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.
| 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 tensor |
4 | 818,68 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 841,52 ₽ | 1,52 | Запустить | ||
131 072 tensor |
2 | 841,52 ₽ | 1,52 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 848,44 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
131 072 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 1,40 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 338,68 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 3,23 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
131 072 pipeline |
6 | 1 259,13 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 1 639,13 ₽ | 4,79 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 3,58 | Запустить | ||
131 072 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 3,58 | Запустить | ||
131 072 tensor |
8 | 2 804,12 ₽ | 4,78 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.