GLM-4.5V

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

GLM-4.5V — это мультимодальная модель нового поколения, созданная на базе GLM-4.5-Air с 106 млрд параметров (из которых активны 12 млрд на токен). Архитектурно она реализует гибридный подход: в текстовом блоке используется Mixture-of-Experts (MoE) схема с 128 экспертами из которых активируется 8 на каждый. Ядро текстовой части содержит 46 слоёв с 96 головами внимания. Визуальный энкодер основан на 24 слоях трансформера с масштабируемой структурой внимания, он поддерживает изображения до 336×336 пикселей и видео с пространственно-временной агрегацией патчей, что позволяет эффективно анализировать длительные ролики и сложные визуальные сцены.

Ключевая техническая особенность GLM-4.5V — интеграция 3D-RoPE (трёхмерное позиционное кодирование) для усиленной пространственной осведомлённости, и продвинутый модулятор внимания (FA3) для ускорения и экономии памяти при инференсе больших видеопотоков. Модель оснащена режимом Thinking Mode, который позволяет пользователю переключаться между быстрой генерацией ответов и глубоким поэтапным рассуждением. Такая гибкость делает GLM-4.5V особенно полезной в интеллектуальных агентных сценариях и автоматизации GUI-задач: она “понимает” интерфейсы и способна планировать действия в приложениях, что важно при разработке агентных AI-систем или роботизированных процессов взаимодействия с ПО.

На момент выходы GLM-4.5V демонстрирует лидирующие результаты на 41 из 42 основных бенчмарков, по которым сравниваются LLM умеющие обрабатывать изображения и видео, включая MMBench, AI2D, MMStar, MathVista, OSRBench и другие.

Функциональность GLM-4.5V охватывает широкий спектр мультимодальных задач: от продвинутого анализа изображений (понимание сцен, покадровая аналитика, пространственное распознавание) до видеосегментации и выделения событий в длинных роликах, интерпретации сложных диаграмм и документов, создания описаний к изображениям, генерации фронтенд-кода по скриншоту, распознавание текстовой информации из интерфейсов приложений и многое другое. Модель поддерживает генерацию bounding box'ов, точное распознавание объектов и гибкую интеграцию с внешними визуальными данными, что позволяет реализовать уникальные решения для e-commerce, медицины, безопасности, документооборота и разнообразных цифровых помощников.


Дата анонса: 11.08.2025
Параметров: 108B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 12B
Контекст: 66K
Слоев: 46
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 4.55.0.dev0
Лицензия: MIT

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-4.5V. 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-4.5V

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.160
65 536
tensor
4 156,24 ₽ 1,17 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
65 536
tensor
4 209,04 ₽ 1,17 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
65 536
1 223,04 ₽ 1,17 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
65 536
tensor
4 264,96 ₽ 1,51 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
65 536
tensor
4 328,96 ₽ 1,50 Запустить
h100-1.16.128.160
65 536
1 353,04 ₽ 1,17 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
65 536
1 367,41 ₽ 2,28 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
65 536
pipeline
3 387,41 ₽ 1,57 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
65 536
tensor
2 411,81 ₽ 7,22 Запустить
h200-1.16.128.160
65 536
1 423,04 ₽ 6,02 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
65 536
tensor
4 513,04 ₽ 4,00 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
65 536
tensor
2 839,97 ₽ 16,91 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h200-1.16.128.240
65 536
1 423,81 ₽ 1,99 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
65 536
tensor
2 440,74 ₽ 3,20 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
65 536
tensor
2 441,52 ₽ 3,20 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
65 536
tensor
8 539,21 ₽ 3,87 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
65 536
tensor
8 671,74 ₽ 3,85 Запустить
h100-2.24.256.240
65 536
tensor
2 700,74 ₽ 3,19 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
65 536
tensor
2 729,47 ₽ 5,41 Запустить
rtx5090-6.44.256.240
65 536
pipeline
6 791,74 ₽ 4,03 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
65 536
tensor
2 840,74 ₽ 12,89 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
65 536
tensor
8 1 031,74 ₽ 8,86 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-4.16.256.480
65 536
tensor
4 818,68 ₽ 6,77 Запустить
h200-2.24.256.320
65 536
tensor
2 841,52 ₽ 4,35 Запустить
h200-2.24.256.320.nvlink
65 536
tensor
2 841,52 ₽ 4,35 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
65 536
tensor
4 848,44 ₽ 6,77 Запустить
h100nvl-3.24.384.480
65 536
pipeline
3 1 105,60 ₽ 3,28 Запустить
h100-4.16.256.480
65 536
tensor
4 1 338,68 ₽ 6,74 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
65 536
tensor
4 1 450,00 ₽ 11,19 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.