GLM-4.5-Air

размышляющая
русскоязычная

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.


Дата анонса: 28.07.2025
Параметров: 110B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 12B
Контекст: 132K
Слоев: 46
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 4.54.0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-4.5-Air. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга GLM-4.5-Air

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
131 072
pipeline
6 312,70 ₽ 1,86 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 1,01 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 114,31 3,49 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
8 411,97 ₽ 3,48 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 2,88 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
131 072
tensor
2 439,97 ₽ 114,31 3,49 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 1,87 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
131 072
pipeline
6 520,97 ₽ 2,11 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
131 072
tensor
8 539,21 ₽ 3,82 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
131 072
tensor
8 670,97 ₽ 3,81 Запустить
h100-2.24.256.160
131 072
tensor
2 699,97 ₽ 3,48 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 8,33 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 440,74 ₽ 1,50 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 441,52 ₽ 1,50 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
131 072
tensor
8 539,21 ₽ 1,83 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
131 072
tensor
8 671,74 ₽ 1,82 Запустить
h100-2.24.256.240
131 072
tensor
2 700,74 ₽ 1,49 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
131 072
tensor
2 729,47 ₽ 2,60 Запустить
rtx5090-6.44.256.240
131 072
pipeline
6 791,74 ₽ 1,91 Запустить
h200-2.24.256.240
131 072
tensor
2 840,74 ₽ 6,34 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
131 072
tensor
2 840,74 ₽ 6,34 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
131 072
tensor
8 1 031,74 ₽ 4,33 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 818,68 ₽ 3,16 Запустить
h200-2.24.256.320
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 1,95 Запустить
h200-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 1,95 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
131 072
tensor
4 848,44 ₽ 3,16 Запустить
h100nvl-3.24.384.480
131 072
pipeline
3 1 105,60 ₽ 1,41 Запустить
h100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 1 338,68 ₽ 3,15 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
131 072
tensor
4 1 450,00 ₽ 5,37 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.