GLM 4.5 est le modèle de langage large phare publié par Z.ai, excellent dans les tâches de raisonnement, de codage et agentiques. Grâce à des optimisations avancées telles que l’architecture Mixture-of-Experts et la gestion de contexte étendue, il établit une nouvelle référence pour les développeurs qui ont besoin à la fois de puissance et d’efficacité dans leurs flux de travail IA.
Par ailleurs, Codex propose une interface en ligne de commande (CLI) légère mais performante qui rend le travail avec les modèles de langage large rapide et flexible. Au lieu d’être lié à un IDE, vous pouvez exécuter des prompts, tester du code et vous connecter à plusieurs fournisseurs d’API directement depuis votre terminal.
Ce guide vous montrera comment utiliser GLM 4.5 dans Codex, de l’installation et de la configuration à l’exécution de vos premières tâches de codage, afin que vous puissiez rapidement transformer les puissantes capacités du modèle en un flux de travail de développeur fluide.
Qu’est-ce que GLM 4.5 : bases et points forts
Fonctionnalités de base
| Fonctionnalité | Détail |
| Paramètres | 355B au total et 32B activés |
| Architecture | Mixture-of-Experts |
| Fenêtre de contexte | 128K tokens |
| Mode d’inférence | Think + Non-Think |
| Multimodal | Texte uniquement |
| Capacité multilingue | Prend en charge plusieurs langues ; performant en anglais et en chinois |
Benchmark GLM 4.5
Points forts clés
Architecture et entraînement
- Structure MoE approfondie – Plus de couches avec une largeur plus fine, améliorant la profondeur de raisonnement tout en maintenant l’efficacité.
- Corpus de pré-entraînement massif – 15 billions de tokens pour une couverture de connaissances large.
- Infrastructure RL avancée – Plateforme open source pour l’apprentissage par renforcement évolutif et l’entraînement d’agents.
- Consolidation des compétences – Apprentissage par renforcement et supervisé distillé dans des modèles experts robustes.
Capacités agentiques
- Conçu pour les agents autonomes, avec appel de fonctions natif, navigation web en contexte et planification de tâches multi-étapes.
- Peut exécuter des chaînes d’outils sans orchestration externe lourde, ce qui le rend plus flexible pour les frameworks d’agents.
Points forts en codage
- Excelle dans le développement logiciel de bout en bout, du frontend au backend et de la gestion de bases de données.
- Performant dans la génération de code et le débogage, ainsi que dans les opérations au niveau du terminal pour les environnements CLI.
- Démontre des performances solides dans la conception d’algorithmes et les tâches d’ingénierie réelles, validées par rapport aux benchmarks des modèles leaders.
Puissance de raisonnement
- Gère le raisonnement mathématique (benchmarks AIME, MATH) avec des résultats compétitifs.
- Performant dans la résolution de problèmes scientifiques et logiques, prenant en charge l’inférence multi-étapes.
- Efficace dans la compréhension de contexte long, maintenant la précision sur des entrées étendues.
Pourquoi utiliser GLM 4.5 dans Codex
GLM 4.5 est impressionnant en soi, mais l’associer à Codex débloque un moyen plus efficace d’intégrer ses forces dans le développement quotidien. Codex n’est pas juste une autre interface ; c’est un agent de codage en ligne de commande conçu pour rendre les modèles de langage large naturels dans le terminal, là où de nombreux développeurs passent déjà la plupart de leur temps.
Codex, un compagnon pour les développeurs
Contrairement aux plugins IDE ou aux tableaux de bord navigateur, Codex est léger et natif du terminal. Cela signifie que vous pouvez appeler GLM 4.5 directement, tester les sorties et gérer plusieurs API sans changer d’outil. Pour les développeurs qui valorisent la vitesse et le contrôle, cette approche CLI est imbattable.
Avantages clés de l’utilisation de GLM 4.5 dans Codex
| Avantage | Ce que cela signifie pour les développeurs |
|---|---|
| Accès direct au modèle | Exécutez des prompts et obtenez des résultats instantanément sans quitter le terminal. |
| Flux de travail automatisés | Orchestrez des tâches comme générer → tester → valider dans un seul pipeline. |
| Intégration flexible | Basculez facilement entre les fournisseurs avec une configuration minimale. |
| Configuration légère | Pas d’intégrations IDE lourdes, juste un outil CLI simple. |
Avantages de l’utilisation de GLM 4.5 par rapport aux modèles natifs de Codex
Les modèles natifs de Codex sont excellents pour les tâches de codage générales et le développement polyvalent. GLM 4.5, en revanche, apporte des avantages uniques qui en font un complément précieux dans des scénarios spécifiques :
- Prise en charge spécialisée du codage : GLM 4.5 est conçu en pensant au raisonnement hybride et au codage. Il gère la génération de code structuré, le débogage itératif et les flux de travail d’utilisation d’outils de manière plus cohérente pour les développeurs qui créent des pipelines d’agents.
- Capacités adaptées aux agents : Avec des modes intégrés pour l’appel de fonctions, l’utilisation d’outils et la planification de tâches, GLM 4.5 prend en charge naturellement les flux de travail agentiques. Cela facilite l’expérimentation avec des agents autonomes ou l’intégration de raisonnement multi-étapes dans des systèmes de production.
Ensemble, Codex apporte une puissance de codage polyvalente robuste, tandis que GLM 4.5 est parfaitement adapté au raisonnement spécialisé et à l’intégration d’agents dans votre flux de travail de développement.
Scénarios concrets
- Prototypage : Rédigez un script Python en quelques secondes et exécutez-le immédiatement.
- Débogage : Testez des requêtes SQL ou des extraits de code avec une itération rapide.
- Flux de travail d’entreprise : Fonctionnez dans des environnements conformes où la traçabilité est importante.
En résumé, Codex fait de GLM 4.5 non seulement un modèle puissant, mais un outil pratique au quotidien pour le codage, le raisonnement et les flux de travail agentiques.
Comment utiliser GLM 4.5 dans Codex : aperçu des prérequis
Pour utiliser GLM 4.5 dans Codex, vous avez besoin de trois éléments :
- Une clé API pour GLM 4.5 : Il est recommandé de l’obtenir auprès de Novita AI, et de la stocker dans un fichier de configuration pour une intégration transparente.
- Le CLI Codex : Installé globalement pour que vous puissiez appeler l’agent directement depuis votre terminal.
- Un environnement fonctionnel : Node.js 18 ou supérieur, ainsi que npm pour la gestion des paquets.
Une fois ces éléments prêts, vous aurez tout ce qu’il faut pour connecter Codex à GLM 4.5 et commencer à expérimenter. La configuration est légère et l’ensemble du processus ne prend que quelques minutes.
Comment utiliser GLM 4.5 dans Codex : guide étape par étape
Étape 1 : Obtenez votre clé API sur Novita AI
Créez un compte Novita AI. La première étape consiste à générer une clé API depuis la plateforme Novita AI. Rendez-vous ensuite sur Gestion des clés et sélectionnez Ajouter une nouvelle clé.
Cette clé API fait office d’identifiant d’accès. Comme elle n’est affichée qu’une seule fois, copiez-la immédiatement et enregistrez-la dans un endroit sécurisé. Elle sera nécessaire pour les étapes ci-dessous.
Novita AI propose une prise en charge de premier ordre de Codex pour une gamme de modèles de pointe, tels que :
zai-org/glm-4.5deepseek/deepseek-v3.1qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instructmoonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
Étape 2 : Installez le CLI Codex
Node.js 18 ou supérieur est requis
node -v
Installation via npm (recommandée)
npm install -g @openai/codex
Installation via Homebrew (macOS)
brew install codex
Vérifiez l’installation
codex --version
Configuration de GLM 4.5 via l’API Novita AI
Créez un fichier de configuration Codex et définissez GLM 4.5 comme modèle par défaut.
- macOS/Linux :
~/.codex/config.toml - Windows :
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
Modèle de configuration de base
model = "zai-org/glm-4.5"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
Étape 3 : Premiers pas
Lancez le CLI Codex
codex
Exemples d’utilisation de base
Génération de code :
> Create a Python class for handling REST API responses with error handling
Analyse de projet :
> Review this codebase and suggest improvements for performance
Correction de bugs :
> Fix the authentication error in the login function
Tests :
> Generate comprehensive unit tests for the user service module
Travail avec des projets existants
Accédez au répertoire de votre projet avant de lancer le CLI Codex :
cd /path/to/your/project
codex
Le CLI Codex comprendra automatiquement la structure de votre projet, lira les fichiers existants et maintiendra le contexte sur votre base de code tout au long de la session.
Dépannage
| Erreur / Symptôme | Cause probable | Correction |
|---|---|---|
| 401 Non autorisé | Clé API invalide ou expirée ; erreur de frappe dans l’en-tête | Régénérez la clé sur Novita AI, mettez à jour config.toml avec Authorization = "Bearer …" correct |
| 404 model_not_found | Nom de modèle incorrect | Utilisez la chaîne exacte : zai-org/glm-4.5 |
| Lent / Timeout | Latence réseau, proxy ou délai d’attente trop bas | Réessayez avec un petit prompt, vérifiez le VPN/proxy, augmentez le délai d’attente |
| Le modèle ne change pas | Chemin de configuration incorrect ou erreur de frappe | Confirmez ~/.codex/config.toml (Linux/macOS) ou %USERPROFILE%\.codex\config.toml (Windows) ; redémarrez le shell |
| Le CLI se fige | Prompt multiligne non terminé | Utilisez un here-doc (<< 'EOF' ... EOF) dans bash/zsh ; here-string dans PowerShell |
| Confusion de chemin Windows | Configuration placée par erreur dans System32 | Déplacez le fichier vers %USERPROFILE%\.codex\config.toml |
| Erreur de limite de débit / payload | Trop de requêtes simultanées ou entrée trop volumineuse | Ajoutez des tentatives avec backoff, réduisez le contexte, divisez les fichiers longs |
Conclusion
GLM 4.5 apporte des capacités avancées de codage et agentiques, tandis que Codex propose un moyen léger de les utiliser directement depuis le terminal. Ensemble, ils créent un flux de travail rapide, flexible et parfaitement adapté à la fois au prototypage rapide et aux environnements d’entreprise.
Pour les développeurs, cette combinaison signifie moins de barrières : des compétences puissantes de raisonnement et de codage de GLM 4.5, associées à la capacité de Codex à orchestrer des tâches sans quitter le CLI.
Foire aux questions
Qu’est-ce que GLM 4.5 ?
GLM 4.5 est le modèle de langage large phare de Z.ai, optimisé pour le codage, le raisonnement et les tâches agentiques.
GLM 4.5 peut-il être utilisé directement dans Codex ?
Oui. Codex prend en charge l’intégration de GLM 4.5 via la configuration API.
Comment accéder à GLM 4.5 ?
Générez une clé API depuis la plateforme Novita AI et ajoutez-la à votre fichier de configuration Codex.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API facile à utiliser, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle.
