Dieser Artikel wurde entwickelt, um Ihnen zu helfen, zu verstehen, was GLM 4.5 einzigartig macht und, was noch wichtiger ist, wie Sie es für Ihre Projekte nutzen und einsetzen können. Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der nach einem einfachen Einstieg sucht, oder ein Entwickler, der eine tiefere Integration über APIs oder lokale Bereitstellung sucht: Dieser Leitfaden führt Sie durch alle verfügbaren Optionen. Am Ende haben Sie praktische Schritte zur Nutzung des vollen Potenzials von GLM-4.5 in Ihren eigenen Workflows.
Was ist GLM 4.5？
GLM-4.5 ist die neueste Weiterentwicklung der GLM-Familie, basierend auf einer ausgefeilten Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur und speziell für agentische Anwendungen optimiert. Das Modell ist in zwei Varianten verfügbar:
- GLM-4.5 (Flaggschiff-Modell):
355 Milliarden Gesamtparameter, mit 32 Milliarden aktiven Parametern. - GLM-4.5-Air (Effiziente Variante):
106 Milliarden Gesamtparameter, mit 12 Milliarden aktiven Parametern.
Wichtige Architekturinnovationen von GLM 4.5
- Tiefere Modellstruktur:
- Reduzierte Breite (kleinere versteckte Dimension und weniger Experten) bei gleichzeitig erhöhter Tiefe (mehr Schichten), um überlegene Reasoning-Fähigkeiten zu erreichen.
- Vortraining auf einem riesigen Korpus:
- Das Modell wurde auf einem enormen allgemeinen Korpus mit 15 Billionen Token vortrainiert, was eine breite und umfassende Wissensabdeckung gewährleistet.
- Open-Source-RL-Infrastruktur („slime“):
- Eine hochflexible, effiziente und skalierbare Reinforcement-Learning (RL)-Plattform, die speziell für große agentische RL-Aufgaben entwickelt wurde.
- Spezialisierte RL-Phasen:
- Dedizierte RL-Trainingsstufen werden verwendet, um Expertenmodelle für fortgeschrittene Reasoning- und agentische Aufgaben wie Codierung, Informationssuche und allgemeine Werkzeugnutzung zu trainieren.
- Verbesserte informationssuchende QA:
- Die informationssuchende Fragebeantwortung wird durch die Einbeziehung von Human-in-the-Loop-Strategien und Inhaltsverschleierungstechniken gestärkt.
- Skill-Konsolidierung:
- Durch RL und überwachtes Lernen erworbenes Wissen und Fähigkeiten werden in ein einzelnes, robustes Expertenmodell destilliert, was zu einer starken und ausgewogenen Leistung über eine breite Palette von Aufgaben führt.
Für welche Aufgaben eignet sich GLM 4.5 am besten und Benchmark
Von Z.AI
Agentische Aufgaben
GLM 4.5 ist speziell für autonome Agentenanwendungen optimiert:
- Native Funktionsaufruf-Funktionen ohne externe Orchestrierung
- Web-Browsing und mehrstufige Werkzeugnutzung
- Autonome Aufgabenplanung und -ausführung
- Integration mit Codierungsframeworks wie Claude Code, Roo Code und Trae
Codierung und Softwareentwicklung
Das Modell zeigt außergewöhnliche Codierungsfähigkeiten:
- Full-Stack-Webentwicklung (Frontend, Backend, Datenbankverwaltung)
- Codegenerierung von Grund auf und Debugging bestehender Projekte
- Terminaloperationen und Kommandozeilenaufgaben
- Algorithmusimplementierung und -optimierung
- Lösung von realen Software-Engineering-Problemen
Die Codierungsfähigkeiten von GLM-4.5 wurden zusammen mit mehreren führenden Modellen bei einer Vielzahl von Programmieraufgaben evaluiert. Die Tests wurden in kontrollierten Umgebungen mit einheitlichen Standards durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass GLM-4.5 zuverlässig und wettbewerbsfähig abschneidet, insbesondere bei der Werkzeugnutzung, wo es die höchste durchschnittliche Erfolgsrate unter allen getesteten Modellen erreichte.
Von Z.AI
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Komplexes Reasoning
GLM-4.5 zeichnet sich durch anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben aus:
- Mathematische Problemlösung (AIME, MATH-Benchmarks)
- Wissenschaftliches Reasoning und Analyse
- Logische Problemlösung und mehrstufige Inferenz
- Langkontext-Verständnis und -analyse
Ist GLM 4.5 also für Einsteiger-Entwickler geeignet?
1. Entwicklungstool-Integration
- Nahtlose Integration mit beliebten Tools: Funktioniert mit Claude Code, Roo Code und weiteren
- Lernen über die Kommandozeile: Integrierte Unterstützung für Terminaloperationen
- Datenbankunterstützung: Hilft bei der Verwaltung von Datenbanken in Full-Stack-Projekten
2. Codierung mit einfacher Sprache
- Natürliche Sprachprogrammierung: Beschreiben Sie einfach, was Sie möchten, und GLM generiert den Code für Sie
- Beispiel: „Erstellen Sie eine BMI-Rechner-Webseite“ – es kann sowohl Frontend- als auch Backend-Code generieren
3. Erklärt Code und behebt Fehler
- Codeerklärung: GLM sagt Ihnen, was jede Zeile Code tut
- Debug-Hilfe: Wenn es einen Fehler gibt, erklärt es das Problem und wie es behoben werden kann
Wie greife ich auf GLM 4.5 zu?
GLM 4.5 bietet mehrere Zugriffsmethoden, um unterschiedliche Benutzeranforderungen und technische Voraussetzungen zu erfüllen:
1. Web-Oberfläche (Am einfachsten für Anfänger)
2. API-Zugriff (Für Entwickler)
Novita AI bietet APIs mit 131K Kontext und Kosten von 0,6 $/Eingabe und 2,2 $/Ausgabe, die eine starke Unterstützung für die Maximierung des Code-Agent-Potenzials von GLM 4.5 bieten.
Novita AI
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Loggen Sie sich in Ihr Konto ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie zur Seite „Einstellungen“, dort können Sie den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Nutzung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
3. Lokale Bereitstellung (Für fortgeschrittene Benutzer)
Anforderungen:
- GLM-4.5: Erhebliche GPU-Ressourcen (Möglicherweise ca. 700B VRAM benötigt)
- GLM-4.5-Air: 16 GB GPU-Speicher (12 GB mit INT4-Quantisierung)
Installationsschritte:
- Laden Sie die Modellgewichte von HuggingFace oder ModelScope herunter
- Wählen Sie das Inferenz-Framework: vLLM oder SGLang werden unterstützt
- Befolgen Sie den Bereitstellungsleitfaden im offiziellen GitHub-Repository
4. Integration
Nutzung von CLIs wie Trae, Claude Code, Qwen Code
Wenn Sie die Top-Modelle von Novita AI (wie Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) für KI-Codierungsunterstützung in Ihrer lokalen Umgebung oder IDE nutzen möchten, ist der Vorgang einfach: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel, installieren Sie das Tool, konfigurieren Sie Umgebungsvariablen und beginnen Sie mit dem Codieren.
Ausführliche Einrichtungbefehle und Beispiele finden Sie in den offiziellen Tutorials:
- Trae: Schritt-für-Schritt-Leitfaden zum Zugriff auf KI-Modelle in Ihrer IDE
- Claude Code: So verwenden Sie Kimi-K2 in Claude Code unter Windows, Mac und Linux
- Qwen Code: So verwenden Sie die OpenAI-kompatible API in Qwen Code (60s Einrichtung!)
Multi-Agent-Workflows mit dem OpenAI Agents SDK
Erstellen Sie fortschrittliche Multi-Agent-Systeme durch Integration von Novita AI mit dem OpenAI Agents SDK:
- Plug-and-Play: Nutzen Sie die LLMs von Novita AI in jedem OpenAI Agents-Workflow.
- Unterstützt Übergaben, Routing und Werkzeugnutzung: Entwerfen Sie Agenten, die delegieren, triagieren oder Funktionen ausführen können, alle angetrieben von den Modellen von Novita AI.
- Python-Integration: Setzen Sie einfach den SDK-Endpunkt auf
https://api.novita.ai/v3/openaiund verwenden Sie Ihren API-Schlüssel.
API-Anbindung auf Drittanbieter-Plattformen
OpenAI-kompatible API: Genießen Sie problemlose Migration und Integration mit Tools wie Cline und Cursor, die für den OpenAI-API-Standard entwickelt wurden.
Hugging Face: Nutzen Sie Modelle in Spaces, Pipelines oder mit der Transformers-Bibliothek über Novita AI-Endpunkte.
Agent- und Orchestrierungs-Frameworks: Verbinden Sie Novita AI einfach mit Partnerplattformen wie Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify und Langflow über offizielle Connectors und Schritt-für-Schritt-Integrationsleitfäden.
GLM 4.5 zeichnet sich als leistungsstarkes, vielseitiges KI-Modell für agentische Anwendungen, Codierung und komplexes Reasoning aus und stellt einen bedeutenden Sprung nach vorne für Chinas KI-Ökosystem dar. Mit mehreren Zugriffsmöglichkeiten – von einfachen Web-Oberflächen bis hin zu APIs und lokaler Bereitstellung – ist GLM-4.5 für jeden zugänglich, von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine starke Leistung und flexible Integration machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für die Erstellung intelligenter, autonomer Lösungen.
Häufig gestellte Fragen
Wer sollte GLM 4.5 verwenden? GLM-4.5 ist ideal für Entwickler, Forscher und Unternehmen, die fortschrittliche KI-Agenten-Fähigkeiten suchen, insbesondere für Codierung, Automatisierung und Wissensaufgaben.
Was sind die Hardwareanforderungen für die lokale Ausführung von GLM 4.5? Das Flaggschiff-Modell erfordert erhebliche GPU-Ressourcen, während die Air-Version auf GPUs mit nur 12 GB (mit INT4-Quantisierung) ausgeführt werden kann.
Wie können Anfänger GLM 4.5 ausprobieren? Nutzen Sie einfach die Web-Oberfläche – keine Installation oder Codierungserfahrung ist erforderlich.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud für die Erstellung und Skalierung von Anwendungen bietet.
