GLM-4.5

Справочник API

О GLM-4.5

Серия моделей GLM-4.5 — это фундаментальные модели, разработанные для интеллектуальных агентов, объединяющие рассуждения, кодирование и возможности интеллектуальных агентов для удовлетворения сложных требований приложений интеллектуальных агентов. GLM-4.5 имеет 355 миллиардов общих параметров с 32 миллиардами активных параметров, предлагая два режима: мыслящий и немыслищий.

Случай использования

Используйте весь потенциал интеллектуальных агентов с GLM-4.5. Его объединённые возможности рассуждения, кодирования и агентирования позволяют создавать решения для сложных задач из реального мира, используя как глубокие 'размышления', так и быстрые 'неразмышления'.

Оркестровка Автономных Агентов

Разрабатывайте и внедряйте самоулучшающиеся агенты, которые планируют, выполняют и адаптируются к сложным задачам, используя объединённые возможности рассуждения и кодирования GLM-4.5.

Пример использования:

"Агент автономно управлял облачной инфраструктурой, выявляя узкие места в производительности, пиша скрипты на Python для масштабирования ресурсов и внедряя исправления без вмешательства человека."

Рефакторинг Кода с Помощью Агентства

Позволяйте агентам анализировать кодовые базы, понимать архитектурные паттерны и выполнять сложные рефакторинги или генерировать новые модули с помощью высокого уровня рассуждений.

Пример использования:

"Агент рефакторировал легаси-приложение на Java в современный микросервис Spring Boot, оптимизируя модульность и масштабируемость посредством понимания потока данных и зависимостей."

Стратегическая Бизнес-Интеллект

Разрабатывайте агентов, которые синтезируют разнообразные бизнес-данные (отчёты, рыночные тренды, отзывы клиентов), чтобы предоставлять многогранные стратегические рекомендации и прогнозировать результаты.

Пример использования:

"Агент проанализировал квартальные финансовые отчёты, настроения в социальных сетях и новости конкурентов, чтобы создать детализированную стратегию выхода на рынок для нового продукта, включая оценки рисков и прогнозируемую рентабельность инвестиций."

Автоматизированное Проектирование и Проверка Систем

Используйте GLM-4.5 для проектирования надёжных системных архитектур, проверки логической согласованности компонентов и генерации конфигурационных скриптов для развертывания.

Пример использования:

"Агент спроектировал устойчивое развертывание Kubernetes для платформы электронной коммерции с высоким трафиком, создавая Helm-чарты и проверяя сетевые политики на предмет безопасности и масштабируемости."

Динамический Синтез Знаний

Создавайте агентов, которые динамически синтезируют информацию из обширных баз знаний, объясняют сложные концепции и адаптируют пути обучения на основе взаимодействия с пользователем и рассуждений.

Пример использования:

"Агент разработал персонализированный обучающий модуль для продвинутых концепций машинного обучения, извлекая информацию из множества исследовательских работ и адаптируя объяснения на основе предыдущих знаний и вопросов пользователя."

Метаданные

Создать на

28 июл. 2025 г.