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文 | 市象，作者 | 王浩然，编辑 | 古廿
最近智谱的广告出现在机场广告牌，打出了一整套 AI 叙事的新标签：「有的 AI，提供情绪价值」「智谱 AI，提供商业价值」。配合上醒目的 LOGO，意在强化其在 AGI 时代的价值感。
甚至，智谱高级副总裁吴玮杰也调侃发声：有感觉出来我们是在内涵谁吗？尽管语气轻松，但 「最近我们是越来越好了，好几个机场的广告位都上了，你们知道谁是 『有的 AI』 吗？」 依然难掩其中的对标意味。
在线下物理场景中，智谱站上 AGI 话语权的前台，试图拉开与同行的叙事差距。但几乎同时，另一场非官方的民间实验也正在发生。
没有和手机厂商合作的智谱，走上了 「民间华强北」 版本的 AI 手机野路子。
开源不到一天，智谱现任高级副总裁吴玮杰发帖感概：智谱 GLM 大模型刚开源，就在闲鱼上变成别人的生意。
「市象」 发现在闲鱼搜索 「豆包手机」「智谱豆包手机」 等相关关键词，就会出现旧手机变豆包手机、普通手机变豆包手机的服务。这些商品从最低 1 元到最高近 500 元的价格不等，相比二手市场溢价过万元的豆包手机，可谓性价比十足。
能够把豆包手机干到这么便宜的基础是近期智谱开源的 Open-AutoGLM。
在豆包手机掀起 AI 手机的舆论热潮后，2025 年 12 月 9 日，智谱宣布开源其核心 AI Agent 模型 AutoGLM，任何厂商、任何设备、任何开发者，都可以基于它复现一个能看懂屏幕、能点能滑、能输入的 AI Agent。
基于这个开源模型，理论上每个人都可以 0 成本拥有一台 AI 手机。此前类似的开源项目并不少，但是 AI 手机的概念一直没有出圈。此次豆包手机打开的 AI 手机魔盒，也使智谱的这一开源项目收获了更多的关注。
这种关注度将此前受众多为数码极客的开源项目，冲入普通消费者的视野。但是对于普通人而言，基于智谱的开源模型 DIY 一部豆包手机，还是有着技术门槛的，因此一门信息差的平替豆包手机生意就发生了。
这些二手平台卖家的个人主页身份标签多是 AI、大模型技术人员。在二手市场、数码论坛、闲鱼租赁圈中，走上了另一条路：用旧手机+AutoGLM +基础配置，拼出 「低配版豆包 AI 手机」。
01 1 元起的 DIY 豆包手机
一位定价 150 元，两天就卖出 6 单的卖家小贝告诉 「市象」，要做 Open-AutoGLM 部署，首先需要两台设备，一台电脑和一部安卓手机，可以做本地化部署或者通过 API 云部署。
「纯本地化部署对电脑配置要求较高，需要至少 24G 显存的电脑，API 接口相当于在远程服务器上运行，对电脑配置要求不高，但是云端的安全性肯定不如本地运行，有泄漏隐私的风险。」 并且，部署好之后，需要手机与电脑连接来使用。「相当于在电脑端给手机下达命令，手机执行自动化操作。」
目前，代部署业务主要通过两种方式进行操作，一种是通过在线远程操纵用户电脑，帮助完成部署，有卖家表示 「大概 1 小时就能完成，准备好设备就行，全程不需要你做什么。」 另一种方式是线下见面，当面代部署，在小红书上就有人公开发帖标明面交地址。
无论远程在线部署还是面交操作，用户都面临着个人隐私被窃取的问题。闲鱼一卖家坦言，代部署确实存在一定风险，如果对方别有用心，可以将用户电脑上的资料盗取。
不过，他也表示，「一般也没人那么无聊，通常都是使用备用机来部署体验，目前这个开源 AutoGLM 部署玩玩还可以，替你干活还差得远。」
除了可能将个人隐私泄漏给闲鱼卖家外，通过云端部署 AutoGLM 的用户也存在隐私泄露的风险。「除非本地化部署，只要是远程上传云端处理的数据，都有泄密的可能。但是本地化运行对处理器的要求太高。」 上述闲鱼卖家小贝称。
「市象」 从闲鱼平台搜索 「Autoglm 部署」 发现，有不少卖家都打出 「智谱 ai 手机部署」、「auto 手机自动化本地部署」 的招牌，从最低 1 元到最高近 500 元的价格。相比在闲鱼溢价 1 万 2 的豆包手机，可谓性价比十足。
这些声称能帮用户 「将一部旧安卓手机，秒变豆包手机」 的卖家，个人主页的身份标签多是 AI、大模型技术人员。
按照收费的不同，所提供的服务也不一样。「市象」 随机与价格标注 1 元、9.9 元、100 多元、300 多元以及近 500 元的多个卖家了解下来发现：
标价个位数的卖家挣的是信息差的钱，通常是一份部署文档需要购买者自己部署操作，甚至大部分标 1 块钱的卖家就是让用户到应用商店下载 AutoGLM，这是一款智谱上架的官方 App。而几十元到几百元价格的卖家通常称可以帮助用户本地化部署。
02 距离平替豆包手机还有多远？
不少部署卖家坦言，目前下单的大多是 「尝鲜用户」，对真正用 AI 手机干活尚无明确需求。
对于外界猜测的 「自动刷单」「App 任务自动化」 等批量任务用途，卖家表示并不现实：「写个快捷指令就行，都用不上这个。」
也有网友认为这是 「信息差割韭菜」，教程都公开了为什么还要付费部署？对此，一位定价 500 元的卖家回应：「不是每个人都懂 Python、Anaconda、ADB，部署过程对普通人依旧复杂。我们提供全程协助，至少确保手机不会 『变砖』。」
有已经部署 AutoGLM 的 AI 发烧友告诉 「市象」，9B 的模型尺寸太大，直接本地部署环境容易出问题，并且不是傻瓜一样的安装即用，像是专门针对开发者使用的。想体验流畅点的，建议通过 api 云端部署，这样体验下来效果还行。
也有数码爱好者认为，体验过 OS 级的豆包手机之后，就再也回不去了，很难容忍原来的手机助手。并且，效果上看可能跟豆包助手相似，但两者底层逻辑不同，本地部署 AutoGLM 依赖 ADB，「一个系统级别的，一个是老大爷围观手机指指点点」。
整体来看，从 「能部署」 到 「能用好」，AutoGLM 和豆包手机之间还存在体验上的差距。
集成程度差异：豆包是系统级、软硬一体；AutoGLM 是外挂型组件；产品体验一致性不足：前者开机就能用，后者往往需要一定的技术门槛。但这并不妨碍它在开源社区的走红：项目开源仅 48 小时，GitHub Star 数从 0 飙升至 8K，截至 12 月 15 日，已突破 15K。
在全球开源生态中，Star 不仅是收藏，更是衡量技术趋势的指标。AutoGLM 的热度说明了一件事相比厂商走的是体验统一的集成路线，开发者走的是开源复现的拼装路线。
早在去年 10 月，AutoGLM 已经发布了全球首个能自动操作手机的 Agent，被视为第一个具备 Phone Use 能力的 AI Agent，随后，AutoGLM 实现了人类历史上首个由 AI 全自动发送的红包。
今年 8 月，智谱上架了面向大众的 AutoGLM 2.0 云机版 app，正是上述闲鱼平台卖家出售的 app 下载服务。
从应用商城下载这款 AutoGLM app 体验发现，AutoGLM 是在 app 中模拟了一个名为 「智能体手机」 的云端手机操控界面，内置 30 多款常用 app 应用，用户可以打开云手机桌面上的 app 登录自己的社交账号，通过发送指令实现程序的自动化运行。
但是整体界面比较简陋，且流畅度相比豆包手机差距较大。
有用户评价这款软件：很用心做，但单靠 app 是成不了事业，之前我不知多少次建议豆包做，但他们很有眼光，要硬件底层权限，这直接增加 10 倍使用者体验，建议你们找华强北的手机工厂合作，例如 Bluefox NX1，这个新形态手机若磁吸在胸口，加上你们在原 OS 的赋能，必定杀出一条血路来。
智谱并未回避 AutoGLM 当前存在的局限。在开源推文中，他们坦言：「现在的 AutoGLM 不是一个完美的答案。真实世界的手机和应用，它还远远没有全部见过。未来的 AI 手机生态，也一定会有比我们今天想象得更惊喜的形态。」
他们的目标，也不是一次性给出终局，而是提供一次 「关于 AI 是否能用手机」 的系统性回答。「诚实地、原原本本地，交到你们手里。」
正如 Andrej Karpathy 所说：「从今天开始，人人都可以拥有自己的手机 Agent。」 在智谱看来，这不仅意味着 「Agent 元年」 的到来，更可能是一段更长技术周期的开端。
AutoGLM 团队的愿景是：继续推动 Agent 能力的开源、研究与工程落地，让那个 「人人身边的贾维斯」，从技术原型真正走入日常。
只不过，从一套开源能力框架，到一部可用、可信、可量产的 AI 手机，从模型到体验、从 Github 到终端，AutoGLM 仍有很长的路要走。它不是问题的起点，也远不是答案的终点。
（文中人物为化名。）
