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2026-05-22 11:05:00 来源：量子位
400 tokens/s
金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI啊，你这速度简直是在喷射啊！
仔细看，千万别眨眼：
视频地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Wn1-SzjpEkQLTyZnJKDRwg
这么多的代码，直接就是“啪的一下”喷出来的感觉。
之前AI写代码像CPU渲图一样，是一点一点打出来；但这个AI写代码，更像GPU：
这么快生成的代码，能好用吗？
答案是可以的：
这就是智谱刚刚新出的高速版API——GLM-5.1-highspeed。
按照官方的说法，这个旗舰版模型的API，是目前顶流模型里最快的，已经达到了400 tokens/s！
而且这个GLM-5.1啊，虽然已经出了一个多月了，但现在还是开源模型里Coding最强的那一个：
那么接下来，老规矩，一波实测走起~
AI写代码像开了倍速
我们先来做一个比开头更加复杂的例子，Prompt是这样的：
做一个网页，画面中心是一个会呼吸的星云；用户点击播放后，粒子会随着模拟音频节奏扩散、聚合、变色；旁边还要有几个可调参数，比如速度、密度、拖尾、光晕强度。
视频地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Wn1-SzjpEkQLTyZnJKDRwg
同样的，如此多行的代码，AI在思考了十几秒后，依旧是一口气给喷出来的。
这类任务的难点在于，它要同时处理前端结构、Canvas 动画、状态管理、视觉参数、交互逻辑，还要让效果看起来不至于太low。
从结果上来看，确实也是达到了Prompt的要求：
像跟设计师坐在同一块画布前
第二个测试更有意思。
我们在上一个代码基础上，继续提出更多要求：
“这个波纹再快一点。”
“光晕颜色偏暖一些。”
“粒子散开时别那么硬，柔一点。”
“背景不要全黑，稍微有一点深蓝层次。”
视频地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Wn1-SzjpEkQLTyZnJKDRwg
首先，我们的这些指令都是比较模糊的，并非像“把第42行的speed从0.6改成1.2”这么精确，所以模型需要先精准地理解我们的意图。
其次，由于GLM-5.1-highspeed的速度够快，我们做项目的体感都不一样了——
更像是和AI坐一起，一块盯着画布调参。
这也是高速API容易被低估的地方，和AI一起共事做项目，现在更接近实时的感觉了。
让模型当游戏导演
第三个测试，我们把场景再往前推一步。
如果模型足够快，它能不能在游戏里实时改变世界？
比如做一个小型2D游戏：
玩家控制一个角色在3D地图里移动，场景中有障碍、敌人、道具、天气、光照和随机事件。有对话框可以输入文字，场景会根据输入的文字实时改变。
然后我们不给模型固定脚本，而是不断发出类似导演指令：
“下雪”、“下雨”、“爆炸”……
视频地址：
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这类测试比写网页更刁钻。
因为模型要理解游戏状态、代码结构、交互逻辑，还要判断什么改动会影响体验。
而高速API让此前因延迟而难以成立的产品形态变得可行，例如模型在游戏中实时改变游戏世界状态。
当然，这里还有很多工程问题没解决，比如稳定性、安全边界、状态一致性、成本和并发。但至少从速度维度看，400 tokens/s级别的API已经让这类想象不再只停留在 PPT 里。
10秒处理万字内容
第四个实测，我们回到内容行业。
我们用AI读取一份万字长文的内容素材，让它一口气执行下面的内容：
视频地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/Wn1-SzjpEkQLTyZnJKDRwg
只花了10秒钟！
而且效果也是依旧稳稳地拿捏到位了：
在AI的速度上来之后，让人类更快地进入到了判断的环节；由此，人和AI的协作更接近来回打磨了。而非一次性下单。
如果只看400 tokens/s这个数字，我们可能很容易把它理解成模型变小了，所以跑得快。
但实际上，GLM-5.1-highspeed更值得关注的点在于，它主打旗舰模型高速版，而不是一个单纯追求低延迟的小模型。
这背后靠的是系统工程。
智谱GLM团队与TileRT团队联合打造GLM-5.1-highspeed，在推理引擎、调度系统和底层基础设施三个层面做了优化：
推理引擎针对GLM-5.1架构特点重写核心推理路径，调度系统通过动态批处理、请求合并、KV缓存调度等方式降低高并发场景尾延迟，基础设施层面则围绕推理集群部署、网络链路和负载均衡做协同优化。
简单理解，大模型推理不是GPU算一下就完事。
真实线上系统里，请求怎么排队，怎么合并，KV 缓存怎么调度，多卡之间怎么通信，网络链路怎么负载均衡，都会影响最终延迟。
TileRT的思路更进一步。
它把推理调度单元从传统operator/kernel进一步下沉到tile级别，通过编译期静态编排、常驻GPU的persistent Engine Kernel、减少host调度和跨算子同步等方式，压缩推理过程里的调度、搬运与同步开销。
用一句更通俗的话，可以这样理解：
过去像一群工人每搬一块砖都要等工头发一次指令；现在提前把路线、分工、节奏排好，让工人持续在工地里流水线协作。
大模型推理速度的提升，很多时候不只来自更强的芯片，也来自对系统里每一个空转环节的压榨。
高速API的竞争，本质上是模型能力、推理引擎、调度系统和基础设施的综合战。
当然，速度不能被神化。
一个API真要进入生产环境，还要看模型质量、稳定性、成本、上下文能力、工具调用可靠性、并发能力，以及复杂任务里的错误率。
尤其是400 tokens/s这样的速度数字，也需要在更多任务、更多时段、更多并发条件下持续验证。
但至少从这次测试可以看到一个明确趋势：
国产大模型API的竞争，正在从能不能答得好，进一步走向能不能又快又稳地干活。
GLM-5.1-highspeed的意义，也正在这里。
它让我们看到，当旗舰模型能力和高速推理系统叠在一起，AI Agent的体验会出现一个很直观的变化：等待变少，反馈变密，任务推进更连续。
Coding时代，速度是爽点。
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