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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'zhipu/glm-4.5',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="zhipu/glm-4.5",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Zhipu-KIs GLM-4.5 Es zeichnet sich als äußerst vielseitiges Text-zu-Text-Modell für große Sprachen aus, das fachmännisch für ein breites Spektrum an Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt wurde. Seine beeindruckende Kontextfenster mit 128.000 Token Dadurch ist es in der Lage, außergewöhnlich lange Texte mit bemerkenswerter Kohärenz und tiefem Kontextverständnis zu verstehen und zu generieren, was es ideal für komplexe Anwendungen macht.
Technische Spezifikationen
Leistungsbenchmarks
- 🚀 Kontextfenster: 128.000 Tokens – ermöglichen ein tiefes Verständnis und die Erstellung umfangreicher Dokumente.
- ✅ Optimierung: Zugeschnitten auf ein breites Spektrum von Text-zu-Text-Anwendungen, einschließlich komplexer Dokumentenanalyse, prägnanter Zusammenfassung und anspruchsvoller Inhaltsgenerierung.
Leistungskennzahlen & Rangliste
GLM-4.5 zielt darauf ab, verschiedene Fähigkeiten zu integrieren und Leistungslücken zu schließen. 12 wichtige Benchmarks (3 Aufgaben zur Handlungsfähigkeit, 7 Aufgaben zum logischen Denken, 2 Kodierungsaufgaben), GLM-4.5 erzielt ein beeindruckendes Ergebnis Gesamtrangliste DritterDie leichtere Variante, GLM-4.5 Air, erreicht den sechsten Platz und erzielt damit starke Wettbewerbsergebnisse gegenüber führenden Modellen von OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot und DeepSeek.
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Hauptkompetenzen
- ✍️ Erweiterte Textgenerierung: Erzeugt flüssige, kontextbezogene und hochpräzise Langtextausgaben, von Artikeln bis hin zu Berichten.
- 🧠 Umfassendes Verständnis: Verfügt über ein solides semantisches Verständnis, das differenzierte Textmanipulationen wie Zusammenfassung, anspruchsvolle Paraphrasierung und ansprechende Dialogführung ermöglicht.
API-Preise
- 📥 Eingabe: 0,63 $
- 📤 Ausgabe: 2,31 $
Optimale Anwendungsfälle
- 📖 Erstellung von längeren Inhalten: Ideal für die Erstellung von Büchern, detaillierten Berichten und ausführlichen Artikeln, die eine hohe Konsistenz über zahlreiche Token hinweg erfordern.
- 🔬 Komplexe Dokumentenanalyse: Hervorragend geeignet zur Verarbeitung und zum Verständnis von Rechtstexten, wissenschaftlichen Abhandlungen und komplexen Geschäftsdokumenten.
- 💬 Konversationelle KI: Powers bietet hochentwickelte Chatbots, die in der Lage sind, einen erweiterten Kontext aufrechtzuerhalten und hochrelevante, mehrstufige Antworten zu generieren.
- 💡 Textzusammenfassung & -transformation: Hervorragend geeignet zum Erstellen präziser Abstracts, anspruchsvoller Paraphrasen und zum Synthetisieren mehrteiliger Dialoge.
Integration & Codebeispiele
Entwickler können GLM-4.5 nahtlos in ihre Anwendungen integrieren. Obwohl spezifische Codebeispiele üblicherweise in der zugehörigen API-Dokumentation bereitgestellt werden, unterstützt GLM-4.5 – ähnlich wie andere führende Modelle – standardisierte API-Interaktionen und ermöglicht so eine unkomplizierte Implementierung für verschiedene Anwendungsfälle.
GLM-4.5 vs. führende Modelle: Ein Vergleich
GLM-4.5 weist im Vergleich mit anderen Branchenriesen eine starke Wettbewerbsleistung auf:
- 🆚 Vs. Claude 4 Sonett: GLM-4.5 zeigt vergleichbare Leistungen bei Aufgaben zur agentenbasierten Kodierung und zum logischen Schlussfolgern. Während Claude Sonnet 4 sich durch hohe Kodierungsgenauigkeit und modernste logische Schlussfolgerungsleistung auszeichnet, bietet GLM-4.5 erhebliches Optimierungspotenzial.
- 🆚 Im Vergleich zu OpenAI GPT-4.5: GLM-4.5 behauptet sich im Vergleich zu Top-Modellen wie GPT-4.5 in Bezug auf logisches Denken und Agenten-Benchmarks. Obwohl GPT-4.5 bei bestimmten professionellen Benchmarks (z. B. MMLU, AIME) oft die höchste Genauigkeit bei Rohaufgaben erzielt, kann GLM-4.5 durchaus mithalten.
- 🆚 Gegen Qwen3-Coder & Kimi K2: GLM-4.5 weist überlegene Kodierungs- und Agentenfähigkeiten auf und erreicht damit ein 80,8 % Erfolgsquote gegen Qwen3-Coder und gewinnen 53,9 % der Aufgaben gegen Kimi K2Dadurch ist es bestens für komplexe Programmierszenarien positioniert.
- 🆚 Im Vergleich zu Gemini 2.5 Pro: GLM-4.5 erzielt gute Ergebnisse bei Benchmarks für logisches Denken und Codierung. Während Gemini 2.5 Pro in bestimmten Bereichen Stärken aufweist, gelingt es GLM-4.5, sein großes Kontextfenster effektiv mit robusten agentenbasierten Werkzeugen auszubalancieren.
Einschränkungen
⚠️ Rechenressourcen: Das vollständige GLM-4.5-Modell benötigt erhebliche Rechenressourcen und GPU-Speicher. Dies kann für Organisationen mit eingeschränkter Infrastruktur ein limitierender Faktor sein. Die ressourcenschonendere Variante GLM-4.5 Air bietet eine Lösung, allerdings mit etwas reduziertem Funktionsumfang aufgrund weniger aktiver Parameter.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
F: Was macht die Architektur von GLM-4.5 einzigartig?
A: GLM-4.5 zeichnet sich durch bahnbrechende architektonische Innovationen aus, darunter ein hybrider Aufmerksamkeitsmechanismus für Effizienz und Kontexterhalt, verbesserte mehrskalige Schlussfolgerungswege und ein neuartiges Wissensdestillationsframework. Es verwendet außerdem verbesserte spärliche Aktivierungsmuster und eine fortschrittliche Positionskodierung für eine überlegene Verarbeitung längerer Inhalte.
F: Wie geht GLM-4.5 mit multimodaler Analyse um?
A: Das Modell verwendet einen revolutionären, modalitätsübergreifenden Vortrainingsansatz namens Unified Semantic Embedding. Diese Methode lernt Text-, Code- und visuelle Repräsentationen in einem gemeinsamen latenten Raum und integriert dabei progressive Modalitätsintegration und ausgefeilte Ausrichtungstechniken über umfangreiche modalitätsübergreifende Korpora hinweg.
F: Welche speziellen Unternehmensfunktionen bietet GLM-4.5?
A: GLM-4.5 bietet Funktionen auf Unternehmensebene durch domänenadaptive Reasoning-Engines. Dazu gehören spezialisierte Module für Finanzanalysen, die Verarbeitung juristischer Dokumente, das Verständnis medizinischer Terminologie und die Synthese technischer Dokumentationen sowie das Verständnis von Geschäftslogik zur kontextbezogenen Navigation in Arbeitsabläufen.
F: Ist GLM-4.5 für ressourcenarme Sprachen effektiv?
A: Ja, es eignet sich hervorragend für ressourcenarme Sprachszenarien, indem es fortschrittliches Transferlernen, Metalern-Frameworks für schnelle Anpassung, sprachübergreifende Einbettungsräume und ausgefeilte Datenerweiterung nutzt. Eine sprachunabhängige Repräsentationsschicht gewährleistet zudem den Wissenstransfer unter Beibehaltung kultureller Nuancen.
F: Welche Sicherheits- und Ausrichtungsfunktionen bietet GLM-4.5?
A: GLM-4.5 integriert ein umfassendes Sicherheitsframework mit Echtzeit-Inhaltsmoderation, fortschrittlicher Erkennung von Prompt-Injection, Garantien für differenzielle Privatsphäre und verifizierbarer Ausgabewasserzeichen. Sein Ausrichtungssystem nutzt mehrschichtige, verfassungsrechtliche KI-Prinzipien mit dynamischer Belohnungsmodellierung für die Einhaltung ethischer Standards über verschiedene Werte hinweg.
KI-Spielplatz
