Ambient Large

Ambient Large 属于 GLM 模型家族，由 Ambient 发布并开放权重，是纯文本输入输出的通用模型。规格重点在长上下文和大输出：上下文窗口与单次最大输出均为 202752 tokens，可一次读入大体量材料，也能连续生成较长篇幅内容，适合文档级理解、长报告撰写、多轮工具调用等场景。能力上标注支持推理、工具调用、结构化输出与温度调节，基本覆盖构建 agent 与批量数据处理的常见需求：工具调用连接外部系统，结构化输出让结果可被程序解析，温度调节让同一模型在稳定复现与发散生成间切换。计费按 token，输入 0.6 美元/百万 tokens、输出 2.0 美元/百万 tokens、缓存读 0.15 美元/百万 tokens。本站未收录该模型第三方评测数据，能力判断目前只能基于规格与家族路线，不能做量化对比。

选型建议需要超长上下文、长输出与开源权重，且能接受缺少公开跑分佐证时可选它；要求可量化跑分或更低单价的场景，先看同家族其他型号。

• 将整份合同或技术文档一次性读入，输出带固定字段的结构化摘要
• 搭建需要多轮工具调用的 agent 流程，用温度调节控制回答稳定性
• 批量生成长篇中文内容草稿，再由下游程序解析其中的结构化字段
• 对长对话历史做要点归并与待办抽取，减少上下文切分带来的信息损失
• 在开源权重基础上做私有化部署前的效果评估与同家族模型对比测试

Ambient Large 沿用 GLM 系列技术路线，但厂商未公开参数规模、层数与注意力实现等结构细节，可确认的信息集中在模态与开放程度上。

• 结构纯文本模型，输入与输出均为 text，上下文窗口与单次最大输出同为 202752 tokens，属于 GLM 家族中偏长窗口的一档。
• 能力官方标注推理、工具调用、结构化输出与温度调节四项，覆盖 agent 编排与程序化解析两类常见工程需求。
• 披露权重以开源形式发布，但参数量、训练数据构成与对齐方式未在事实数据中体现，具体细节需查阅厂商文档。

开源权重

是

模型家族

glm

缺少第三方跑分，性能只能从规格与家族定位做定性判断，不宜与同价位模型做量化排序。

• 强项202752 tokens 的窗口配合同等上限的输出长度，适合整篇文档、长代码片段或长对话一次性处理，减少切分与拼接环节。
• 短板本站未收录任何公开跑分，长窗口下的有效信息利用率也无从验证，实际表现需自建评测集确认。
• 适合需要稳定结构化返回与多轮工具调用的流程型任务，比一次性问答更能体现其规格优势。

按 token 计价，输入 0.6 美元/百万 tokens、输出 2.0 美元/百万 tokens、缓存读 0.15 美元/百万 tokens，整体处在 GLM 家族的中位。

• 定位输入价与 GLM-4.7 持平，输出价略低（2.0 美元对 2.2 美元），属于该家族里价格不激进也不偏高的一档。
• 横向对比相对 GLM-5 输入价低 66.7%，相对 NanoGPT 上的 GLM 5.1 系列低 16.7%，但比 Qwen3 30B-A3B Instruct 贵 85%。
• 平台差价目前仅 models.dev 一家收录，两个条目报价一致，均为输入 0.6、输出 2.0，暂时没有跨平台比价与迁移的空间。
• 省钱缓存读为 0.15，相当于输入价的四分之一，长系统提示与多轮复用可明显压降成本；输出单价是输入的三倍多，控制生成长度比压缩输入更有效。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.6/M / $2/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的公开跑分，任何能力排序都缺少第三方依据；规格数字仅代表标称上限，不代表稳定可用值。
• 边界收录平台只有 1 家，价格与可用性可能随厂商调整；输入与输出共享同一窗口预算，长文输入与长文输出难以同时拉满。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。