GLM-4.5
Tentang GLM-4.5
Seri GLM-4.5 adalah Model dasar yang dirancang untuk agen cerdas, dengan menyatukan pemikiran, pengkodean, dan kemampuan agen cerdas untuk memenuhi tuntutan kompleks aplikasi agen cerdas. GLM-4.5 memiliki total 355 miliar parameter dengan 32 miliar parameter aktif, menyediakan dua mode: berpikir dan tidak berpikir.
Buka potensi penuh agen cerdas dengan GLM-4.5. Kemampuan penalaran, pengkodean, dan agenik yang terpadu memberi kekuatan solusi untuk tantangan kompleks di dunia nyata, memanfaatkan mode 'berpikir' yang mendalam dan 'tidak-berpikir' yang cepat.
Orkestrasi Agen Otonom
Rancang dan terapkan agen yang dapat meningkatkan diri sendiri yang merencanakan, melaksanakan, dan beradaptasi dengan tugas kompleks menggunakan penalaran dan pengkodean terpadu GLM-4.5.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen mengelola infrastruktur cloud secara otonom, mengidentifikasi hambatan kinerja, menulis skrip Python untuk meningkatkan sumber daya, dan menerapkan perbaikan tanpa intervensi manusia."
Refaktor Kode Berbasis Agen
Memungkinkan agen untuk menganalisis basis kode, memahami pola arsitektur, dan melakukan refaktor kompleks atau menghasilkan modul baru dengan penalaran tingkat tinggi.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen merefaktor aplikasi Java enterprise yang sudah usang menjadi mikro layanan Spring Boot yang modern, mengoptimalkan untuk modularitas dan skalabilitas dengan menalar aliran data dan ketergantungan."
Kecerdasan Bisnis Strategis
Kembangkan agen yang mensintesis data bisnis yang beragam (laporan, tren pasar, umpan balik pelanggan) untuk memberikan rekomendasi strategis multi-faceted dan memprediksi hasil.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen menganalisis laporan keuangan kuartalan, sentimen media sosial, dan berita pesaing untuk menghasilkan strategi masuk pasar yang terperinci untuk produk baru, termasuk penilaian risiko dan ROI yang diproyeksikan."
Desain Sistem Otomatis & Verifikasi
Gunakan GLM-4.5 untuk merancang arsitektur sistem yang kuat, memverifikasi konsistensi logis di semua komponen, dan menghasilkan skrip konfigurasi untuk penerapan.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen merancang penerapan Kubernetes yang tahan lama untuk platform e-commerce dengan lalu lintas tinggi, menghasilkan Helm chart dan memvalidasi kebijakan jaringan untuk keamanan dan skalabilitas."
Sintesis Pengetahuan Dinamis
Buat agen yang secara dinamis mensintesis informasi dari basis pengetahuan yang luas, menjelaskan konsep kompleks, dan mengadaptasi jalur pembelajaran berdasarkan interaksi dan penalaran pengguna.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen mengembangkan modul pembelajaran yang dipersonalisasi untuk konsep pembelajaran mesin tingkat lanjut, mengambil dari beberapa makalah penelitian dan mengadaptasi penjelasan berdasarkan pengetahuan sebelumnya dan pertanyaan pengguna."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Terkalibrasi
Tidak
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
335B
Parameter yang Diaktifkan
32B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
131K
Max Tokens
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Z.ai
chat
GLM-4.7
Dirilis pada: 23 Des 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Dirilis pada: 8 Des 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Dirilis pada: 28 Jul 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Dirilis pada: 13 Agu 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Dirilis pada: 4 Jul 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-9B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.086
/ M Tokens
Output:
$
0.086
/ M Tokens
