GLM-4.5
Acerca de GLM-4.5
Los modelos de la serie GLM-4.5 son modelos fundacionales diseñados para agentes inteligentes, al unificar las capacidades de razonamiento, programación y agentes inteligentes para satisfacer las complejas demandas de las aplicaciones de agentes inteligentes. GLM-4.5 cuenta con un total de 355.000 millones de parámetros, de los cuales 32.000 millones están activos, y ofrece dos modos: de pensamiento y sin pensamiento.
Libere todo el potencial de los agentes inteligentes con GLM-4.5. Sus capacidades unificadas de razonamiento, programación y comportamiento agéntico permiten crear soluciones para desafíos complejos del mundo real, aprovechando tanto el modo de 'pensamiento' profundo como el modo rápido de 'no pensamiento'.
Orquestación de agentes autónomos
Diseñe e implemente agentes que mejoran por sí mismos, capaces de planificar, ejecutar y adaptarse a tareas complejas utilizando el razonamiento y la programación unificados de GLM-4.5.
Ejemplo de caso de uso:
"Un agente gestionó de manera autónoma una infraestructura en la nube; para ello, identificó cuellos de botella en el rendimiento, escribió scripts de Python para escalar recursos y aplicó correcciones sin intervención humana."
Refactorización de código dirigida por agentes
Permita que los agentes analicen bases de código, comprendan patrones de arquitectura y realicen refactorizaciones complejas o generen nuevos módulos con un razonamiento de alto nivel.
Ejemplo de caso de uso:
"Un agente refactorizó una aplicación empresarial Java heredada en un microservicio moderno de Spring Boot, optimizando la modularidad y la escalabilidad al razonar sobre el flujo de datos y las dependencias."
Inteligencia empresarial de carácter estratégico
Desarrolle agentes que sinteticen diversos datos comerciales (informes, tendencias del mercado, comentarios de los clientes) para proporcionar recomendaciones estratégicas polifacéticas y predecir resultados.
Ejemplo de caso de uso:
"Un agente analizó los estados financieros trimestrales, el sentimiento en las redes sociales y las noticias de la competencia para generar una estrategia detallada de entrada al mercado para un nuevo producto, incluyendo evaluaciones de riesgo y el ROI proyectado."
Diseño y verificación de sistemas automatizados
Utilice GLM-4.5 para diseñar arquitecturas de sistemas robustas, verificar la coherencia lógica entre los componentes y generar scripts de configuración para su implementación.
Ejemplo de caso de uso:
"Un agente diseñó una implementación resiliente de Kubernetes para una plataforma de comercio electrónico de alto tráfico, generando gráficos de Helm y validando políticas de red para garantizar la seguridad y la escalabilidad."
Síntesis dinámica del conocimiento
Cree agentes que sinteticen dinámicamente información de amplias bases de conocimiento, expliquen conceptos complejos y adapten las rutas de aprendizaje en función de la interacción y el razonamiento del usuario.
Ejemplo de caso de uso:
"Un agente desarrolló un módulo de aprendizaje personalizado para conceptos avanzados de aprendizaje automático, extrayendo información de múltiples artículos de investigación y adaptando las explicaciones según el conocimiento previo y las preguntas del usuario."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Mixture-of-Experts
Calibrado
No
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
335B
Parámetros activados
32B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
131K
Tokens máximos
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Z.ai
GLM-4.7
Contexto total:
205K
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205K
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GLM-4.6V
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GLM-4.6
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GLM-4.5-Air
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GLM-4.5V
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GLM-4.1V-9B-Thinking
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GLM-Z1-32B-0414
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GLM-4-32B-0414
Contexto total:
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Z.ai
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GLM-Z1-9B-0414
Contexto total:
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