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GLM-4.5
GLM-4.5 模型结合了混合专家架构和原生函数调用，提供了强大的推理、编码和代理能力，针对超长文本理解、长篇内容生成以及与外部工具的交互进行了优化。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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Javascript
Python 
                                        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}")
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

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GLM-4.5

产品详情

Zhipu AI's GLM-4.5 它是一款功能强大的文本到文本大型语言模型，专为各种自然语言处理任务而设计，性能卓越。 128,000 个令牌的上下文窗口 它能够理解和生成篇幅极长的文本，并具有卓越的连贯性和深刻的上下文理解能力，使其成为复杂应用的理想选择。

技术规格

性能基准

  • 🚀 上下文窗口： 128,000 个令牌——实现深度理解和生成大量文档。
  • ✅ 优化： 专为各种文本到文本应用而设计，包括复杂的文档分析、简洁的摘要和复杂的内容生成。

绩效指标与排名

GLM-4.5旨在整合多种能力，弥合性能差距。 12项关键基准 （3项智能体任务、7项推理任务、2项编码任务），GLM-4.5取得了令人印象深刻的成绩。 总排名第三其轻量级版本 GLM-4.5 Air 获得了第六名，与 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI、阿里巴巴、Moonshot 和 DeepSeek 等领先模型相比，展现出了强大的竞争力。

GLM-4.5 性能基准图表

主要能力

  • ✍️ 高级文本生成： 能够生成流畅、上下文相关且高度准确的长篇文本输出，包括文章和报告。
  • 🧠 全面理解： 对语义有很强的理解力，能够进行细致入微的文本处理，如概括、复杂的释义和引人入胜的对话。

API定价

  • 📥 输入： 0.63美元
  • 📤 输出： 2.31美元

最佳使用场景

  • 📖 长篇内容创作： 非常适合生成书籍、详细报告和深度文章，这些内容需要跨多个标记保持高度一致性。
  • 🔬 复杂文档分析： 非常适用于处理和理解法律文本、科学论文和复杂的商业文件。
  • 💬 对话式人工智能： 为高级聊天机器人提供支持，使其能够保持扩展上下文并生成高度相关的多轮回复。
  • 💡 文本摘要与转换： 非常适合生成精确的摘要、复杂的改写内容和综合多轮对话。

集成与代码示例

开发人员可以将 GLM-4.5 无缝集成到他们的应用程序中。虽然具体的代码片段通常会在专门的 API 文档中提供，但 GLM-4.5 支持与其他主流模型类似的标准 API 交互，从而能够针对各种用例轻松实现。

GLM-4.5 与领先模型：比较

与业内其他巨头相比，GLM-4.5展现出强大的竞争力：

  • 🆚 对阵Claude 4 十四行诗： GLM-4.5 在智能体编码和推理任务中表现出相当的性能。虽然 Claude Sonnet 4 在编码成功率和最先进的推理能力方面表现卓越，但 GLM-4.5 仍具有巨大的优化潜力。
  • 🆚 对比 OpenAI GPT-4.5： GLM-4.5 在推理和智能体基准测试中与 GPT-4.5 等顶级模型保持着整体竞争力。尽管 GPT-4.5 在某些特定专业基准测试（例如 MMLU、AIME）的原始任务准确率方面通常领先，但 GLM-4.5 也毫不逊色。
  • 🆚 对阵 Qwen3-Coder 和 Kimi K2： GLM-4.5 展现出卓越的编码和智能体能力，实现了 对 Qwen3-Coder 的成功率为 80.8%。 并获胜 针对 Kimi K2 的任务完成率为 53.9%。使其在复杂的编程场景中具有强大的竞争力。
  • 🆚 对比 Gemini 2.5 Pro： GLM-4.5 在推理和编码基准测试中表现出色。虽然 Gemini 2.5 Pro 在某些方面展现出优势，但 GLM-4.5 有效地平衡了其庞大的上下文窗口和强大的智能体工具。

局限性

⚠️ 计算资源： 完整的 GLM-4.5 模型需要大量的计算资源和 GPU 内存。这对于基础设施有限的组织来说可能是一个限制因素。资源占用更少的 GLM-4.5 Air 版本提供了一种解决方案，但由于活动参数较少，其功能略有降低。

常见问题解答 (FAQ)

问：GLM-4.5 的架构有何独特之处？

答：GLM-4.5 具有突破性的架构创新，包括用于提高效率和上下文保留能力的混合注意力机制、增强的多尺度推理路径以及全新的知识蒸馏框架。它还采用了改进的稀疏激活模式和先进的位置编码，从而能够更好地处理长篇内容。

问：GLM-4.5 如何处理多模态理解？

答：该模型采用了一种名为统一语义嵌入的革命性跨模态预训练方法。该方法在一个共享的潜在空间中学习文本、代码和视觉表征，并结合了渐进式模态融合和复杂的对齐技术，应用于大规模跨模态语料库。

问：GLM-4.5有哪些专门针对企业的功能？

答：GLM-4.5 通过领域自适应推理引擎提供企业级功能。这些功能包括用于财务分析、法律文件处理、医学术语理解和技术文档合成的专用模块，以及用于上下文导航工作流程的业务逻辑理解功能。

问：GLM-4.5 对资源匮乏的语言有效吗？

答：是的，它在资源匮乏的语言场景下表现出色，这得益于其先进的迁移学习、用于快速适应的元学习框架、跨语言嵌入空间以及复杂的数据增强技术。此外，与语言无关的表示层进一步确保了知识迁移，同时保留了文化细微差别。

问：GLM-4.5 具备哪些安全性和对准功能？

答：GLM-4.5 集成了全面的安全框架，包括实时内容审核、高级提示注入检测、差分隐私保障和可验证的输出水印。其对齐系统采用多层宪法人工智能原则和动态奖励模型，以确保跨越不同价值观的伦理遵守。

API 操练场（Playground）

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