Model Releases
GLM-4.5 от Zhipu AI: Новый стандарт для разработчиков и инженеров
Zhipu AI представила флагманскую открытую модель GLM-4.5 с 355B параметрами. Open-source, дешевле DeepSeek, мощное кодирование.
28 июля 2025 г.
Model ReleaseGLM-4.5
Введение: Почему GLM-4.5 важен для индустрии
28 июля 2025 года компания Zhipu AI официально представила свою новую флагманскую модель GLM-4.5. Это событие знаменует собой значительный шаг вперед в области открытых языковых моделей, предлагая производительность, ранее доступную только в закрытых системах. Для разработчиков и AI-инженеров это означает доступ к мощной технологии без необходимости платить огромные лицензионные сборы.
Модель позиционируется как конкурентоспособная альтернатива лидерам рынка, сочетая в себе архитектуру Mixture of Experts (MoE) с открытым исходным кодом. Zhipu AI утверждает, что эксплуатационные расходы на GLM-4.5 значительно ниже, чем у аналогов от DeepSeek, что делает ее идеальным выбором для масштабных проектов с ограниченным бюджетом.
- Дата релиза: 28 июля 2025 года
- Статус: Open Source
- Провайдер: Zhipu AI
Архитектура и ключевые особенности
GLM-4.5 построена на базе архитектуры Mixture of Experts (MoE) с общим количеством параметров 355 миллиардов. Такая структура позволяет модели быть более эффективной при обучении и инференсе, активируя только необходимые нейронные сети для конкретной задачи. Это напрямую влияет на скорость обработки запросов и потребление ресурсов серверов.
Помимо параметров, модель обладает расширенным контекстным окном, поддерживающим длинные документы и многошаговые рассуждения. Инженеры отмечают значительные улучшения в мультимодальных возможностях, что позволяет модели обрабатывать не только текст, но и сложные кодовые структуры с высокой точностью.
- Параметры: 355B (MoE)
- Тип: Open Source
- Улучшения: Reasoning и Coding
- Оптимизация: Дешевле DeepSeek
Производительность и бенчмарки
В тестах GLM-4.5 демонстрирует выдающиеся результаты по сравнению с предыдущими версиями GLM и конкурентами. Модель показывает высокую точность в логических задачах и генерации программного кода, что критически важно для современных разработчиков. Результаты бенчмарков подтверждают, что модель способна справляться с задачами уровня SWE-bench и HumanEval на уровне лучших коммерческих решений.
Конкретные метрики показывают рост точности на 15% по сравнению с GLM-4.0. В тестах MMLU модель достигает 88% точности, а в HumanEval — 92%. Эти цифры свидетельствуют о том, что GLM-4.5 готова к использованию в продакшене для сложных инженерных задач.
- MMLU: 88%