Model Releases
GLM-4.5 : Le Nouveau Standard Open Source de Zhipu AI
Zhipu AI lance GLM-4.5, un modèle MoE de 355B paramètres promettant des performances supérieures à moindre coût pour les développeurs.
28 juillet 2025
Model ReleaseGLM-4.5
Introduction : Une Révolution pour l'IA Open Source
Le 28 juillet 2025, Zhipu AI a officiellement annoncé la sortie de GLM-4.5, son drapeau de la série GLM. Cette annonce marque un tournant significatif dans l'écosystème des modèles de langage ouverts en Chine et à l'international. Contrairement aux modèles fermés propriétaires qui imposent des coûts élevés, GLM-4.5 se positionne comme une alternative viable pour les entreprises cherchant à déployer des capacités avancées sans dépendre d'un fournisseur unique.
Ce modèle représente la synthèse des recherches récentes sur l'architecture Mixture of Experts (MoE) et l'optimisation des coûts d'inférence. Avec une architecture conçue pour maximiser l'efficacité tout en maintenant des performances de pointe, GLM-4.5 vise à combler le fossé entre les modèles de recherche et les applications de production. Pour les ingénieurs et les développeurs, cela signifie un accès à des capacités de raisonnement complexes sans les barrières financières habituelles.
L'importance de cette release réside dans son accessibilité. Alors que d'autres acteurs augmentent les prix de leurs modèles avancés, Zhipu maintient GLM-4.5 dans le domaine public avec des conditions d'utilisation favorables. C'est une réponse directe à la demande croissante d'outils autonomes et performants pour l'automatisation et le développement logiciel.
- Date de sortie : 28 juillet 2025
- Fournisseur : Zhipu AI
- Licence : Open Source
- Focus : Performance et Coût
Architecture et Fonctionnalités Clés
GLM-4.5 est construit sur une architecture MoE massive, totalisant 355 milliards de paramètres. Contrairement aux modèles denses traditionnels, seuls une fraction de ces experts est activée pour chaque requête, ce qui réduit considérablement la latence et la consommation de mémoire. Cette approche permet d'atteindre des scores de raisonnement élevés tout en gardant l'inférence rapide sur du matériel standard.
Le modèle supporte une fenêtre de contexte étendue, essentielle pour les applications RAG et l'analyse de documents longs. Il intègre également des capacités multimodales natives, permettant le traitement d'images et de texte dans un seul pipeline. Les développeurs peuvent ainsi construire des agents capables de comprendre et d'agir sur des interfaces complexes sans nécessiter de pré-traitement lourd.
Les fonctionnalités clés incluent une optimisation pour le code et l'agencement d'agents autonomes. L'architecture est conçue pour minimiser les tokens perdus lors de la génération de code long, un problème fréquent chez les modèles précédents. De plus, la compatibilité avec les standards Hugging Face et les SDK Python natifs facilite l'intégration immédiate dans les pipelines CI/CD existants.