GLM-4.5 - Smart Spectrum Modelo SOTA de código abierto para razonamiento, código e inteligencia

Qué es GLM-4.5

GLM-4.5 es un modelo SOTA de código abierto de Smart Spectrum, diseñado para aplicaciones de cuerpo inteligente, que incorpora capacidades de razonamiento, generación de código y cuerpo inteligente. El modelo se basa en la arquitectura Mixed Expert (MoE) y consta de dos versiones, GLM-4.5 con 355.000 millones de parámetros y GLM-4.5-Air con 106.000 millones de parámetros y 32.000 y 12.000 millones de parámetros de activación, respectivamente. El modelo ofrece buenos resultados en razonamiento, generación de códigos y otras tareas, admite entradas y salidas multimodales y ofrece "modo de pensamiento" y "modo de no pensamiento" para adaptarse a tareas complejas y necesidades de respuesta inmediata. El modelo tiene una alta eficiencia de parámetros, un bajo coste de llamada a la API, una rápida velocidad de generación y es adecuado para el desarrollo full-stack, la asistencia a la programación, la creación de contenidos y otros escenarios, lo que lo convierte en el mejor modelo de código abierto en la actualidad.

Principales funciones de GLM-4.5

• capacidad de razonamientoGLM-4.5: GLM-4.5 es capaz de gestionar tareas de razonamiento complejas, como el razonamiento lógico, la resolución de problemas matemáticos, etc. La capacidad de razonamiento es excelente en una serie de pruebas comparativas, y se sitúa en el nivel superior de los modelos de código abierto.
• generación de código: El modelo genera fragmentos de código de alta calidad y es compatible con múltiples lenguajes de programación, lo que ayuda a los desarrolladores a generar rápidamente marcos de código, corregir errores de código, optimizar la estructura del código, etc., y ser competentes en tareas de desarrollo full-stack.
• Aplicaciones para el cuerpo inteligente: Soporte para la invocación de herramientas, navegación web y otras funciones, soporte para acceder a marcos de trabajo del cuerpo de inteligencia de código como Claude Código y Roo Código para tareas del cuerpo inteligente para aplicaciones complejas del cuerpo inteligente.
• Generación de contenidosPuede generar varios tipos de contenido, como artículos, informes de noticias, redacción creativa, etc. Es adecuado para la creación de contenido, redacción creativa y otros escenarios, proporcionando a los usuarios un soporte de generación de texto enriquecido.

Dirección del sitio web oficial de GLM-4.5

• Repositorio GitHub:: https://github.com/zai-org/GLM-4.5
• Almacén HuggingFace: https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b
• Almacén ModelScope:: https://modelscope.cn/collections/GLM-45-b8693e2a08984f
• Demostración de la experiencia en línea::
  • HuggingFace: https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5-Space
  • ModelScope:: https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.5-Demo

Cómo utilizar GLM-4.5

• Experiencia en plataformas en línea::
  • Plataforma Wisdom Spectrum Clear Speech: Accesodiscurso intelectualmente estimulantepara experimentar la funcionalidad completa de GLM-4.5, incluida la generación de diálogos, la generación de códigos y las tareas de inferencia, de forma directa y gratuita.
  • Plataforma Z.ai: a través de Z.ai Plataforma para experimentar las características de GLM-4.5 para pruebas rápidas.
• Llamadas a la APISmart Spectrum AI proporciona una interfaz API, a la que los usuarios pueden acceder a través de la aplicación BigModel.es La plataforma realiza llamadas a la API. La API admite diversas funciones, como generación de texto, generación de código y tareas de inferencia.
• Implantación mediante código fuente abierto::
  • Repositorios de GitHubVisita el repositorio GitHub de GLM-4.5 para obtener el código del modelo y los recursos relacionados para desplegarlo y utilizarlo por tu cuenta.
  • Almacén HuggingFaceVisite el repositorio de HuggingFace para GLM-4.5 para desplegar y probar con las herramientas y el entorno proporcionados por HuggingFace.
  • Almacén ModelScopeAcceso al repositorio ModelScope en GLM-4.5 para el despliegue de modelos y el desarrollo de aplicaciones utilizando la funcionalidad de la plataforma ModelScope.
  • Espacio de experiencias HuggingFaceVisita el espacio de experiencias GLM-4.5 de HuggingFace para probar rápidamente las funciones del modelo.
  • Espacio ModelScope ExperienceVisite el Espacio de experiencia GLM-4.5 de ModelScope para experimentar y realizar pruebas en línea.

Indicadores técnicos de GLM-4.5

• Rendimiento global SOTAEntre 12 pruebas de evaluación representativas, GLM-4.5 obtuvo el tercer puesto en modelos globales, el primer puesto en modelos nacionales y el primer puesto en modelos de código abierto. Las pruebas de evaluación incluyen MMLU Pro, AIME 24, MATH 500, SciCode, GPQA, HLE, LiveCodeBench, SWE-Bench Verified, Terminal-Bench, TAU-Bench, BFCL v3 y BrowseComp, lo que demuestra plenamente que GLM-4.5 puede utilizarse para múltiples aplicaciones de inferencia, generación de código y organismos inteligentes. El excelente rendimiento de GLM-4.5 en múltiples escenarios como la inferencia, la generación de código y las aplicaciones de cuerpo inteligente.
• Mayor eficacia de los parámetrosGLM-4.5 tiene sólo la mitad de parámetros que DeepSeek-R1 y 1/3 que Kimi-K2, y rinde mucho mejor en muchas pruebas estándar. En la lista SWE-bench Verified, que mide la capacidad del código del modelo, la serie GLM-4.5 se sitúa en la frontera Pareto de la relación rendimiento/parámetros, lo que indica que la serie GLM-4.5 alcanza el mejor rendimiento a la misma escala.
• Bajo coste, alta velocidadLa serie GLM-4.5 logra grandes avances en coste y eficiencia, al tiempo que optimiza el rendimiento: el precio de la llamada a la API es tan bajo como 0,8 $/millón de tokens para la entrada y 2 $/millón de tokens para la salida, mucho más bajo que los precios de los modelos convencionales. La versión de alta velocidad puede generar hasta 100 tokens/seg, lo que permite una implantación de baja latencia y alta concurrencia, teniendo en cuenta la rentabilidad y la experiencia interactiva.

Principales ventajas de GLM-4.5

• Integración de múltiples competenciasGLM-4.5: GLM-4.5 es el primer modelo que fusiona de forma nativa las capacidades de razonamiento, generación de código y cuerpo inteligente para satisfacer simultáneamente las diversas necesidades de las tareas de razonamiento complejo, desarrollo de código y cuerpo inteligente.
• Excelente rendimiento de inferenciaGLM-4.5: GLM-4.5 se sitúa a la cabeza del modelo de código abierto en varias pruebas comparativas de razonamiento y es capaz de gestionar tareas de razonamiento complejas, como el razonamiento lógico, la resolución de problemas matemáticos y otras potentes capacidades de razonamiento.
• Modelo de razonamiento híbrido eficienteEl modelo ofrece dos modos de razonamiento, el "modo pensante" y el "modo no pensante". El modo pensante es adecuado para tareas complejas que requieren análisis en profundidad, mientras que el modo no pensante permite dar respuestas rápidas para satisfacer necesidades inmediatas, equilibrando eficacia y rendimiento.
• Alta eficacia de los parámetrosGLM-4.5: GLM-4.5 tiene un número reducido de parámetros, pero obtiene mejores resultados en muchas pruebas estándar. Por ejemplo, GLM-4.5 lidera la relación rendimiento/parámetros en las pruebas de capacidad de generación de código.
• Bajo coste y alta velocidadLas llamadas a la API de GLM-4.5 son muy asequibles, con costes de entrada tan bajos como 0,8 $/millón de tokens y costes de salida de 2 $/millón de tokens, y velocidades de generación de hasta 100 tokens/segundo, lo que permite implantaciones de baja latencia y gran cantidad de divisas.
• apoyo multimodalEl GLM-4.5 admite la entrada y salida multimodal y puede manejar múltiples tipos de datos, como texto e imágenes, lo que lo hace más cómodo a la hora de manejar tareas complejas del cuerpo inteligente; por ejemplo, rinde bien en escenarios de interacción multimodal como la navegación web y la invocación de herramientas.

Personas a las que va dirigido GLM-4.5

• Desarrolladores y programadores: Genere rápidamente marcos de código, corrija errores, optimice estructuras y mejore la eficacia del desarrollo con ayuda de las funciones de generación de código y asistencia a la programación.
• creador de contenidosGenerar rápidamente los primeros borradores de artículos, noticias, textos creativos y mucho más, proporcionando inspiración creativa y ayudando a superar los cuellos de botella creativos.
• Investigadores universitarios: Como herramienta de investigación para ayudar a explorar temas de vanguardia en el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial para la comparación y mejora de modelos.
• usuario empresarial: Se utiliza para crear un servicio de atención al cliente inteligente, generar informes de análisis de datos y desarrollar herramientas de automatización para mejorar la eficacia de las operaciones empresariales.
• Educadores y estudiantes: Los profesores generan material didáctico y los alumnos utilizan sus funciones de apoyo al aprendizaje, como generar notas y explicar conceptos.