智谱清言模型选择需按任务匹配：pdf摘要用glm-4-plus（128k上下文），朋友圈文案选glm-5.1（语义对齐优），代码生成简单脚本用glm-5.1、复杂逻辑启用open-autoglm加#think=3，ai绘画须标注【模型：cogview4】，视频生成仅支持app端“清影”模型。
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要快速判断智谱清言中哪个模型更适合当前任务，不能只看模型名称或参数量，必须结合任务类型、输入长度、响应质量要求和是否需要多模态能力来匹配。比如处理一份30页PDF的技术白皮书摘要，用GLM-4-Plus比用基础GLM-4更稳；而生成一段朋友圈文案，GLM-5.1反而可能过度雕琢、失去口语感。
通用问答与日常对话
选GLM-4或GLM-5.1均可，但优先用GLM-5.1。
GLM-5.1在语义理解层做了对齐优化，对模糊表达（如“帮我写个语气轻松但别太随便的请假条”）响应更准；GLM-4仍可靠，但遇到带地域俚语或新网络词时偶有偏差。
注意：网页端默认模型是GLM-5.1，App端部分旧版本仍默认GLM-4，需手动切换至“最新模型”选项卡。
长文档理解与结构化摘要
必须用GLM-4-Plus。
该模型支持最长128K上下文，能完整载入整本产品手册或百页法律合同，并准确识别章节逻辑、提取关键条款、生成带编号的要点清单。GLM-5.1虽也支持长文本，但实测在超过64K后开始遗漏表格中的数值细节。
【上传前务必确认文档已转为纯文本或可复制PDF】 扫描版PDF或图片嵌入型PDF会触发OCR识别环节，此时自动降级调用多模态子模型，摘要质量不可控。
代码生成与调试
方法一：简单脚本→用GLM-5.1
生成Python爬虫、Shell日志清理命令、SQL查询语句等，GLM-5.1内置了更全的语法模板库，一次生成通过率超82%（2026年Q2平台实测数据）。
方法二：复杂工程逻辑→切到Open-AutoGLM + #think=3
比如“设计一个支持断点续传+并发控制的文件同步模块”，仅靠模型直出代码风险高。启用Open-AutoGLM并加#think=3前缀，模型会先拆解协议选择、状态机设计、异常分支三步再输出，代码健壮性提升明显。
方法三：本地无网环境调试→用GLM-4本地量化版
消费级显卡（如RTX 4060）可直接部署GLM-4 INT4量化模型，不依赖API调用，适合离线分析报错堆栈、补全未联网IDE中的函数注释。
AI绘画与图文生成
第一步：打开智谱清言App或网页端 → 点击底部“画图”图标 → 输入中文提示词
第二步：在提示词末尾明确指定模型，格式为“【模型：CogView4】”
CogView4是目前唯一支持直接生成含可读汉字的文生图模型，比如输入“水墨风茶馆招牌，上书‘隐庐’二字”，其他模型会把文字渲染成装饰纹理而非真实汉字。若未标注，默认调用CogView3-Plus-3B，汉字识别率不足15%。
第三步：生成后点击右下角“编辑” → 选择“文字精修”工具 → 框选模糊字迹区域重绘
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
视频生成与动态内容
只认“清影”（Ying）模型，且必须通过App或浏览器插件触发。
网页端chat.zhipu.ai输入框不支持视频生成功能，即使写“生成10秒科技感开场视频”也会被当作文本需求处理。正确路径是：手机App → 底部“视频”tab → 输入描述 → 点击风格图标（电影感/卡通3D/油画）→ 生成。
清影模型对动作指令敏感，例如“人物挥手”比“人物高兴”成功率高3倍；避免使用抽象情绪词，改用可视觉化的动词+部位组合，如“主角抬右手→掌心朝外→五指缓慢张开”。
