GLM-4.5 - 推論、コード、インテリジェンスのためのスマート・スペクトラム・オープンソースSOTAモデル

GLM-4.5とは

GLM-4.5はSmart Spectrum社のオープンソースSOTAモデルで、推論、コード生成、インテリジェントボディアプリケーション用に設計されています。このモデルはMixed Expert (MoE) アーキテクチャに基づき、3,550億のパラメータを持つGLM-4.5と、1,060億のパラメータと320億と120億の活性化パラメータを持つGLM-4.5-Airの2つのバージョンで構成されています。このモデルは推論、コード生成、その他のタスクにおいて優れた性能を発揮し、マルチモーダルな入出力をサポートし、複雑なタスクや即時対応のニーズに適応するために「思考モード」と「非思考モード」を提供する。パラメータ効率が高く、API呼び出しコストが低く、生成速度が速く、フルスタック開発、プログラミング支援、コンテンツ作成、その他のシナリオに適しており、現時点で最高のオープンソースモデルとなっている。

GLM-4.5の主な機能

• 推理力GLM-4.5は、論理的推論、数学的問題解決などの複雑な推論タスクを処理することができます。推論能力は、多くのベンチマークで優れており、オープンソースモデルのトップレベルにあります。
• コード生成このモデルは、高品質のコード・スニペットを生成し、複数のプログラミング言語をサポートします。開発者は、コード・フレームワークの生成、コード・エラーの修正、コード構造の最適化などを迅速に行うことができ、フルスタック開発タスクに対応できるようになります。
• インテリジェント・ボディ・アプリケーションツール呼び出し、ウェブブラウジング、その他の機能のサポート、以下のようなコードインテリジェンスボディフレームワークへのアクセスのサポート。 クロード コードとルー 複雑なインテリジェント・ボディ・アプリケーションのためのインテリジェント・ボディ・タスクのためのコード。
• コンテンツ生成記事、ニュースレポート、クリエイティブなコピーライティングなど、さまざまなタイプのコンテンツを生成することができます。

GLM-4.5公式サイトアドレス

• GitHubリポジトリ:: https://github.com/zai-org/GLM-4.5
• ハギング・フェイス・ウェアハウスhttps://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b
• モデルスコープウェアハウス:: https://modelscope.cn/collections/GLM-45-b8693e2a08984f
• オンライン体験デモ::
  • ハグ顔https://huggingface.co/spaces/zai-org/GLM-4.5-Space
  • モデルスコープ:: https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/GLM-4.5-Demo

GLM-4.5の使い方

• オンラインプラットフォームの経験::
  • ウィズダム・スペクトラム・クリア・スピーチ・プラットフォームアクセス知的好奇心を刺激するスピーチのウェブサイトから、対話生成、コード生成、推論タスクなど、GLM-4.5の全機能を直接、無料で体験することができます。
  • Z.aiプラットフォームスルー Z.ai GLM-4.5の機能を素早く試用し、テストするためのプラットフォームです。
• APIコールSmart Spectrum AIはAPIインタフェースを提供しており、ユーザーは以下の方法でアクセスできます。 ビッグモデル APIは、テキスト生成、コード生成、推論タスクなど、さまざまな機能をサポートしている。
• オープンソース・コードによる展開::
  • GitHubリポジトリGLM-4.5のGitHubリポジトリにアクセスし、モデルコードと関連リソースを入手してください。
  • ハギング・フェイス・ウェアハウスGLM-4.5のHuggingFaceリポジトリにアクセスし、HuggingFaceが提供するツールと環境でデプロイとテストを行ってください。
  • モデルスコープウェアハウスGLM-4.5のModelScopeリポジトリにアクセスし、ModelScopeのプラットフォーム機能を利用したモデル展開やアプリケーション開発を行うことができます。
  • ハグ顔体験スペースHuggingFaceのGLM-4.5エクスペリエンス・スペースで、モデルの機能を簡単にお試しください。
  • モデルスコープ・エクスペリエンス・スペースModelScopeのGLM-4.5エクスペリエンス・スペースでオンライン体験とテストができます。

GLM-4.5のテクニカル指標

• 総合成績 SOTA代表的な12種類の評価ベンチマークの中で、GLM-4.5はグローバルモデルで第3位、国内モデルで第1位、オープンソースモデルで第1位を獲得しました。評価ベンチマークには、MMLU Pro、AIME 24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench Verified、Terminal-Bench、TAU-Bench、BFCL v3、BrowseCompが含まれ、GLM-4.5が複数の推論、コード生成、インテリジェントボディアプリケーションに使用できることを十分に証明しています。GLM-4.5の優れた性能は、推論、コード生成、インテリジェントボディアプリケーションなどの複数のシナリオで発揮されます。
• より高いパラメータ効率GLM-4.5は、DeepSeek-R1の1/2、Kimi-K2の1/3のパラメータ数しか持たず、多くの標準的なベンチマークではるかに優れた性能を示しています。モデルコードの能力を測定するSWE-bench Verified listでは、GLM-4.5シリーズは性能/パラメータ比のパレートフロンティアに位置しており、GLM-4.5シリーズが同じスケールで最高の性能を達成していることを示している。
• 低コスト、高速GLM-4.5シリーズは、パフォーマンスを最適化しながら、コストと効率性において画期的な進歩を遂げました。APIコールの価格は、入力で0.8ドル/100万トークン、出力で2ドル/100万トークンと、主流モデルの価格設定よりもはるかに低くなっています。高速バージョンは最大100tokens/secの生成が可能で、費用対効果とインタラクティブな体験を考慮し、低レイテンシーと高同時性の展開をサポートします。

GLM-4.5の主な利点

• マルチ・コンピテンシーの統合GLM-4.5は、推論、コード生成、インテリジェントボディーの機能をネイティブに融合した最初のモデルであり、複雑な推論、コード開発、インテリジェントボディーのタスクの多様なニーズを同時に満たします。
• 優れた推論パフォーマンスGLM-4.5は、いくつかの推論ベンチマークにおいて、オープンソースモデルのトップに位置し、論理的推論、数学的問題解決、その他の強力な推論能力などの複雑な推論タスクを処理することができます。
• 効率的なハイブリッド推論モデルこのモデルは、「思考モード」と「非思考モード」という2つの推論モードを提供する。思考モードは綿密な分析を必要とする複雑なタスクに適しており、非思考モードは即座のニーズに応える迅速な対応を可能にし、効率とパフォーマンスのバランスをとる。
• 高いパラメータ効率GLM-4.5はパラメータ数は少ないが、多くの標準的なベンチマークでより良い結果を出している。例えば、GLM-4.5は、コード生成能力のテストにおいて、性能/パラメータ比をリードしています。
• 低コストで高速GLM-4.5のAPIコールは非常に手頃で、入力コストは0.8ドル/100万トークン、出力コストは2ドル/100万トークンと低く、生成速度は最大100トークン/秒であり、低レイテンシーと高通貨のデプロイメントをサポートします。
• マルチモーダルサポートGLM-4.5はマルチモーダル入出力をサポートし、テキストや画像など複数のデータタイプを扱うことができるため、複雑な知的身体タスクの処理がより快適になり、例えば、ウェブブラウジングやツール呼び出しなどのマルチモーダルインタラクションシナリオで優れた性能を発揮します。

GLM-4.5の対象者

• 開発者とプログラマーコード・フレームワークの迅速な生成、バグの修正、構造の最適化、コード生成とプログラミング支援機能による開発効率の向上。
• コンテンツクリエーター記事、ニュース、クリエイティブなコピーなどの初稿を素早く作成し、クリエイティブなインスピレーションを与え、クリエイティブなボトルネックを打破するのに役立ちます。
• 学術研究者自然言語処理と人工知能の最先端の問題を探求するための研究ツールとして、モデルの比較と改良を行う。
• ビジネスユーザーインテリジェントな顧客サービスの構築、データ分析レポートの作成、業務効率向上のための自動化ツールの開発に使用されます。
• 教育者と学生教師は教材を作成し、生徒はノートを作成したり、概念を説明したりといった学習支援機能を使う。