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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}")
Détails du produit
L'IA de Zhipu GLM-4.5 Il se distingue comme un modèle de langage étendu extrêmement polyvalent, conçu de manière experte pour un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel. Son efficacité est impressionnante. fenêtre de contexte de 128 000 jetons lui permet de comprendre et de générer des textes exceptionnellement longs avec une cohérence remarquable et une compréhension contextuelle approfondie, ce qui la rend idéale pour les applications complexes.
Spécifications techniques
Indicateurs de performance
- 🚀 Fenêtre contextuelle : 128 000 jetons – permettant une compréhension approfondie et la génération de documents exhaustifs.
- ✅ Optimisation : Conçu pour un large éventail d'applications de traitement de texte à texte, notamment l'analyse documentaire complexe, la synthèse concise et la génération de contenu sophistiquée.
Indicateurs de performance et classement
GLM-4.5 vise à intégrer diverses capacités, comblant ainsi les écarts de performance. 12 points de repère clés (3 tâches d'agentivité, 7 tâches de raisonnement, 2 tâches de codage), GLM-4.5 obtient un résultat impressionnant troisième place au classement généralSa variante plus légère, GLM-4.5 Air, atteint la sixième place, démontrant de solides résultats compétitifs face aux modèles de pointe d'OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot et DeepSeek.
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Capacités clés
- ✍️ Génération de texte avancée : Génère des textes longs, fluides, contextuellement pertinents et très précis, allant des articles aux rapports.
- 🧠 Compréhension globale : Possède une solide compréhension de la sémantique, permettant des manipulations textuelles nuancées telles que la synthèse, la paraphrase sophistiquée et le dialogue engageant.
Tarification de l'API
- 📥 Entrée : 0,63 $
- 📤 Résultat : 2,31 $
Cas d'utilisation optimaux
- 📖 Création de contenu long format : Idéal pour générer des livres, des rapports détaillés et des articles approfondis qui exigent une grande cohérence entre de nombreux éléments.
- 🔬 Analyse de documents complexes : Très efficace pour le traitement et la compréhension des textes juridiques, des articles scientifiques et des documents commerciaux complexes.
- 💬 IA conversationnelle : Permet de gérer des chatbots avancés capables de maintenir un contexte étendu et de générer des réponses multi-tours très pertinentes.
- 💡 Résumé et transformation de texte : Idéal pour générer des résumés précis, des contenus paraphrasés sophistiqués et synthétiser des dialogues à plusieurs tours de parole.
Intégration et exemples de code
Les développeurs peuvent intégrer facilement GLM-4.5 à leurs applications. Bien que des extraits de code spécifiques soient généralement fournis dans la documentation API dédiée, GLM-4.5 prend en charge les interactions API standard, à l'instar d'autres modèles de référence, ce qui permet une mise en œuvre simple pour divers cas d'utilisation.
GLM-4.5 vs. Modèles de référence : une comparaison
GLM-4.5 affiche de solides performances concurrentielles par rapport aux autres géants du secteur :
- 🆚 Contre Claude 4 Sonnet : GLM-4.5 présente des performances comparables en matière de codage et de raisonnement. Si Claude Sonnet 4 excelle en matière de réussite de codage et de raisonnement de pointe, GLM-4.5 offre un potentiel d'optimisation important.
- 🆚 Comparaison avec OpenAI GPT-4.5 : GLM-4.5 conserve une compétitivité globale face aux modèles de pointe comme GPT-4.5 en matière de raisonnement et d'évaluation des agents. Bien que GPT-4.5 surpasse souvent GPT-4.5 en précision brute sur certains benchmarks professionnels (par exemple, MMLU, AIME), GLM-4.5 reste performant.
- 🆚 Contre Qwen3-Coder et Kimi K2 : GLM-4.5 présente des capacités de codage et d'exécution supérieures, atteignant un Taux de réussite de 80,8 % contre Qwen3-Coder et gagner 53,9 % des tâches contre Kimi K2, ce qui la positionne avantageusement pour des scénarios de programmation complexes.
- 🆚 Comparaison avec Gemini 2.5 Pro : GLM-4.5 obtient de bons résultats aux tests de raisonnement et de programmation. Bien que Gemini 2.5 Pro excelle dans certains domaines, GLM-4.5 offre un équilibre efficace entre sa large fenêtre de contexte et ses outils d'agents robustes.
Limites
⚠️ Ressources informatiques : Le modèle GLM-4.5 complet exige d'importantes ressources de calcul et de mémoire GPU. Cela peut constituer un facteur limitant pour les organisations disposant d'une infrastructure restreinte. La variante GLM-4.5 Air, plus économe en ressources, offre une solution, bien que ses capacités soient légèrement réduites en raison d'un nombre inférieur de paramètres actifs.
Foire aux questions (FAQ)
Q : Qu'est-ce qui rend l'architecture de GLM-4.5 unique ?
A: GLM-4.5 intègre des innovations architecturales majeures, notamment un mécanisme d'attention hybride pour une efficacité accrue et une meilleure conservation du contexte, des voies de raisonnement multi-échelles améliorées et un nouveau cadre de distillation des connaissances. Il utilise également des modèles d'activation clairsemés optimisés et un encodage positionnel avancé pour une gestion supérieure des contenus longs.
Q : Comment GLM-4.5 gère-t-il la compréhension multimodale ?
A : Le modèle utilise une approche révolutionnaire de pré-entraînement intermodal appelée Unified Semantic Embedding. Cette méthode apprend les représentations textuelles, codées et visuelles dans un espace latent partagé, intégrant une intégration progressive des modalités et des techniques d'alignement sophistiquées sur des corpus intermodaux à grande échelle.
Q : Quelles sont les fonctionnalités spécialisées de GLM-4.5 pour les entreprises ?
A: GLM-4.5 offre des fonctionnalités de niveau entreprise grâce à des moteurs de raisonnement adaptatifs au domaine. Il comprend des modules spécialisés pour l'analyse financière, le traitement de documents juridiques, la compréhension de la terminologie médicale et la synthèse de la documentation technique, ainsi que la compréhension de la logique métier pour une navigation contextuelle dans les flux de travail.
Q : Le modèle GLM-4.5 est-il efficace pour les langues disposant de peu de ressources ?
R : Oui, il excelle dans les contextes linguistiques à faibles ressources grâce à l'apprentissage par transfert avancé, aux cadres de méta-apprentissage pour une adaptation rapide, aux espaces d'intégration multilingues et à une augmentation de données sophistiquée. Une couche de représentation indépendante de la langue garantit en outre le transfert de connaissances tout en préservant les nuances culturelles.
Q : Quelles sont les fonctionnalités de sécurité et d'alignement offertes par GLM-4.5 ?
A: GLM-4.5 intègre un cadre de sécurité complet comprenant la modération de contenu en temps réel, la détection avancée des injections de contenu, des garanties de confidentialité différentielle et le tatouage numérique vérifiable des sorties. Son système d'alignement utilise des principes d'IA constitutionnelle multicouches avec une modélisation dynamique des récompenses pour garantir le respect de l'éthique, quelles que soient les valeurs.
Terrain de jeu de l'IA
