par zai-org
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GLM 4.5 Air est un modèle d'IA conçu pour les agents intelligents, alliant efficacité et performance. Il se distingue par sa capacité à unifier raisonnement, programmation et utilisation d'outils, offrant deux modes de fonctionnement : un mode "réflexion" pour les tâches complexes et un mode "direct" pour des réponses immédiates. Avec 106 milliards de paramètres au total et seulement 12 milliards actifs, il optimise les ressources tout en maintenant une excellente précision, comme en témoignent ses scores sur 12 benchmarks industriels. Idéal pour des applications nécessitant à la fois rapidité et profondeur analytique, il se positionne comme une solution polyvalente pour les développeurs et les entreprises. Son approche hybride et son architecture compacte en font un outil particulièrement adapté aux environnements où l'efficacité énergétique et la réactivité sont cruciales.
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The GLM-4.5 series models are foundation models designed for intelligent agents. GLM-4.5 has 355 billion total parameters with 32 billion active parameters, while GLM-4.5-Air adopts a more compact design with 106 billion total parameters and 12 billion active parameters. GLM-4.5 models unify reasoning, coding, and intelligent agent capabilities to meet the complex demands of intelligent agent applications.
Both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air are hybrid reasoning models that provide two modes: thinking mode for complex reasoning and tool usage, and non-thinking mode for immediate responses.
We have open-sourced the base models, hybrid reasoning models, and FP8 versions of the hybrid reasoning models for both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air. They are released under the MIT open-source license and can be used commercially and for secondary development.
As demonstrated in our comprehensive evaluation across 12 industry-standard benchmarks, GLM-4.5 achieves exceptional performance with a score of 63.2, in the 3rd place among all the proprietary and open-source models. Notably, GLM-4.5-Air delivers competitive results at 59.8 while maintaining superior efficiency.
For more eval results, show cases, and technical details, please visit our technical blog or technical report.
The model code, tool parser and reasoning parser can be found in the implementation of transformers, vLLM and SGLang.
Please refer our github page for more detail.
