2025年开春，智谱GLM系列模型上新升级了，这次发布可以总结为一句话：模型能力越来越强，对开发者越来越普惠。本次发布当中，尤其让我眼前一亮的是端到端多模态模型GLM-Realtime，简单上手测试之后，我觉得大模型已经进入到了next level，下面跟随K哥一起来抢先体验吧。
行业首个端到端多模态模型，初体验
根据智谱官方的介绍，GLM-Realtime是一个端到端多模态大模型，具有近乎实时的视频理解与端到端的语音交互能力，创新性地提供了清唱功能，并且支持长达2分钟的记忆以及Function Call功能。
视频理解能力就好比AI有了眼睛，输入的信息更丰富了；端到端的语音交互，可以随时打断，交互方式更接近人类，清唱更是独树一帜的能力；记忆让AI能够处理更多时间跨度的信息；Function Call功能，通过调用外部知识库，拓展了AI的知识边界。
GLM-Realtime API 已经在智谱AI开放平台上线，现阶段可以免费调用，对于广大个人开发者来说，简直就是送福利。网址如下：
https://bigmodel.cn?utm_source=0103&utm_campaign=2025q1&_channel_track_key=FLc6U2DC
下面我们选择几个场景，做些小应用，更深入地探索GLM-Realtime的能力。
不会唱歌的AI，不是好Chatbot
先来试试GLM-Realtime的语音对话能力。在智谱AI开放平台上注册好账号后，进入控制台，创建一个API key，就可以对接口进行调用了。以下是我的客户端鉴权代码：
服务端的鉴权代码：
接下来实现接口调用，通过WebSocket连接建立与接口之间的双向通信。
设计一个简单的语音对话界面，能够启动和停止语音对话。除了对话，现在GLM-Realtimeg已经会唱歌了。
语音对话界面的实现代码，如下：
程序打包发布，现在就来看看实际运行效果吧。
不得不说，AI唱得真好，比我强太多了。
AI帮你看见更大的世界
接下来，试试GLM-Realtime的视频理解能力，客户端和服务端鉴权代码跟前面一样，就不展示了。还需要设计一个简单的视频交互界面：
（效果来自智谱清言，已支持视频通话）
以android端App应用为例，代码实现如下：
服务端传入视频、音频内容，返回音频，代码实现如下：
将以上代码运行起来，看下服务端运行时日志：
再看看客户端运行时日志：
完成代码调试后，就可以打包发布了，一起来看看效果。
（效果来自智谱清言，已支持视频通话）
当AI有了记忆
当GLM-Realtime强大的视频理解能力，搭载到智能眼镜上，又会激发出怎样的创新和创意呢？智谱携手INMO影目，进行了有趣的探索。戴上智能眼镜，轻轻一按开启对话模式，这时GLM-Realtime跟你看到的画面是一样的，来看看实测的效果。
你也被智能眼镜惊艳到了吧？接下来，还有更加震撼的，在GLM-Realtime长期记忆能力的加持下，你能够对2分钟内看到的画面进行提问。春节快到了，我让AI帮我写对联，对AI来说小菜一碟。体验下来，交互方式非常有趣，就好像跟一位学识渊博的朋友在吟诗作对。
从AI发展趋势来看，未来将实现记忆分层管理，包括短、中、长期记忆，记忆系统从 “单一存储” 向 “分布式认知架构” 演变，记忆管理重点转向“智能筛选与整合”，并在 “记忆” 与 “遗忘”间找到合理的平衡，AI越来越贴近人类的思维特性。
AI硬件，即将井喷
在情感陪伴类场景，GLM-Realtime的视频理解与语音交互能力，将有广阔的发展空间。我突然灵光一闪，让智能眼镜跟智能机器人来一场角色扮演游戏，你猜AI能够辨认出对手也是AI吗？
AI与物理世界的融合，将产生具身智能，这也是被行业看好的发展方向，具身智能能够更好地理解和操控现实世界。
具身智能不仅是技术的提升，更是人机交互方式的革新。AI将不再局限于屏幕前的静态交互，而是能够通过机器人或其他智能设备与人类进行更加自然、深入地互动。具身智能的发展，将为教育、医疗、服务等行业带来新的发展机遇。
大模型已经进入next level
智谱GLM系列模型的这次升级，带给我很多惊喜，尤其是GLM-Realtime端到端多模态的能力，将AI的应用边界再次拓宽，从语音对话到视频理解，从实时交互到长期记忆，每一个能力都为开发者和用户带来了前所未有的体验。
