OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
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}")
Подробная информация о товаре
Жипу ИИ ГЛМ-4.5 Эта модель обработки естественного языка выделяется своей высокой универсальностью и предназначена для решения широкого спектра задач обработки естественного языка. Она впечатляет Контекстное окно размером 128 000 токенов Это позволяет ему понимать и генерировать исключительно длинные тексты с замечательной связностью и глубоким контекстным пониманием, что делает его идеальным для сложных задач.
Технические характеристики
Показатели производительности
- 🚀 Контекстное окно: 128 000 токенов – позволяют глубоко понимать информацию и создавать обширные документы.
- ✅ Оптимизация: Разработан для широкого спектра задач преобразования текста в текст, включая сложный анализ документов, краткое суммирование и создание сложного контента.
Показатели эффективности и рейтинг
Цель GLM-4.5 — интегрировать различные возможности, устраняя пробелы в производительности. 12 ключевых показателей (3 задачи на определение субъекта, 7 задач на рассуждение, 2 задачи на кодирование), GLM-4.5 демонстрирует впечатляющие результаты. общее третье место в рейтингеБолее лёгкий вариант, GLM-4.5 Air, занимает шестое место, демонстрируя высокие конкурентоспособные результаты по сравнению с ведущими моделями от OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot и DeepSeek.
.png)
Ключевые возможности
- ✍️ Расширенная генерация текста: Создаёт связные, контекстно релевантные и высокоточные текстовые материалы большого объёма, от статей до отчётов.
- 🧠 Всестороннее понимание: Обладает глубоким пониманием семантики, что позволяет выполнять тонкие манипуляции с текстом, такие как суммирование, сложное перефразирование и создание увлекательных диалогов.
Цены на API
- 📥 Ввод: 0,63 доллара
- 📤 Результат: 2,31 доллара
Оптимальные варианты использования
- 📖 Создание длинных видеороликов: Идеально подходит для создания книг, подробных отчетов и глубоких статей, требующих строгой согласованности данных по множеству токенов.
- 🔬 Комплексный анализ документов: Чрезвычайно эффективен для обработки и понимания юридических текстов, научных статей и сложных деловых документов.
- 💬 Разговорный ИИ: Обеспечивает работу продвинутых чат-ботов, способных сохранять расширенный контекст и генерировать высокорелевантные ответы, требующие многократного повторения.
- 💡 Сводка и преобразование текста: Отлично подходит для создания точных аннотаций, сложных перефразированных текстов и синтеза многоходовых диалогов.
Интеграция и примеры кода
Разработчики могут легко интегрировать GLM-4.5 в свои приложения. Хотя конкретные фрагменты кода обычно предоставляются в специальной документации по API, GLM-4.5 поддерживает стандартные взаимодействия с API, аналогичные другим ведущим моделям, что обеспечивает простую реализацию для различных вариантов использования.
GLM-4.5 против ведущих моделей: сравнение.
GLM-4.5 демонстрирует высокие конкурентоспособные показатели по сравнению с другими гигантами отрасли:
- 🆚 Против Клода. Сонет №4: GLM-4.5 демонстрирует сопоставимые результаты в задачах кодирования и логического мышления. Хотя Claude Sonnet 4 превосходит конкурентов по успешности кодирования и передовым методам логического мышления, GLM-4.5 обладает значительным потенциалом для оптимизации.
- 🆚 Против OpenAI GPT-4.5: GLM-4.5 в целом сохраняет конкурентоспособность по сравнению с ведущими моделями, такими как GPT-4.5, в тестах на логическое мышление и работу агентов. Хотя GPT-4.5 часто лидирует по точности выполнения задач на определенных профессиональных тестах (например, MMLU, AIME), GLM-4.5 также демонстрирует неплохие результаты.
- 🆚 Против Qwen3-Coder и Kimi K2: GLM-4.5 демонстрирует превосходные возможности кодирования и работы с агентами, достигая 80,8% успеха против Qwen3-Coder и победа 53,9% заданий против Кими К2что обеспечивает ему сильные позиции для сложных сценариев программирования.
- 🆚 По сравнению с Gemini 2.5 Pro: GLM-4.5 демонстрирует хорошие результаты в тестах на логическое мышление и программирование. Хотя Gemini 2.5 Pro показывает сильные стороны в некоторых областях, GLM-4.5 эффективно сочетает большое контекстное окно с мощными инструментами для работы с агентами.
Ограничения
⚠️ Вычислительные ресурсы: Полная версия модели GLM-4.5 требует значительных вычислительных ресурсов и памяти графического процессора. Это может стать ограничивающим фактором для организаций с ограниченной инфраструктурой. Более ресурсоемкий вариант GLM-4.5 Air предлагает решение, хотя и с несколько сниженными возможностями из-за меньшего количества активных параметров.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В: Что делает архитектуру GLM-4.5 уникальной?
A: GLM-4.5 отличается революционными архитектурными инновациями, включая гибридный механизм внимания для повышения эффективности и сохранения контекста, улучшенные многомасштабные пути рассуждений и новую структуру дистилляции знаний. Он также использует улучшенные разреженные паттерны активации и усовершенствованное позиционное кодирование для превосходной обработки длинного контента.
В: Как модель GLM-4.5 обрабатывает мультимодальное понимание?
A: В модели используется революционный подход к кросс-модальному предварительному обучению, называемый унифицированным семантическим встраиванием (Unified Semantic Embedding). Этот метод обучается на текстовых, кодовых и визуальных представлениях в общем латентном пространстве, включая прогрессивную интеграцию модальностей и сложные методы выравнивания в масштабных кросс-модальных корпусах.
В: Каковы специализированные возможности GLM-4.5 для корпоративного использования?
A: GLM-4.5 предлагает возможности корпоративного уровня благодаря адаптивным к предметной области механизмам логического мышления. К ним относятся специализированные модули для финансового анализа, обработки юридических документов, понимания медицинской терминологии и синтеза технической документации, а также понимание бизнес-логики для контекстной навигации по рабочим процессам.
В: Эффективен ли GLM-4.5 для языков с ограниченными ресурсами?
А: Да, он превосходно подходит для языковых сценариев с ограниченными ресурсами, используя передовые методы трансферного обучения, метаобучающие фреймворки для быстрой адаптации, межъязыковые пространства встраивания и сложные методы расширения данных. Языково-независимый слой представления дополнительно обеспечивает передачу знаний, сохраняя при этом культурные нюансы.
В: Какие функции безопасности и выравнивания предлагает GLM-4.5?
A: GLM-4.5 объединяет комплексную систему безопасности с модерацией контента в реальном времени, расширенным обнаружением внедрения подсказок, гарантиями дифференциальной конфиденциальности и проверяемым водяным знаком на выходе. Его система согласования использует многоуровневые конституционные принципы ИИ с динамическим моделированием вознаграждения для этического соблюдения различных ценностей.
Игровая площадка для ИИ
