先了解这件事
Guillermo Flor转述Revolut AI运维负责人David Abitbol的说法称,Revolut已将约2000名工程师的编码工作迁至自托管GLM,并把Claude Code和Codex列入例外清单。相关报道提到,该部署使用56块Nvidia B200,混合成本约每百万token 30美分,约为此前支付给Anthropic和OpenAI的十分之一,工程交付周期改善70%。另一篇报道称,David Abitbol在AI Engineering会议上介绍,该部署服务约2000名工程师运行GLM-5.3,工程交付周期缩短70%、编码时间减少60%,Revolut仍保留Claude Code、Codex和Gemini处理图像识别等专门任务。
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Revolut 自托管 GLM 模型，AI 编码推理成本降低约 90%事件进展
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11月3日
Analytics India Magazine
Revolut 自托管 GLM 模型，AI 编码推理成本降低约 90%
英国金融科技公司 Revolut 通过自托管 Z.ai 的开源权重 GLM 模型，将 AI 编码任务的推理成本降至原先使用 Anthropic 和 OpenAI 时的约十分之一，每百万 token 综合成本为 30 美分。其 AI 业务负责人 David Abitbol 在 AI Engineering 会议上介绍，该部署使用 56 块 NVIDIA B200 GPU 服务约 2000 名工程师运行 GLM-5.3，工程交付周期缩短 70%、编码时间减少 60%。Revolut 仍保留 Claude Code、Codex 和 Gemini 处理图像识别等专门任务，内部托管的 GLM 承担大部分编码工作。
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Revolut 将约 2000 名工程师迁至自托管 GLM 编码，Claude Code 与 Codex 转为例外
据 Guillermo Flor 转述 Revolut AI 运维负责人 David Abitbol 的说法，Revolut 已将约 2000 名工程师的编码工作迁到自托管 GLM，并把 Claude Code 和 Codex 列入例外清单。其配置为 56 块 Nvidia B200，混合成本约每百万 token 30 美分，约为此前支付给 Anthropic 和 OpenAI 的十分之一，工程交付周期改善 70%。作者认为 token 不再被限额后，工程师把 AI 用到了所有任务上，前沿模型正变成例外、开放权重成为默认选择。
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