GLM-4.5 Air: Легковесный гигант от Zhipu AI для разработчиков

Производительность и бенчмарки

На независимых платформах, таких как llm-stats.com, GLM-4.5 Air демонстрирует впечатляющий результат в 59.8 баллов по 12 отраслевым бенчмаркам. Это позволяет модели занять 6-е место в рейтинге, что является выдающимся результатом для модели такого размера. Сравнение с более тяжелыми версиями показывает, что Air сохраняет 90% точности при значительно меньших затратах ресурсов.

В тестах кодирования и логического вывода модель показывает результаты, сопоставимые с топ-конкурентами. Например, в HumanEval модель достигает 78% точности, а в MMLU — 85%. Это подтверждает, что MoE-архитектура позволяет эффективно распределять вычислительную нагрузку без потери интеллектуальных способностей.

Скорость генерации токенов составляет около 50 токенов в секунду на одном GPU H20. Это обеспечивает низкую задержку для интерактивных приложений, таких как чат-боты или IDE-дополнения, что критично для пользовательского опыта.

• Общий балл: 59.8 (12 бенчмарков)
• HumanEval: 78%
• MMLU: 85%
• Скорость: 50 tokens/sec (1x H20)

Стоимость API и тарифы

Для разработчиков, использующих облачный API Zhipu, стоимость токенов является конкурентной. Входные токены стоят 0.5 доллара за миллион, а выходные — 1.5 доллара за миллион. Это значительно дешевле, чем цены на аналогичные модели от западных вендоров, что делает GLM-4.5 Air экономически выгодным выбором для масштабных проектов.

Существует бесплатный тарифный план, который позволяет тестировать модель с лимитом 100 000 токенов в день. Это идеально подходит для обучения и прототипирования. Для коммерческого использования доступна подписка с повышенными лимитами и приоритетной обработкой запросов.

• Вход: $0.5 / 1M токенов
• Выход: $1.5 / 1M токенов
• Бесплатный лимит: 100k токенов/день

Сравнительная таблица моделей

Чтобы лучше понять место GLM-4.5 Air в экосистеме, необходимо сравнить её с другими популярными моделями. Ниже приведена таблица ключевых характеристик, включая контекст, стоимость и основные преимущества каждой модели. Это поможет разработчикам выбрать оптимальное решение для их задач.

Сценарии использования

GLM-4.5 Air идеально подходит для задач автоматизации разработки программного обеспечения. Её встроенные агенты могут работать автономно в течение нескольких часов, выполняя рутинные задачи по написанию кода, тестированию и рефакторингу. Это снижает нагрузку на команды разработчиков и ускоряет цикл доставки продуктов.

В области RAG (Retrieval-Augmented Generation) модель демонстрирует высокую точность при работе с большими базами знаний. Её способность обрабатывать контекст до 128k токенов позволяет загружать целые базы документации и получать точные ответы на вопросы, основанные на внутренних данных компании.

Также модель эффективна для создания чат-ботов и виртуальных ассистентов, где требуется баланс между скоростью ответа и качеством диалога. Гибридный режим мышления позволяет переключаться между быстрыми ответами и глубокой аналитикой в зависимости от сложности запроса пользователя.

• Автоматизация кодинга
• RAG системы с большими данными
• Виртуальные ассистенты
• Агенты для выполнения задач

Начало работы и доступ

Получить доступ к GLM-4.5 Air можно через официальный API Zhipu AI или скачав веса модели с HuggingFace. Для интеграции в свои проекты разработчикам доступны SDK для Python и JavaScript. Регистрация на платформе занимает несколько минут и позволяет сразу начать тестирование.

В документации подробно описаны примеры использования, включая настройку контекстного окна и оптимизацию параметров для конкретных задач. Поддержка сообщества активна, что позволяет быстро решать возникающие вопросы при внедрении модели.

• Платформа: Zhipu AI API
• Веса: HuggingFace
• SDK: Python, JavaScript
• Документация: glm45.org

Comparison

API Pricing — Input: $0.2 / Output: $1.1 / Context: 128k

Sources