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PPIO上线智谱GLM-4.5:面向推理、代码与智能体的开源SOTA模型

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 21:48 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

今天,PPIO 首发上线智谱新一代旗舰模型 GLM-4.5,这是专为智能体应用打造的基础模型。


GLM-4.5 共有两个版本:GLM-4.5 与 GLM-4.5-Air,均采用混合专家(MoE)架构。GLM-4.5 总参数量 3550 亿,激活参数为 320 亿;GLM-4.5-Air 总参数 1060 亿,激活参数为 120 亿。


GLM-4.5 采用混合推理模式,思考模式用于复杂推理和工具使用,非思考模式用于即时响应。GLM-4.5 在推理、代码、智能体综合能力(平均分)达到了开源模型 SOTA 水平,在 Agentic Coding 盲评测试中,实测结果国内最佳。


在 PPIO 平台,GLM-4.5 的价格为:

输入: ¥4/百万 tokens,输出: ¥16/百万 tokens,最大支持 131K 上下文。


现在,前往 PPIO 官网或点击文末阅读原文即可体验 GLM-4.5,新用户填写邀请码【LYYQD1】注册可得 15 元代金券。


快速入口:

https://ppio.com/llm/zai-org-glm-4.5




# 01

模型特点

GLM-4.5 融合更多复杂推理、代码和智能体等多种通用能力并取得技术突破,首次在单个模型中实现将推理、编码和 Agentic 能力原生融合,以满足 Agentic 应用的复杂需求。


在最具有代表性的 12 个评测基准,包括 MMLU Pro、AIME24、MATH 500、SciCode、GPQA、HLE、LiveCodeBench、SWE-Bench、Terminal-bench、TAU-Bench、BFCL v3和BrowseComp中,GLM-4.5 的综合平均分取得了全球模型第三、国产模型第一,开源模型第一。




GLM-4.5 首先在 15 万亿 token 的通用数据上进行了预训练,然后在代码、推理、智能体等领域的 8 万亿 token 数据上进行了针对性训练,最后通过强化学习进一步增强了模型的推理、代码与智能体能力。


GLM-4.5 参数量为 DeepSeek-R1 的 1/2、Kimi-K2 的 1/3,但同样在多项标准基准测试中表现得更为出色,这得益于 GLM 模型的更高参数效率。在衡量模型代码能力的 SWE-bench Verified 榜单上,GLM-4.5 系列位于性能/参数比帕累托前沿,这表明在相同规模下,GLM-4.5 系列实现了最佳性能。



此外,GLM-4.5 在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程领域进行了优化,可以接入 Claude Code、Roo Code 等代码智能体中使用,也可以通过工具调用接口支持任意的智能体应用。



# 02

在 PPIO 即刻体验 GLM-4.5

GLM-4.5 的能力到底如何?我们用一个案例来体验一下。


输入提示词:

用 HTML5 Canvas 做一个飞机大战的游戏。要求如下:

  1. 有终局 BOSS 关卡,终局 BOSS 有自己独有的技能,终局 BOSS 消灭有难度,只有消灭终局 BOSS 游戏才能通关。

  2. 击败敌机后会随机爆一些道具,道具可以增加子弹威力、效果,也可以让自己短时间内变大。道具吃到了就要马上用掉,有时间限制。

  3. 击败敌机会有经验值,经验够了会升级,升级后会有更强大的子弹技能。

  4. 会有一些小 BOSS,小 BOSS 血厚一点,击败会爆一些更强的道具


生成效果:




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