MDL-9743EST.2025 · IDX.463
Model językowyW produkcji

GLM-4.5

Z.ai (Zhipu AI) · China · 2025

Model o 355 mld parametrów, którym Z.ai weszło do gry o pracę agentową — i do dziś kosztuje tyle samo co dwie późniejsze generacje.

Ocena wujec.ai

/10

Ocena społeczności

brak głosów
Zaloguj się, aby ocenić

GLM-4.5 to wydanie, po którym Z.ai przestało być lokalną ciekawostką, a zaczęło być wymieniane obok czołowych modeli zachodnich. Opublikowany pod koniec lipca 2025, od początku był budowany jako fundament dla agentów, nie dla rozmowy: wywoływanie narzędzi, przeglądanie sieci, inżynieria oprogramowania i praca nad front-endem to cztery zadania, które producent wymienia we własnej dokumentacji. Architektura to mixture-of-experts. Z.ai podaje 355 mld parametrów łącznie i 32 mld aktywnych na przebieg; indeks safetensors na Hugging Face sumuje się do 358,3 mld — to zwykła różnica między zaokrągloną liczbą z komunikatu a zawartością plików wag. Trening wstępny objął 15 bln tokenów danych ogólnych, potem doszło douczanie na zbiorach kodu, rozumowania i zadań agentowych, a na końcu uczenie ze wzmocnieniem. Okno kontekstu ma 128 tys. tokenów, a odpowiedź może sięgać 96 tys. tokenów — jak na swoją generację to duży budżet na wyjście. To był też pierwszy GLM z rozumowaniem hybrydowym: tryb myślenia do trudnych zadań i łańcuchów narzędzi oraz tryb natychmiastowy do zwykłych odpowiedzi, przełączane jednym parametrem API. Linia od razu wyszła jako rodzina — model podstawowy, lżejszy Air, szybkie warianty X i AirX oraz darmowy Flash. Ten układ Z.ai powtarza przy każdej kolejnej generacji. Dziś najciekawszy jest przy nim cennik. GLM-4.5 wciąż kosztuje 0,60 USD za milion tokenów wejścia i 2,20 USD za milion wyjścia, czyli dokładnie tyle, ile Z.ai bierze za GLM-4.6 i GLM-4.7. Trzy generacje w jednej cenie: firma konkuruje możliwościami, a nie przeceną starszego katalogu. Wagi leżą na Hugging Face na licencji MIT — to jedne z najbardziej liberalnych warunków, na jakich udostępniono model tej wielkości.

#open weights#MIT license#MoE#agentic coding#hybrid reasoning
Strona oficjalna

Wideo

Brak materiałów wideo.

Recenzje

Brak recenzji. Bądź pierwszy!

Zaloguj się, aby napisać recenzję