- Beginn
- 28. Juli 202591 % SICHERHEIThuggingface.co
GLM-4.5 und GLM-4.5-Air veröffentlicht
Automatisch aus dem Original übersetzt
Originaltitel: GLM-4.5 and GLM-4.5-Air Released
Zhipu AI (Z.ai) veröffentlicht GLM-4.5 (355B, 32B aktiv) und GLM-4.5-Air (106B, 12B aktiv), MIT-lizenzierte hybride Reasoning-Modelle für Agenten, die in 12 Benchmarks auf Rang drei und sechs liegen, mit API-Preisen ab $0.20 pro Million Eingabe-Token.
- Zhipu AI, das sich zu dieser Veröffentlichung hin im Ausland Z.ai zu nennen begann, stellte GLM-4.5 und das kleinere GLM-4.5-Air am 28. Juli 2025 unter der MIT-Lizenz auf Hugging Face und seiner API-Plattform bereit, nach Moonshots Kimi K2 und Alibabas Qwen3-235B-Update[2][5][6]
- GLM-4.5 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 355B Parametern, davon 32B aktiv; GLM-4.5-Air hat insgesamt 106B und 12B aktiv; beide wechseln zwischen einem Denkmodus für Schlussfolgerungen und Werkzeugnutzung und einem sofortigen Modus ohne Denkphase[1][6]
- Über 12 Agenten-, Reasoning- und Coding-Benchmarks hinweg platzierte Z.ai GLM-4.5 mit 63.2 auf Rang drei (hinter o3 mit 65.0 und Grok 4 mit 63.6) und GLM-4.5-Air mit 59.8 auf Rang sechs, vor Claude 4 Sonnet mit 59.2 und Gemini 2.5 Pro mit 58.8[3][6]
- Zu den Einzelergebnissen zählten 26.4 bei BrowseComp gegenüber 18.8 für Claude 4 Opus, 70.1 bei TAU-Bench, 91.0 bei AIME 24 und 64.2 bei SWE-bench Verified, unter den 70.4 von Claude 4 Sonnet und den 65.4 von Kimi K2[3][5]
- Z.ai betonte die Parametereffizienz: GLM-4.5 verwendet halb so viele Parameter wie DeepSeek-R1 und ein Drittel so viele wie Kimi K2 und bevorzugt tiefere statt breitere Schichten[3]
- Das multimodale GLM-4.5V auf Basis des Air-Modells folgte am 11. August 2025[2][3]
Wichtige Funktionen
- Nur Text, 128K-Token-Kontext und maximal 96K Token Ausgabe; Funktionsaufrufe und umschaltbares Reasoning[1][5]
- API-Preise zum Start: GLM-4.5 $0.60 pro Million Eingabe-Token, $0.11 zwischengespeichert und $2.20 Ausgabe; GLM-4.5-Air $0.20, $0.03 und $1.10[5]
- Open-Source-Basismodelle, hybride Reasoning-Modelle und FP8-Versionen beider Größen, mit einem technischen Bericht auf arXiv[4][6]
- Vortrainiert mit etwa 22 bis 23 Billionen Token, davon rund 15 Billionen allgemeiner Text, gefolgt von 7 Billionen Code und Reasoning, anschließend aus drei Spezialistenkopien in ein Modell destilliert[3][5]
- Z.ais eigene Coding-Auswertung über 52 Aufgaben ergab für GLM-4.5 eine Gewinnrate von 80.8% gegenüber Qwen3-Coder und 53.9% gegenüber Kimi K2[5]
Benchmarks
Z.ais Durchschnitt über 12 Benchmarks aus dem Diagramm des Herstellers auf docs.z.ai[1]; die Diagramme je Kategorie finden sich in den Medien.
| Modell | Durchschnitt über 12 Benchmarks |
|---|---|
| o3 | 65.0 |
| Grok 4 | 63.6 |
| GLM-4.5 | 63.2 |
| Claude 4 Opus | 60.9 |
| o4-mini (high) | 60.4 |
| GLM-4.5-Air | 59.8 |
| Claude 4 Sonnet | 59.2 |
| Gemini 2.5 Pro | 58.8 |
| Qwen3-235B-Thinking-2507 | 57.2 |
| DeepSeek-R1-0528 | 55.9 |
| Kimi K2 | 53.1 |
| GPT-4.1 | 48.7 |
| DeepSeek-V3-0324 | 46.3 |
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