GLM-4.5-Air это воплощение принципа "эффективность и скорость" созданная специально для агентных приложений с ограниченными вычислительными ресурсами – да разработчики уверяют рассуждающая модель, может быть, и быстрой и точной одновременно. Эта компактная модель с 106 миллиардами общих параметров и 12 миллиардами активных параметров демонстрирует, как грамотная оптимизация архитектуры может сохранить ключевые возможности более крупной модели при радикальном снижении требований к ресурсам. Используя ту же MoE архитектуру, что и старший брат, но оптимизирована для быстрого инференса и ресурсоэффективности без ущерба для основных возможностей. Специализированное обучение для агент-ориентированных задач включает экстенсивную оптимизацию для использования инструментов, веб-браузинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки. Это позволяет GLM-4.5-Air обеспечивать превосходную производительность в практических задачах разработки по сравнению с моделями общего назначения аналогичного размера.
Гибридная система рассуждений GLM-4.5-Air адаптирована для высокоскоростных интерактивных приложений. Модель наследует двухрежимную архитектуру старшей версии, но оптимизирована для минимизации латентности в non-thinking режиме, обеспечивая время отклика менее секунды для большинства запросов. Это делает ее идеальной для real-time приложений, таких как автодополнение кода, интерактивная отладка и генерация документации в реальном времени. В thinking режиме модель все еще способна на сложные многошаговые рассуждения, но с оптимизированным балансом между глубиной анализа и скоростью выполнения.
Производительность GLM-4.5-Air на бенчмарках впечатляет для модели своего класса. Заняв 6-е место в общем рейтинге из 12 ключевых бенчмарков с результатом 59.8, модель опережает множество более крупных конкурентов. Особенно впечатляет успешность вызова инструментов на уровне 90.6%, превосходящая многие крупные проприетарные решения.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 pipeline |
6 | 312,70 ₽ | 1,86 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 367,41 ₽ | 1,01 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 114,31 | 3,49 | Запустить | |
131 072 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 3,48 | Запустить | ||
131 072 |
1 | 423,04 ₽ | 2,88 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 114,31 | 3,49 | Запустить | |
131 072 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 1,87 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 2,11 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 539,21 ₽ | 3,82 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 3,81 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 3,48 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 8,33 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 539,21 ₽ | 1,83 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 671,74 ₽ | 1,82 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 1,49 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 729,47 ₽ | 2,60 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
6 | 791,74 ₽ | 1,91 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 6,34 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 6,34 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 4,33 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 tensor |
4 | 818,68 ₽ | 3,16 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 841,52 ₽ | 1,95 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 841,52 ₽ | 1,95 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 848,44 ₽ | 3,16 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 1,41 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 338,68 ₽ | 3,15 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 5,37 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.