Cet article est conçu pour vous aider à comprendre ce qui rend GLM 4.5 unique et, plus important encore, comment vous pouvez y accéder et commencer à l’utiliser pour vos projets. Que vous soyez un débutant à la recherche d’un point d’entrée facile ou un développeur cherchant une intégration plus approfondie via des API ou un déploiement local, ce guide vous accompagnera à travers toutes les options disponibles. À la fin, vous disposerez d’étapes pratiques pour libérer tout le potentiel de GLM-4.5 dans vos propres flux de travail.
Qu’est-ce que GLM 4.5 ？
GLM-4.5 est la dernière avancée de la famille GLM, construit sur une architecture sophistiquée de Mélange d’Experts (MoE) et spécialement optimisé pour les applications agentiques. Le modèle est disponible en deux variantes :
- GLM-4.5 (Modèle phare) :
355 milliards de paramètres totaux, dont 32 milliards de paramètres actifs. - GLM-4.5-Air (Variante efficace) :
106 milliards de paramètres totaux, dont 12 milliards de paramètres actifs.
Innovations clés de l’architecture de GLM 4.5
- Structure de modèle plus profonde :
- Réduction de la largeur (dimension cachée plus petite et moins d’experts) tout en augmentant la profondeur (plus de couches) pour obtenir des capacités de raisonnement supérieures.
- Pré-entraînement sur un corpus massif :
- Le modèle est pré-entraîné sur un énorme corpus général contenant 15 billions de tokens, garantissant une couverture de connaissances large et complète.
- Infrastructure RL open source (« slime ») :
- Une plateforme d’apprentissage par renforcement (RL) hautement flexible, efficace et évolutive, spécialement conçue pour les tâches de RL agentique à grande échelle.
- Phases RL spécialisées :
- Des étapes d’entraînement RL dédiées sont utilisées pour cultiver des modèles experts pour des tâches de raisonnement avancé et agentiques, telles que le codage, la recherche d’informations et l’utilisation générale d’outils.
- QA de recherche d’informations améliorée :
- Le question-réponse de recherche d’informations est renforcé en intégrant des stratégies d’homme dans la boucle et des techniques d’obfuscation de contenu.
- Consolidation des compétences :
- Les connaissances et compétences acquises via le RL et l’apprentissage supervisé sont distillées dans un seul modèle expert robuste, ce qui donne des performances solides et équilibrées sur une large gamme de tâches.
Tâches pour lesquelles GLM 4.5 est le mieux adapté et benchmarks
De Z.AI
Tâches agentiques
GLM 4.5 est spécialement optimisé pour les applications agentiques autonomes :
- Capacités natives d’appel de fonctions sans orchestration externe
- Navigation web et utilisation d’outils multi-tours
- Planification de tâches autonome et exécution
- Intégration avec des frameworks de codage comme Claude Code, Roo Code et Trae
Codage et développement logiciel
Le modèle démontre des capacités de codage exceptionnelles :
- Développement web full-stack (frontend, backend, gestion de bases de données)
- Génération de code from scratch et débogage de projets existants
- Opérations terminal et tâches d’interface en ligne de commande
- Implémentation d’algorithmes et optimisation
- Résolution de problèmes d’ingénierie logicielle réels
Les capacités de codage de GLM-4.5 ont été évaluées aux côtés de plusieurs modèles de pointe sur une grande variété de tâches de programmation. Les tests ont été réalisés dans des environnements contrôlés en utilisant des standards cohérents. Les résultats montrent que GLM-4.5 performe de manière fiable et compétitive, en particulier pour l’utilisation d’outils, où il a obtenu le taux de succès moyen le plus élevé parmi tous les modèles testés.
De Z.AI
De Z.AI
Raisonnement complexe
GLM-4.5 excelle dans les tâches de raisonnement sophistiquées :
- Résolution de problèmes mathématiques (benchmarks AIME, MATH)
- Raisonnement scientifique et analyse
- Résolution de problèmes logiques et inférence multi-étapes
- Compréhension et analyse de contexte long
GLM 4.5 est-il adapté aux développeurs débutants ?
1. Intégration d’outils de développement
- Compatible avec les outils populaires : Fonctionne avec Claude Code, Roo Code, et plus encore
- Apprentissage en ligne de commande : Prise en charge native des opérations terminal
- Support de bases de données : Aide à gérer des bases de données dans des projets full-stack
2. Coder en langage naturel
- Programmation en langage naturel : Décrivez simplement ce que vous voulez, et GLM générera le code
- Exemple : « Créer une page web de calculatrice d’IMC » – il peut générer à la fois le code frontend et backend
3. Explique le code et corrige les erreurs
- Explication de code : GLM vous indique ce que fait chaque ligne de code
- Aide au débogage : S’il y a une erreur, il explique le problème et comment le résoudre
Comment accéder à GLM 4.5 ?
GLM 4.5 propose plusieurs méthodes d’accès pour s’adapter aux différents besoins des utilisateurs et aux exigences techniques :
1. Interface web (la plus facile pour les débutants)
2. Accès API (pour les développeurs)
Novita AI propose des API avec un contexte de 131K, et des coûts de 0,6 $ par entrée et 2,2 $ par sortie, offrant un soutien solide pour maximiser le potentiel d’agent de code de GLM 4.5.
Novita AI
Étape 1 : Se connecter et accéder à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Étape 2 : Choisir votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencer votre essai gratuit
Lancez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Récupérer votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installer l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Ceci est un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
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. Déploiement local (utilisateurs avancés)
Prérequis :
- GLM-4.5 : Ressources GPU importantes (peut nécessiter environ 700B de VRAM)
- GLM-4.5-Air : 16 Go de mémoire GPU (12 Go avec quantification INT4)
Étapes d’installation :
- Télécharger les poids du modèle depuis HuggingFace ou ModelScope
- Choisir le framework d’inférence : vLLM ou SGLang sont pris en charge
- Suivre le guide de déploiement dans le dépôt GitHub officiel
4. Intégration
Utilisation d’outils CLI comme Trae, Claude Code, Qwen Code
Si vous souhaitez utiliser les meilleurs modèles de Novita AI (comme Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) pour l’assistance au codage IA dans votre environnement local ou votre IDE, le processus est simple : récupérez votre clé API, installez l’outil, configurez les variables d’environnement, et commencez à coder.
Pour des commandes de configuration détaillées et des exemples, consultez les tutoriels officiels :
- Trae : Guide étape par étape pour accéder aux modèles IA dans votre IDE
- Claude Code : Comment utiliser Kimi-K2 dans Claude Code sur Windows, Mac et Linux
- Qwen Code : Comment utiliser l’API compatible OpenAI dans Qwen Code (configuration en 60s !)
Flux de travail multi-agents avec le SDK OpenAI Agents
Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le SDK OpenAI Agents :
- Prêt à l’emploi : Utilisez les LLM de Novita AI dans tout flux de travail OpenAI Agents.
- Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents qui peuvent déléguer, trier ou exécuter des fonctions, le tout alimenté par les modèles de Novita AI.
- Intégration Python : Définissez simplement le point de terminaison du SDK sur
https://api.novita.ai/v3/openaiet utilisez votre clé API.
Connecter l’API sur des plateformes tierces
API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans problème avec des outils tels que Cline et Cursor, conçus pour le standard d’API OpenAI.
Hugging Face : Utilisez les modèles dans Spaces, les pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points de terminaison Novita AI.
Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI avec des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.
GLM 4.5 se distingue comme un modèle d’IA puissant et polyvalent pour les applications agentiques, le codage et le raisonnement complexe, représentant un bond en avant significatif pour l’écosystème IA de la Chine. Avec plusieurs options d’accès — des interfaces web simples aux API et au déploiement local — GLM-4.5 est accessible à tous, des débutants aux développeurs avancés. Ses performances solides et son intégration flexible en font un excellent choix pour construire des solutions intelligentes et autonomes.
Foire aux questions
Qui devrait utiliser GLM 4.5 ? GLM-4.5 est idéal pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises recherchant des capacités avancées d’agent IA, en particulier pour le codage, l’automatisation et les tâches de connaissance.
Quelles sont les exigences matérielles pour exécuter GLM 4.5 localement ? Le modèle phare nécessite des ressources GPU importantes, tandis que la version Air peut fonctionner sur des GPU avec seulement 12 Go de mémoire (avec quantification INT4).
Comment les débutants peuvent-ils essayer GLM 4.5 ? Utilisez simplement l’interface web — aucune installation ni expérience de codage n’est nécessaire.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle.
