Name: GLM-4.5 및 GLM-4.5-Air 출시
Author: Z.ai

Language model rubric2026 criteria

Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (GLM-4.5 flagship, 28 Jul 2025; GLM-4.5-Air is the 106B/12B-active tier, $0.20/$1.10). Reasoning null: no Artificial Analysis Intelligence Index entry on the 2026 scale at launch and no restatement found; Z.ai's headline was 3rd of 13 models on a 12-benchmark average (63.2; Air 6th, 59.8), not comparable to the anchors. Coding null: no Terminal-Bench 4.0 (Z.ai reported SWE-bench Verified 64.2%, Terminal-Bench 2.0 not scored here). Context 128K tokens (Z.ai docs) -> 1. Price $0.60 in / $2.20 out per 1M (The Batch, Aug 2025; Z.ai pricing page) = $1.00 blended at 3:1 -> 5. Speed null: none published at launch. Modalities: text only -> 1. Reviews: Simon Willison (notes no independent benchmarks yet), The Batch, The Decoder, a UN University C3 hands-on; independent measurement at launch was thin.^[1]

Reviews

GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties · simonwillison.net · 2025. 7. 28.Ivan Fioravanti shared a video of the mlx-community/GLM-4.5-Air-4bit quantized model running on a M4 Mac with 128GB of RAM, and it looks like a very strong contender for a local model that can write useful code.
GLM-4.5, an Open, Agentic Contender · deeplearning.ai · 2025. 8. 6.On BrowseComp (web browsing with multi-step searches), GLM-4.5 (26.4 percent accuracy) outperformed Claude 4 Opus (18.8 percent accuracy) but trailed o3 (49.7 percent accuracy).
Zhipu AI's GLM-4.5 is yet another open-source Chinese LLM closing the gap with Western models · the-decoder.com · 2025. 8. 17.GLM-4.5 placed third out of 13 large language models across 12 agent, reasoning, and coding benchmarks with 63.2 points; the resource-efficient GLM-4.5-Air took sixth place with 59.8 points.
GLM-4.5: The Open-Source Model That Challenges Proprietary AI Dominance · c3.unu.edu · 2025. 8. 4.After testing it myself with a nearly 2000-line codebase, I can confirm that this model delivers on its promise of handling large contexts with remarkable performance.

시간별 감성 추이긍정적

감성

시간별 감성 추이
GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties · 2025. 7. 28.	0.60
GLM-4.5: The Open-Source Model That Challenges Proprietary AI Dominance · 2025. 8. 4.	0.70
GLM-4.5, an Open, Agentic Contender · 2025. 8. 6.	0.30
Zhipu AI's GLM-4.5 is yet another open-source Chinese LLM closing the gap with Western models · 2025. 8. 17.	0.50

참고자료 6신뢰도 83%

첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.

[1]90%

docs.z.ai/guides/llm/glm-4.5

docs.z.ai· 게시 2026년 10월 12일· 시작 2025년 7월 28일· 점수의 36%

Z.ai의 GLM-4.5 출시 게시물은 2025년 7월 28일자이며(Wikipedia^[2] 인용), GLM-4.5와 GLM-4.5-Air의 가중치는 같은 날(04:44 UTC와 09:14 UTC) Hugging Face^[6]에 업로드되었다. 저장소는 그보다 앞선 7월 20일에 만들어졌고, Epoch AI는 각각 8월 3일과 7월 20일로 기재하지만 이는 공개 출시일이 아니다.

[2]72%

Z.ai - Wikipedia

en.wikipedia.org· 추가 2026년 10월 12일· 점수의 36%

Cites Z.ai's "GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abilities" post dated 28 July 2025 and records the international rebrand to Z.ai around this release.^[1]

[3]82%

Zhipu AI's GLM-4.5 is yet another open-source Chinese LLM closing the gap with Western models - The Decoder

the-decoder.com· 게재 2025년 8월 17일· 점수의 7%

Independent report: deeper-not-wider architecture, third of 13 models on 12 benchmarks, TAU-Bench 70.1, AIME 24 91.0, SWE-bench Verified 64.2, and the companion GLM-4.5V.^[1]

[4]90%

GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models - arXiv

arxiv.org· 게재 2025년 8월 8일· 점수의 7%

The technical report (submitted 8 August 2025): a 355B total and 32B activated parameter MoE model with a hybrid reasoning method supporting thinking and direct-response modes.^[1]

[5]85%

Zhipu AI (Z.ai) Releases Open-Weights GLM-4.5 Models That Perform Comparably To the Latest from Claude and DeepSeek - The Batch

deeplearning.ai· 게재 2025년 8월 6일· 점수의 7%

Independent analysis: 128K context and 96K output, API prices of $0.60/$0.11/$2.20 and $0.20/$0.03/$1.10 per million tokens, 22T training tokens, BrowseComp 26.4 against Claude 4 Opus 18.8, SWE-bench Verified 64.2.^[1]

수정 제안

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GLM-4.5 및 GLM-4.5-Air 출시

원문에서 자동 번역됨

원본 제목: GLM-4.5 and GLM-4.5-Air Released

Zhipu AI(Z.ai)가 에이전트용 MIT 라이선스 하이브리드 추론 모델인 GLM-4.5(355B, 활성 32B)와 GLM-4.5-Air(106B, 활성 12B)를 출시했다. 12개 벤치마크에서 각각 3위와 6위를 차지했으며, API 가격은 입력 100만 토큰당 $0.20부터 시작한다.

이번 출시 즈음부터 해외에서 Z.ai로 불리기 시작한 Zhipu AI는 2025년 7월 28일 MIT 라이선스로 GLM-4.5와 더 작은 GLM-4.5-Air를 Hugging Face와 자사 API 플랫폼에 공개했다. Moonshot의 Kimi K2와 Alibaba의 Qwen3-235B 업데이트에 뒤이은 것이었다^[2][5][6]
GLM-4.5는 355B 파라미터 중 32B가 활성화되는 전문가 혼합 모델이고, GLM-4.5-Air는 총 106B에 활성 12B이다. 둘 다 추론과 도구 사용을 위한 사고 모드와 즉각 응답하는 비사고 모드를 전환할 수 있다^[1][6]
에이전트, 추론, 코딩 12개 벤치마크 전반에서 Z.ai는 GLM-4.5를 63.2점으로 3위(o3 65.0, Grok 4 63.6에 이어), GLM-4.5-Air를 59.8점으로 6위로 평가했으며, 이는 Claude 4 Sonnet 59.2와 Gemini 2.5 Pro 58.8을 앞선다^[3][6]
개별 결과로는 BrowseComp 26.4(Claude 4 Opus는 18.8), TAU-Bench 70.1, AIME 24 91.0, SWE-bench Verified 64.2가 있으며, 마지막 점수는 Claude 4 Sonnet의 70.4와 Kimi K2의 65.4보다 낮다^[3][5]
Z.ai는 파라미터 효율성을 강조했다. GLM-4.5는 DeepSeek-R1의 절반, Kimi K2의 3분의 1 수준의 파라미터를 사용하며, 더 넓은 층보다 더 깊은 층을 선호한다^[3]
Air 모델을 기반으로 한 멀티모달 GLM-4.5V가 2025년 8월 11일에 뒤따랐다^[2][3]

주요 기능

텍스트 전용, 128K 토큰 컨텍스트, 최대 출력 96K 토큰이며 함수 호출과 전환 가능한 추론을 지원한다^[1][5]
출시 당시 API 가격은 GLM-4.5가 입력 100만 토큰당 $0.60, 캐시 $0.11, 출력 $2.20이며, GLM-4.5-Air는 $0.20, $0.03, $1.10이다^[5]
오픈소스 기본 모델, 하이브리드 추론 모델, 두 크기의 FP8 버전이 공개되었고 기술 보고서가 arXiv에 게시되었다^[4][6]
약 22~23조 토큰으로 사전 학습되었으며, 이 중 약 15조는 일반 텍스트, 이어서 7조는 코드와 추론 데이터이고, 이후 세 개의 전문가 복사본에서 하나의 모델로 증류되었다^[3][5]
Z.ai가 자체적으로 52개 작업으로 실시한 코딩 평가에서 GLM-4.5의 승률은 Qwen3-Coder 상대 80.8%, Kimi K2 상대 53.9%였다^[5]

벤치마크

docs.z.ai에 게재된 제작사 차트에 따른 Z.ai의 12개 벤치마크 평균^[1]. 카테고리별 차트는 미디어에 있다.

모델	12개 벤치마크 평균
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

출시 시점의 GLM-4.5 및 GLM-4.5-Air 사양