約GLM-4.5
GLM-4.5シリーズのモデルは、知能的エージェントのために設計された基盤モデルであり、推論、コーディング、知能的エージェントの能力を統合して、知能的エージェントのアプリケーションにおける複雑な要求を満たします。GLM-4.5は、総計3550億のパラメーターを持ち、320億のアクティブパラメーターを提供し、思考と非思考の2つのモードを提供します。
GLM-4.5を使用してインテリジェントエージェントの可能性を最大限に引き出します。その統合された推論、コーディング、およびエージェンティック機能は、深い『考える』モードと迅速な『非考える』モードを活用し、複雑な現実世界の課題に対するソリューションを提供します。
自律エージェントオーケストレーション
GLM-4.5の統合された推論とコーディングを使用して、自己改善型エージェントを設計、展開、適応させ、複雑なタスクを計画、実行、および適応させます。
ユースケース例:
"あるエージェントが自律的にクラウドインフラストラクチャを管理し、パフォーマンスのボトルネックを特定し、Pythonスクリプトを書いてリソースをスケールし、人間の介入なしに修正を展開しました。"
エージェント駆動のコードリファクタリング
エージェントがコードベースを分析し、アーキテクチャパターンを理解し、複雑なリファクタリングを行ったり、ハイレベルの推論で新しいモジュールを生成したりできるようにします。
ユースケース例:
"あるエージェントがレガシーJavaエンタープライズアプリケーションをモダンなSpring Bootマイクロサービスにリファクタリングし、データフローと依存関係についての推論によってモジュール化とスケーラビリティの最適化を行いました。"
戦略的ビジネスインテリジェンス
ビジネスデータ（レポート、市場トレンド、顧客フィードバック）を合成し、多面的な戦略的推奨事項を提供し、結果を予測するエージェントを開発します。
ユースケース例:
"あるエージェントが四半期ごとの財務諸表、ソーシャルメディアの感情、および競合ニュースを分析し、新製品の市場参入戦略を詳細にまとめ、リスク評価と予測ROIを含む戦略を生成しました。"
自動システム設計と検証
GLM-4.5を利用して堅牢なシステムアーキテクチャを設計し、コンポーネント間の論理的一貫性を検証し、展開のための構成スクリプトを生成します。
ユースケース例:
"あるエージェントが高トラフィックのeコマースプラットフォームのためのレジリエントなKubernetes展開を設計し、Helmチャートを生成し、セキュリティとスケーラビリティのためのネットワークポリシーを検証しました。"
動的知識合成
広範な知識ベースから情報を動的に合成し、複雑な概念を説明し、ユーザーのインタラクションと推論に基づいて学習パスを適応するエージェントを作成します。
ユースケース例:
"あるエージェントが複数の研究論文から引き出し、ユーザーの事前知識と質問に基づいて説明を適応させ、高度な機械学習概念のパーソナライズされた学習モジュールを開発しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
はい
合計パラメータ
335B
アクティブ化されたパラメータ
32B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
他のModelsと比較
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GLM-4.7
リリース日：2025/12/23
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GLM-4.6V
リリース日：2025/12/08
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GLM-4.6
リリース日：2025/10/04
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GLM-4.5-Air
リリース日：2025/07/28
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GLM-4.5V
リリース日：2025/08/13
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GLM-4.1V-9B-Thinking
リリース日：2025/07/04
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GLM-Z1-32B-0414
リリース日：2025/04/18
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GLM-4-32B-0414
リリース日：2025/04/18
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GLM-Z1-9B-0414
リリース日：2025/04/18
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