GLM-4.5

размышляющая
русскоязычная

GLM-4.5 представляет собой новое слово области больших языковых моделей. Она объединяет в себе расширенные агентские возможности, продвинутое рассуждение и программирование с артефактами в единой архитектуре. Эта модель с 355 миллиардами общих параметров и 32 миллиардами активных параметров создана с использованием инновационной MoE (Mixture of Experts) архитектуры, которая кардинально улучшает вычислительную эффективность как при обучении, так и при инференсе. В отличие от DeepSeek-V3 и Kimi K2, GLM-4.5 использует подход "глубина важнее ширины" - уменьшает ширину модели (скрытую размерность и количество экспертов), увеличивая высоту (количество слоев), что обеспечивает превосходный результат. Модель оснащена Grouped-Query Attention с частичной RoPE, использует 96 голов для скрытой размерности 5120 и применяет оптимизатор Muon для ускоренной конвергенции и поддержки больших батчей. Особенно примечательна QK-Norm для стабилизации диапазона attention logits и MTP (Multi-Token Prediction) слой для поддержки спекулятивного декодирования во время инференса. Эти технические решения позволяют модели демонстрировать исключительную производительность на бенчмарках рассуждений, таких как MMLU и BBH, где увеличенное количество attention heads способствует улучшению результата. Гибридная система рассуждений GLM-4.5 предлагает два режима работы: "thinking mode" для сложных рассуждений и использования инструментов, и "non-thinking mode" для мгновенных ответов. Этот подход решает фундаментальную проблему баланса между скоростью ответа и качеством рассуждений, автоматически определяя оптимальный режим на основе сложности запроса.

Впечатляющие результаты на бенчмарках подтверждают статус GLM-4.5 как модели мирового уровня. На глобальном рейтинге из 12 комплексных бенчмарков модель заняла 3-е место с результатом 63.2, уступив лишь Grok-4 и GPT-o3.

GLM-4.5 выгодно отличается от конкурентов в создании презентаций, благодаря встроенному PPT/Poster агенту модель не полагается на шаблоны, а автономно ищет информацию в интернете, находит подходящие изображения и генерирует контент напрямую в HTML. Пользователи могут запросить как простые, так и сложные дизайны, или загрузить документы, после чего агент самостоятельно создает слайды.

Возможности GLM-4.5 в full-stack разработке поражают своей комплексностью и практичностью. Модель способна создавать полноценные веб-приложения с фронтендом, управлением базами данных и бэкенд развертыванием. Разработанный командой агент, позволяет пользователям создавать целые веб-сайты, сложные автономные артефакты от интерактивных мини-игр до физических симуляций в форматах HTML, SVG, Python, используя всего несколько слов в промпте для постановки задачи, а затем легко добавлять и корректировать функции через диалог.


Дата анонса: 28.07.2025
Параметров: 385B
Экспертов: 160
Активно параметров при инференсе: 32B
Контекст: 132K
Слоев: 92
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. 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

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 818,68 ₽ 2,12 Запустить
h200-2.24.256.320
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 1,52 Запустить
h200-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 841,52 ₽ 1,52 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
131 072
tensor
4 848,44 ₽ 2,12 Запустить
h100nvl-3.24.384.480
131 072
pipeline
3 1 105,60 ₽ 1,40 Запустить
h100-4.16.256.480
131 072
tensor
4 1 338,68 ₽ 2,12 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
131 072
tensor
4 1 450,00 ₽ 3,23 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-6.44.512.480.nvlink
131 072
pipeline
6 1 259,13 ₽ 1,45 Запустить
teslaa100-8.44.512.480.nvlink
131 072
tensor
8 1 639,13 ₽ 4,79 Запустить
h200-4.32.768.480
131 072
tensor
4 1 717,59 ₽ 3,58 Запустить
h200-4.32.768.480.nvlink
131 072
tensor
4 1 717,59 ₽ 3,58 Запустить
dedicated-h100-8.96.768.5760-1.nvlink
131 072
tensor
8 2 804,12 ₽ 4,78 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h200-6.52.896.960
131 072
pipeline
6 2 535,78 ₽ 1,20 Запустить
h200-8.52.1024.960
131 072
tensor
8 3 338,30 ₽ 7,28 Запустить
h200-8.52.1024.960.nvlink
131 072
tensor
8 3 338,30 ₽ 7,28 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.