# GLM-Edge – 智谱开源的端侧大语言和多模态系列模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/25173/
- Published: 2026-07-12T07:18:29+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * 覆盖对话与多模态两条线，适配手机、车机、PC等端侧场景。
 * 混合量化与投机采样结合，在骁龙8 Elite上可达60至100 tokens/s。
 * 支持跨平台部署，适合智能助手、客服、教育与内容创作等应用。

## GLM-Edge是什么

GLM-Edge是智谱开源的一系列端侧部署优化的大语言对话模型和多模态理解模型，包含`GLM-
Edge-1.5B-Chat`、`GLM-Edge-4B-Chat`、`GLM-Edge-V-2B`和`GLM-Edge-V-5B`。1.5B / 2B
模型主要面向手机、车机等平台、4B / 5B 模型主要面向PC等平台。基于GLM-4系列技术积累，
调整模型结构和尺寸，实现模型性能、实机推理效果和落地便利性之间的最佳平衡。在高通
骁龙8 Elite等端侧平台上，GLM-Edge基于混合量化方案和投机采样技术，1.5B对话模型、2B
多模态模型能实现每秒60至100个tokens的高速解码，展现出卓越的推理性能。

阅读目录

 * [GLM-Edge是什么](https://paooo.com/aigc-news/25173/#glmedge%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [GLM-Edge的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/25173/#glmedge%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [GLM-Edge的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/25173/#glmedge%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [GLM-Edge的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/25173/#glmedge%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [GLM-Edge的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/25173/#glmedge%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![GLM-Edge](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/GLM-Edge-website-1-1.avif)

## GLM-Edge的主要功能

 * **大语言对话模型**：提供基于大型语言模型的对话能力，理解和生成自然语言，适用于
   聊天机器人、智能助手等应用。
 * **多模态理解模型**：结合视觉和语言信息，理解和描述图片内容，适用于图像标注、视觉
   问答等多模态交互场景。
 * **端侧优化**：针对手机、车机和PC等端侧设备进行优化，实现在资源受限的环境中高效
   运行。
 * **快速推理**：在特定硬件平台上，如高通骁龙8 Elite，基于混合量化和投机采样技术，
   实现高速的模型推理。
 * **跨平台部署**：支持在多种硬件和操作系统上部署，包括但不限于Android、iOS和Windows。

## GLM-Edge的技术原理

 * **预训练语言模型**：GLM-Edge系列模型基于自回归语言模型，在大规模文本数据上进行
   预训练，学习语言的复杂结构和语义信息。
 * **迁移学习**：预训练完成后，模型基于迁移学习适应特定的下游任务，如对话生成、文本
   分类等。
 * **量化技术**：为在端侧设备上高效运行，GLM-Edge采用量化技术，将模型的权重和激活
   从浮点数转换为低精度表示，如INT4或INT8，减少模型大小和计算需求。
 * **混合量化方案**：结合不同的量化策略，如动态量化和静态量化，平衡模型性能和推理
   速度。
 * **投机采样技术**：预测性地执行计算，减少实际需要的计算量，提高模型的推理速度。

## GLM-Edge的项目地址

 * **GitHub仓库**：[https://github.com/THUDM/GLM-Edge](https://github.com/THUDM/GLM-Edge)
 * **HuggingFace模型库**：
    - **GLM-Edge-1.5B-Chat**：[https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-1.5b-chat](https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-1.5b-chat)
    - **GLM-Edge-4B-Chat**：[https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-4b-chat](https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-4b-chat)
    - **GLM-Edge-V-2B**：[https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-2b](https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-2b)
    - **GLM-Edge-V-5B**：[https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-5b](https://huggingface.co/THUDM/glm-edge-v-5b)
 * **在线体验Demo**：
    - **GLM-Edge-1.5B-Chat**：[https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-1.5B-Chat-Space](https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-1.5B-Chat-Space)
    - **GLM-Edge-V-5B**：[https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-V-5B-Space](https://huggingface.co/spaces/THUDM-HF-SPACE/GLM-Edge-V-5B-Space)

## GLM-Edge的应用场景

 * **智能助手和聊天机器人**：提供自然语言交互，帮助用户解决问题，执行任务。
 * **语音识别和语音助手**：集成到智能音箱、车载系统等设备中，提供语音控制功能。
 * **客户服务**：用于自动回复客户咨询，提供客户支持，减少客服工作量。
 * **教育和学习**：作为语言学习工具，帮助学生练习语言和理解复杂概念。
 * **内容创作和编辑**：辅助写作，生成文章、报告等内容，提高创作效率。

🧭 文中关联 [AI 工具](https://ai.paooo.com/)官网与参数卡（语宙 AI 导航）

**HuggingFace ↗**

HuggingFace：AI模型开发社区，面向大语言模型场景提供便捷实用的在线功能支持，涵盖大
模型等实用方向。

❓ 常见问题解答（FAQ）

GLM-Edge适合部署在哪些设备上？

GLM-Edge分为1.5B/2B和4B/5B两类规格，前者主要面向手机、车机等端侧设备，后者主要面向
PC等平台，适合资源受限但需要本地推理的场景。

GLM-Edge的推理速度有多快？

在高通骁龙8 Elite等端侧平台上，GLM-Edge结合混合量化方案和投机采样技术，1.5B对话模型、
2B多模态模型可实现每秒60至100个tokens的高速解码。

GLM-Edge能做哪些应用？

它既能用于智能助手、聊天机器人，也能支持图像理解、语音助手、客户服务、教育学习和
内容创作等场景，适合需要本地化、低延迟推理的应用。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

端侧模型如何兼顾速度和质量？

通常要靠小参数模型、混合量化和投机采样组合拳：前者压缩体积，后者提升解码吞吐。真正
落地时还要按任务分层，常见问答走端侧，复杂推理再按需上云。

手机和车机部署差异大吗？

很大。手机更看重功耗、发热和后台常驻，车机则更强调稳定性、离线可用和多模态输入。
部署时要分别做内存预算、热管理和模型切换策略，不能直接复用同一套参数。

🗳️ 读者观点微投票 · 您的实战立场是？

端侧[大模型](https://paooo.com/ai-study/)落地，先拼速度还是能力？

🕸️ 语宙向量知识图谱 · 语义强关联深度内链

[🏮 所属权威专题：国产大模型选型与资费对比 →](https://paooo.com/topics/domestic-llm-ecosystem/)

 * [GLM-5.2 – 智谱推出的新一代开源大模型，上下文1M](https://paooo.com/aigc-news/24343/)
 * [GLM-4-32B – 智谱开源的新一代基座模型](https://paooo.com/aigc-news/20322/)
 * [GLM-Z1-32B – 智谱开源的新一代推理模型](https://paooo.com/aigc-news/20326/)
 * [智谱开源GLM-4.5V：106B参数视觉推理新标杆，代码复刻、视频理解多场景实测](https://paooo.com/aigc-news/14290/)

[🏛️ Prompt 语宙研究院](https://paooo.com/author/paooo-research/) · Prompt 语宙研究院（
paooo.com Research）专注于前沿多模态大模型架构拆解、AI Agent 工作流评测、AIGC 提示
词工程（Prompt Engineering）与全球高增长 AI 生产力工具实测追踪，致力于为中文开发
者与创作者提供一手、可复现的深度技术洞察。

[📄 Markdown 纯净版](https://paooo.com/aigc-news/25173/?format=md)

💡 这篇内容对您有启发吗？

[📡 RSS 订阅](https://paooo.com/feed/)[✨ 提交 AI 工具 / 合作](https://paooo.com/submit-tool/)

**🚀 Prompt 语宙 AI 创作者生态：**探索 2,800+ 全球实用 AI 工具与高精度生图提示词
咒语库

[🧭 语宙 AI 导航 (ai.paooo.com)](https://ai.paooo.com/)[🎨 AI 生图 Prompt 库](https://paooo.com/ai-image-prompts/)
[📚 核心专题导航](https://paooo.com/topics/)[⚡ AIGC 早报生成器](https://paooo.com/mtool/)