据量子位报道，智谱9月12日在港交所发布公告，拟配售新H股并发行201.4亿元人民币零息可转债，合计预计净募约393亿港元。约60%所得款项净额，即约235亿港元，将投入下一代GLM基础模型和“完全自训练”体系研发，以及大规模训练、推理和算力基础设施的部署与升级。这是智谱上市八个月来的第三轮融资，三轮累计净募约755亿港元（约646亿元人民币）。相关模型和论文尚未发布，下一代技术方向先由融资公告披露。
智谱公告将“完全自训练”定义为在上一代GLM搭建的环境里训练下一代GLM，形成递归式自我改进闭环，涵盖数据自产、环境自造、基础设施自我优化三个维度。数据自产方面，公司计划通过模型间自我对弈、规则校验、执行验证、模型评审和人工抽检等方式，自动生成、筛选和积累高质量训练数据，并回流至预训练、中训练和后训练各阶段。环境自造方面，智能体将采集和转化真实世界任务，自己试做、生成验证器、检查任务是否可解，扩充训练环境的数量、类型和复杂度。基础设施自我优化方面，模型将利用编码和系统工程能力，协助开发和优化训练及推理系统的算子、内核、调度、缓存和服务栈。据量子位报道，在8月底半年报业绩沟通会上，唐杰曾回应“只会后训练”质疑，并透露下一代GLM-6.0瞄准自进化。
公告还列出下一代模型能力方向，包括提升基础模型有效规模和原生多模态统一建模能力，在不过度增加推理成本的前提下加深有效计算深度，让模型进行更长链条的推理、规划和自我校验。长程任务强化学习是另一重点，目标是建设贴近真实专业工作的任务环境，训练模型拆解任务、调用工具、与环境交互、从错误中恢复并验证结果。算力方面，智谱称当前市场“优质算力资源的供给及交付条件较为有利”，将推进算力资源采购与租赁，投入芯片适配、算子开发、集群互联和性能调优，建立来源多元且可灵活调配的算力供给体系。自研推理引擎和服务栈覆盖多模态编码、提示词预填充、逐Token解码、量化、缓存、通信及弹性扩缩容，目标是在同等硬件条件下提升推理吞吐和成本效率。
剩余资金中，约15%（约59亿港元）用于业务拓展、战略投资和潜在并购，标的要求包括业务与AI技术及应用密切相关、拥有可靠用户或客户群且稳定经营不少于两年、具备成熟产品或技术平台并有持续研发能力，涵盖大模型、智能算法、算力运营、算力基础设施、AI平台、智能体及AI赋能应用等方向；业务层面支持MaaS平台、API、Coding Plan以及Agent和Co-work相关产品与服务。约25%（约98亿港元）用于优化资本结构和补充运营资金。全部所得款项预计在2028年6月30日前悉数动用。
融资时间线显示，2026年1月8日，智谱以每股116.20港元完成H股全球发售，包含超额配股权在内共发行约4304万股，净募约48.96亿港元，截至8月31日已全部花完。7月9日，公司以每股1588港元完成首次配售，发行1978万股新H股，净募约313.75亿港元；截至8月底已动用约34.92%，仍有约204.2亿港元未使用。9月12日这次配售，H股收盘价从高位回落至793港元，配售价从7月的1588港元降至714港元。公告解释称，业务进展加快使原有募资计划下的资金使用节奏提速，而算力资源从签约到部署上线需要一定周期，现阶段完成融资有助于衔接新增算力部署与扩张计划。可转债条款还提到，不会因公司目前预期将于上交所科创板上市的股份首次公开发行而调整换股价。