和中间结果都有迹可循，这对于调试和开发来说非常有价值。

从这三个示例可以看出，GLM-4-AllTools将多种工具能力融为一体，让开发者只需通过一套API就能实现复杂的工作流——从图片理解、实时信息查询到天气数据获取、图像生成，都能在一个模型调度下完成。这种“All-in-One”的方式，确实简化了传统多模型、多API串联的繁琐工作。