Bigmodel

Was ist BigModel?

BigModel ist eine offene Plattform für große Modelle, die von der Beijing Zhipu Huazhang Technology Co., Ltd. entwickelt wurde. Sie bietet Entwicklern und Unternehmen Modelle aus der GLM-Serie sowie die dazugehörigen AI-Entwicklungsfunktionen. Die Plattform dient als umfassende Plattform als Service für Modelle und umfasst Funktionen wie Modellnutzung, API-Aufrufe, Feinabstimmung, Bewertung, Wissensdatenbanken, suchmaschinenbasiertes Suchen, Agenten sowie die privatrechtliche Bereitstellung.

Eine kurze Beschreibung

BigModel ist eine inländische KI-Entwicklungsplattform, die auf GLM-Modellen basiert und über API sowie offizielle SDKs Anwendungen für Texte, multimodale Inhalte, Suchfunktionen, Wissensdatenbanken sowie intelligente Agenten erstellen lässt.

Kernfunktionen

Text und Schlussfolgerungsmodelle

Die Plattform bietet GLM-Modelle für allgemeine Dialoge, komplexe Schlussfolgerungen, Codegenerierung sowie Agentenaufgaben. Das derzeitige Flaggschiff-Modell GLM-5.3 verfügt über einen Kontextumfang von Millionen von Tokens und ist darauf ausgelegt, die Leistung bei komplexer Softwareentwicklung sowie bei langfristigen Agentenaufgaben zu verbessern.

• Unterstützung mehrerer Dialogrunden, Inhaltsgenerierung, Informationsextraktion, strukturierte Ausgabe und Aufruf von Tools.
• Es werden verschiedene Leistungs-, Geschwindigkeits- und Kostenstufen angeboten, um je nach Geschäftsbelastung das passende Modell auswählen zu können.
• Einige Modelle unterstützen einen Kontext-Cache, der die Kosten für wiederholte Eingaben verringern kann.
• Die Modellversionen werden kontinuierlich aktualisiert; in der Produktionsumgebung sollte der Name festgelegt und Regressionstests durchgeführt werden.

Sehen, Bilder, Videos und Sprache

Neben Textmodellen bietet die Plattform auch visuelle Verarbeitung, Bildgenerierung, Videogenerierung, Sprachsynthese, Spracherkennung und Vektormodelle. Die Eingabeformate, Ausgabebeschränkungen und Abrechnungseinheiten für die verschiedenen Modalitäten unterscheiden sich, weshalb eine Einbindung entsprechend den Dokumentationen der jeweiligen Modelle erforderlich ist.

Suche im Internet

Suchwerkzeuge können großen Modellen eine Fähigkeit zur Echtzeit-Suche in Webseiten verleihen. Derzeit sind eine Basisversion, eine erweiterte Version sowie Versionen zur Anbindung an verschiedene Suchdienste verfügbar. Entwickler können die Suchergebnisse mit den Antworten des Modells kombinieren, um so suchoptimierte Fragen-Antwort-Systeme oder Forschungsanwendungen zu erstellen.

Wissensdatenbankabfrage

Benutzer können Dokumente, Webseiten oder strukturierte Daten hochladen, um eine Wissensdatenbank zu erstellen, und anschließend durch Suchfunktionen Fragen zu Unternehmensinformationen beantworten. Die Kapazität der Wissensdatenbank, die Vektorisierung, die Trefferquote sowie die Zugriffsrechte müssen anhand der tatsächlichen Datenmenge konfiguriert werden.

Modell-Anpassung

BigModel bietet LoRA sowie die vollständige Parameteranpassung einiger Modelle an. So können mit eigenen Daten Modelle erstellt werden, die besser zu den Branchenbegriffen, dem Schreibstil und den Geschäftsprozessen passen. Die Anpassung der Modelle garantiert jedoch nicht automatisch eine hohe Genauigkeit – es sind weiterhin ein Trainingsdatensatz, ein Validierungsdatensatz sowie Sicherheitsprüfungen erforderlich.

Modellbewertung

Die Funktion zur Bewertung von Modellen dient dazu, auf der Grundlage von Datensätzen und Kennzahlen die Leistung, Effizienz und Stabilität zu vergleichen. Sie eignet sich besonders zur Durchführung von Rückprüfungen vor einem Update des Modells. Unternehmen sollten bei der Bewertung sowohl die Genauigkeit der Entscheidungen, das Auftreten von Fehlern, die Verzögerungen, die Kosten als auch die Sicherheit des Inhalts berücksichtigen.

Agenten und MCP-Dienste

Die Plattform bietet einen Agentenmarkt, Funktionen zur Aufrufung von Tools sowie Zugänge zu MCP-Diensten, mit denen Modelle an Suchfunktionen, Wissensdatenbanken oder Geschäftswerkzeuge angeschlossen werden können. Wenn Agenten externe Operationen ausführen, sollten minimale Berechtigungen, manuelle Überprüfung sowie umfassende Audits eingestellt werden, um Fehlbedienungen der Modelle zu vermeiden.

Exklusive und privatisierte Bereitstellung

Unternehmen, die hohe Anforderungen an Stabilität, Datentrennung und Inferenzleistung haben, können private Cloud-Instanzen, jährliche Privatisierungs-Pakete oder lokale Implementierungslösungen wählen. Eine private Implementierung beinhaltet Rechenleistung, Wartung, Sicherheit, Lizenzierung von Modellen sowie Implementierungs-Dienstleistungen – die Kosten sind dabei deutlich höher als bei öffentlichen APIs.

Modell- und Servicearten

API-Nutzungsanleitung

1. Registrieren Sie ein BigModel-Konto und erledigen Sie die von der Plattform geforderte Identitäts- oder Unternehmenszertifizierung.
2. Erstellen Sie im Projektmanagement API-Schlüssel und speichern Sie diese in Umgebungsvariablen oder in einem speziellen Schlüsselverwaltungssystem.
3. Gehen Sie zur Modellübersicht und wählen Sie das Modell entsprechend Kontext, Modus, Geschwindigkeit, Preis und Aufgabentyp aus.
4. Es ist möglich, bestehende Anwendungen mithilfe von standardmäßigen RESTful-Schnittstellen sowie offiziellen Python- oder Java-SDKs zu migrieren – auch auf eine mit OpenAI kompatible Weise.
5. Senden Sie im Testumfeld eine kleine Anzahl an Anfragen, um den Rückgabinhalt, die Token-Nutzung, Fehlercodes, Verzögerungen sowie die Ergebnisse der Inhaltssicherheit zu überprüfen.
6. Für Dienste der Produktion werden Zeitlimits, Wiederholungsversuche, Obergrenzen für die Konkurrenzzeit, Kostenbudgets, Maskierung von Protokollen sowie Schlüsselwechsel eingestellt.
7. Vor dem Modell-Upgrade wird ein festes Testset zur Regressionsbewertung verwendet, anschließend wird schrittweise auf den Produktivverkehr umgestellt.

Preise und Pakete

Die Preisinformationen wurden am 24. August 2026 überprüft. BigModel in China bietet ein Modell an, bei dem sowohl eine Gebührenberechnung nach Verbrauch als auch Abonnementpakete sowie Unternehmenslösungen angeboten werden. Im Folgenden sind die aktuellen Preise von der offiziellen Webseite abgebildet. Steuern, Rabatte sowie die endgültige Zahlungssumme richten sich nach den Angaben auf der Zahlelseite.

GLM Coding Plan

Das GLM Coding Plan ist ein Abonnementpaket für AI-Programmierwerkzeuge, das über Limits von 5 Stunden sowie wöchentliche Grenzen verfügt und verschiedene Nutzungspakete anbietet. Die Abonnementsberechtigungen dürfen nur in offiziell unterstützten Programmierwerkzeugen genutzt werden und können nicht direkt als allgemeine API-Lizenzen für eigene Websites, Roboter oder SaaS-Anwendungen verwendet werden.

Kosten für die Einrichtung im Unternehmen

Private Cloud-Instanzen werden in der Regel nach Rechenleistungseinheiten und Tagen abgerechnet. Der aktuelle Durchschnittspreis liegt bei etwa 100 bis 175 Yuan pro Rechenleistungseinheit pro Tag. Jährliche Pakete für private Cloud-Lösungen sowie lokale Implementierungen können Kosten in Höhe von Unternehmensprojekten verursachen. Hier ist es notwendig, die Kosten im Zusammenhang mit dem verwendeten Modell, der Rechenleistung, der Trainingsmenge sowie dem Umfang der angebotenen Dienstleistungen mit dem Vertrieb zu besprechen.

Rückerstattung und automatische Verlängerung

Innerhalb von 7 Tagen nach dem Kauf eines Abonnements und sofern keine Nutzung stattgefunden hat, kann man sich an den Kundenservice wenden, um einen vollständigen Rückerstattungsbetrag zu beantragen. Bei bereits erfolgter Nutzung wird in der Regel keine Rückerstattung gewährt. Nach Ablauf von 7 Tagen wird in der Regel ebenfalls keine Rückerstattung geleistet. Sollte das Abonnement aus Plattformgründen vorzeitig beendet oder entfernt werden, gilt das in den Vereinbarungen festgelegte Regelwerk bezüglich des verbleibenden Zeitraums und der Nutzungsmenge.

Eine Abrechnung erfolgt nur dann, wenn der Benutzer ausdrücklich die automatische Verlängerung wählt; sie kann drei Tage vor Ablauf der aktuellen Abonnementperiode deaktiviert werden. Für Abonnements, die über verschiedene Kanäle erworben wurden, können die Richtlinien zur Rückerstattung und Verlängerung des Abonnements durch den App-Store oder Drittanbieter-Zahlungsdienste gelten.

Für welche Benutzer geeignet

• Entwickler von Anwendungen, die auf inländische große Sprachmodelle und multimodale Modelle zugreifen müssen.
• Es sind Teams erforderlich, um eine Unternehmens-Wissensdatenbank, einen intelligenten Kundenservice, suchergestützte Fragen- und Antwortfunktionen sowie intelligente Agenten zu entwickeln.
• Es wird angestrebt, ein Algorithmus-Team aufzubauen, das durch Anpassung von Modellen und Bewertungen branchenspezifische Fähigkeiten entwickelt.
• Organisationen, die eine Abrechnung in Renminbi im chinesischen Markt, Unternehmensdienstleistungen sowie eine Privatisierungsstrategie benötigen.
• Entwickler, die Tools wie Claude Code, Cline usw. verwenden und eine spezielle Programmier-Lizenz erwerben möchten.

Vorteile des Produkts

• Der Modelltyp ist vollständig und umfasst Text, visuelle Inhalte, Bilder, Videos, Sprache, Vektoren und Suchfunktionen.
• Gleichzeitig werden API nach Verbrauch, Programmier-Abonnements, private Instanzen und lokale Bereitstellung angeboten, um unterschiedliche Größenordnungen abzudecken.
• Es werden RESTful-Schnittstellen, offizielle SDKs sowie OpenAI-kompatible Methoden unterstützt, wodurch die Migration und Integration einfach möglich sind.
• Es werden Feinabstimmung, Bewertung, Wissensdatenbanken sowie Agentenfähigkeiten bereitgestellt, um einen vollständigen Entwicklungszyklus zu schaffen.
• Die offiziellen Yuan-Preise in China sind klar definiert, was die Schätzung der Kosten für Token sowie die Suche und Speicherung erleichtert.

Einschränkungen und Hinweise

• Modelle, Preise und Kontextspezifikationen ändern sich schnell; bei langfristig laufenden Anwendungen ist eine Überwachung der Versionen und Kosten erforderlich.
• Kostenlose Modelle können durch Konkurrenz, Geschwindigkeit, faire Nutzung oder Betriebsstrategien eingeschränkt sein und stellen keinen unbegrenzten Service dar.
• Große Modelle können faktische Fehler, Codefehler sowie unsichere Ausgaben erzeugen; in hochriskanten Szenarien ist eine manuelle Überprüfung unerlässlich.
• Die Effektivität der Feinabstimmung und der Wissensdatenbank hängt von der Datenqualität ab; fehlerhafte Materialien können vom Modell verstärkt oder falsch zitiert werden.
• Der Coding Plan und die Verwendung der allgemeinen API haben unterschiedliche Anwendungsbereiche; eine falsche Nutzung kann zu Limits oder einem Sperrverbot führen.
• Für eine privatwirtschaftliche Implementierung sind weiterhin Rechenressourcen, Wartung, Sicherheitsmanagement sowie die Bewertung von Modelllizenzen erforderlich.

Privatsphäre und Sicherheit

Die Plattform kümmert sich um Konten, Authentifizierung, Transaktionen, Geräte, Nutzungstagebücher sowie Informationen zu API-Aufrufen und speichert Daten entsprechend den Anforderungen des Services und gesetzlichen Vorgaben. Im Falle von personenbezogenen Daten, Unternehmensgeheimnissen oder regulierten Daten müssen vor dem Abruf Desensibilisierungsmaßnahmen, Zugriffskontrollen, Aufbewahrungsfristen sowie Vertragsprüfungen durchgeführt werden.

API-Schlüssel sollten über Bearer-Authentifizierung übermittelt werden und in Umgebungsvariablen oder einem Schlüsselverwaltungssystem gespeichert werden. Sie dürfen weder in den Frontend-Code noch in öffentliche Repositorien geschrieben werden. In Produktivsystemen sollten außerdem Schlüsselwechsel, eine Whitelist für Zugriffe, Warnungen bei Überlastung sowie die Maskierung von Logs eingestellt werden.

API, SDK und Open-Source-Status

BigModel bietet eine standardmäßige RESTful-API und unterstützt offizielle SDKs für Python, Java usw., sowie eine Kompatibilität mit dem OpenAI SDK. In den aktuellen Python-Dokumentationen wird empfohlen, das zai-sdk zu verwenden; alte Versionen des zhipuai-Pakets enthalten weiterhin Kompatibilitätsbeispiele. Entwickler sollten dennoch vorrangig die aktuellen Schnittstellen nutzen.

Die BigModel-Hosting-Plattform selbst ist kein Open-Source-Produkt. Die offiziellen Python-, Node.js- und Java-SDK-Repositories sind unter der MIT-Lizenz verfügbar. Ein Teil des Codes oder der Gewichte der GLM-Modelle befindet sich in weiteren öffentlichen Repositoren, doch es muss jeweils die zugehörige Lizenz für das jeweilige Modell geprüft werden. Die Offenlegung der Modelle setzt nicht automatisch voraus, dass auch die Plattformdienste open source sind.

Unterstützungsplattformen

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungswertung beträgt 4,7 Punkte – sie eignet sich für Entwickler und Organisationen, die APIs für inländische Modelle, eine vollständige Entwicklungsumgebung sowie Fähigkeiten zur Unternehmensbereitstellung benötigen. Es gibt viele Optionen bezüglich der Plattformmodelle und der Abrechnungsmöglichkeiten. Dennoch sollte bei der praktischen Nutzung weiterhin auf die Überprüfung der Modelle, die Sicherheitsvorschriften sowie die ständige Kontrolle der Kosten geachtet werden.

Häufige Fragen

Kann BigModel kostenlos verwendet werden?

Die Plattform bietet derzeit einige kostenlose Modelle sowie eine Testmöglichkeit an, doch nicht alle Modelle und Tools sind kostenlos. Die Mengenbeschränkungen für den kostenlosen Zugang, die gleichzeitige Nutzung sowie die Regeln für Aktionen können sich ändern – es sollte daher stets auf den aktuellen Status in der Konsole geachtet werden.

Wie viel kostet GLM-5.3?

Der derzeitige offizielle Preis in China beträgt 8 Yuan für die Eingabe und 28 Yuan für die Ausgabe pro Million Token, wobei ein Cache-Hit 2 Yuan pro Million Token kostet. Die tatsächliche Rechnung hängt außerdem von der Länge der Anfragen, dem Cache sowie anderen Toolaufrufen ab.

Unterstützt BigModel das OpenAI SDK?

Es wird eine Kompatibilität mit OpenAI unterstützt, was den Umzug bestehender Clienten ermöglicht. Entwickler müssen die Schnittstellenkonfiguration sowie die Modellnamen anpassen und die Parameterkompatibilität testen.

Kann der Coding Plan für die Entwicklung eigener Anwendungen verwendet werden?

Es kann nicht direkt als allgemeine API-Lizenz für selbst entwickelte Anwendungen, Roboter, Websites oder SaaS-Dienste verwendet werden. Dieses Paket ist nur für offiziell unterstützte AI-Programmierwerkzeuge sowie für vorgesehene Anwendungsszenarien bestimmt.

Kann man sein eigenes Modell feinabstimmen?

Die Plattform unterstützt das LoRA- oder vollständige Parameter-Tuning einiger GLM-Modelle. Die verfügbaren Methoden, der Kontext, die Kosten sowie die Anforderungen an die Implementierung hängen vom jeweiligen Modell ab.

Ist der Inhalt von API-Aufrufen sicher?

Die Plattform bietet Sicherheitsmaßnahmen, doch die Entwickler müssen weiterhin selbst für die Klassifizierung der Daten, die Maskierung, die Berechtigungen, die Schlüssel sowie die Verwaltung der Protokolle sorgen. Für sensible Geschäftsprozesse sollten Verträge sowie Lösungen für eine private Implementierung weiter geprüft werden.

Ist BigModel eine Open-Source-Plattform?

Die Hosting-Plattform ist kein Open-Source-Produkt; das offizielle SDK sowie einige Modellprojekte können öffentlich eingesehen werden. Bei der Nutzung müssen die Richtlinien des SDKs, die Gewichte der Modelle sowie die Vereinbarungen für kommerzielle Dienstleistungen eingehalten werden.

Zusammenfassung

BigModel integriert GLM-Modelle, APIs, Suchfunktionen, Wissensdatenbanken, Feinabstimmungsmöglichkeiten, Bewertungsmethoden sowie die Unternehmensbereitstellung in einer einzigen Plattform – ideal für den gesamten Entwicklungsprozess künstlicher Intelligenz von der Prototypenphase bis zur Produktion. Bei der Auswahl eines Modells sollten tatsächliche Aufgaben, Kontexte, Geschwindigkeitsanforderungen, Kosten sowie Sicherheitsvorgaben berücksichtigt werden, anstatt nur nach den neuesten Modellen zu streben.