Este artigo foi elaborado para ajudá-lo a entender o que torna o GLM 4.5 único e, mais importante, como você pode acessá-lo e começar a usá-lo em seus projetos. Seja você um iniciante em busca de um ponto de entrada fácil ou um desenvolvedor que busca integração mais profunda por meio de APIs ou implantação local, este guia abordará todas as opções disponíveis. Ao final, você estará equipado com etapas práticas para desbloquear todo o potencial do GLM-4.5 em seus próprios fluxos de trabalho.
O que é o GLM 4.5?
O GLM-4.5 é o mais recente avanço da família GLM, construído sobre uma arquitetura sofisticada de Mistura de Especialistas (MoE) e especialmente otimizado para aplicações agênticas. O modelo está disponível em duas variantes:
- GLM-4.5 (Modelo Principal):
355 bilhões de parâmetros no total, com 32 bilhões de parâmetros ativos. - GLM-4.5-Air (Variante Eficiente):
106 bilhões de parâmetros no total, com 12 bilhões de parâmetros ativos.
Principais Inovações na Arquitetura do GLM 4.5
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Estrutura de Modelo Mais Profunda:
- Redução da largura (dimensão oculta menor e menos especialistas) enquanto aumenta a profundidade (mais camadas) para obter capacidades de raciocínio superiores.
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Pré-treinamento em um Corpus Massivo:
- O modelo é pré-treinado em um corpus geral enorme contendo 15 trilhões de tokens, garantindo uma cobertura ampla e abrangente de conhecimento.
-
Infraestrutura de RL de Código Aberto (“slime”):
- Uma plataforma de aprendizado por reforço (RL) altamente flexível, eficiente e escalável, projetada especificamente para tarefas agênticas de grande escala.
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Fases Especializadas de RL:
- Etapas dedicadas de treinamento RL são usadas para cultivar modelos especialistas para raciocínio avançado e tarefas agênticas, como codificação, busca de informações e uso geral de ferramentas.
-
QA Aprimorado para Busca de Informações:
- A resposta a perguntas de busca de informações é reforçada pela incorporação de estratégias com humanos no loop e técnicas de ofuscação de conteúdo.
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Consolidação de Habilidades:
- Conhecimentos e habilidades adquiridos por meio de RL e aprendizado supervisionado são destilados em um único modelo especialista robusto, resultando em um desempenho forte e equilibrado em uma ampla gama de tarefas.
Tarefas para as quais o GLM 4.5 é mais adequado e Benchmark
De Z.AI
Tarefas Agênticas
O GLM 4.5 é especificamente otimizado para aplicações de agentes autônomos:
- Capacidades nativas de chamada de função sem orquestração externa
- Navegação na web e uso de ferramentas em múltiplas etapas
- Planejamento e execução autônomos de tarefas
- Integração com frameworks de codificação como Claude Code, Roo Code e Trae
Codificação e Desenvolvimento de Software
O modelo demonstra capacidades excepcionais de codificação:
- Desenvolvimento web full-stack (frontend, backend, gerenciamento de banco de dados)
- Geração de código do zero e depuração de projetos existentes
- Operações de terminal e tarefas de interface de linha de comando
- Implementação e otimização de algoritmos
- Resolução de problemas de engenharia de software do mundo real
As habilidades de codificação do GLM-4.5 foram avaliadas juntamente com vários modelos líderes em uma ampla variedade de tarefas de programação. Os testes foram realizados em ambientes controlados, utilizando padrões consistentes. Os resultados mostram que o GLM-4.5 apresenta desempenho confiável e competitivo, especialmente no uso de ferramentas, onde alcançou a maior taxa média de sucesso entre todos os modelos testados.
De Z.AI
De Z.AI
Raciocínio Complexo
O GLM-4.5 se destaca em tarefas sofisticadas de raciocínio:
- Resolução de problemas matemáticos (benchmarks AIME, MATH)
- Raciocínio e análise científica
- Resolução de problemas lógicos e inferência em várias etapas
- Compreensão e análise de contexto longo
Então, o GLM 4.5 é adequado para desenvolvedores iniciantes?
1.Integração com Ferramentas de Desenvolvimento
- Integração perfeita com ferramentas populares: Funciona com Claude Code, Roo Code e muito mais
- Aprendizado de linha de comando: Suporte nativo para operações de terminal
- Suporte a banco de dados: Ajuda a gerenciar bancos de dados em projetos full-stack
2.Codifique com Linguagem Simples
- Programação em linguagem natural: Basta descrever o que você deseja, e o GLM gerará o código
- Exemplo: “Crie uma página web de calculadora de IMC” – ele pode gerar tanto o código frontend quanto o backend
3.Explica Código e Corrige Erros
- Explicação de código: O GLM informa o que cada linha de código faz
- Ajuda com depuração: Se houver um erro, ele explica o problema e como corrigi-lo
Como acessar o GLM 4.5?
O GLM 4.5 oferece múltiplos métodos de acesso para atender a diferentes necessidades dos usuários e requisitos técnicos:
1. Interface Web (Mais fácil para iniciantes)
2. Acesso via API (Para Desenvolvedores)
A Novita AI fornece APIs com contexto de 131K, e custos de $0.6/input e $2.2/output, oferecendo forte suporte para maximizar o potencial do agente de código GLM 4.5.
Novita AI
Passo 1: Faça login e acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Passo 2: Escolha seu modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie seu teste gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha sua chave de API
Para autenticar na API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusão de chat para usuários 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. Implantação Local (Usuários Avançados)
Requisitos:
- GLM-4.5: Recursos significativos de GPU (talvez seja necessário cerca de 700B de VRAM)
- GLM-4.5-Air: 16 GB de memória GPU (12 GB com quantização INT4)
Passos para Instalação:
- Baixe os pesos do modelo do HuggingFace ou ModelScope
- Escolha o framework de inferência: vLLM ou SGLang são suportados
- Siga o guia de implantação no repositório oficial do GitHub
4. Integração
Usando CLI como Trae, Claude Code, Qwen Code
Se você quiser usar os principais modelos da Novita AI (como Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) para assistência de codificação de IA em seu ambiente local ou IDE, o processo é simples: obtenha sua chave de API, instale a ferramenta, configure as variáveis de ambiente e comece a codificar.
Para comandos de configuração detalhados e exemplos, consulte os tutoriais oficiais:
- Trae : Guia Passo a Passo para Acessar Modelos de IA no seu IDE
- Claude Code:Como Usar o Kimi-K2 no Claude Code no Windows, Mac e Linux
- Qwen Code:Como Usar a API Compatível com OpenAI no Qwen Code (Configuração em 60s!)
Fluxos de Trabalho Multiagente com OpenAI Agents SDK
Crie sistemas multiagente avançados integrando a Novita AI ao SDK de Agentes OpenAI:
- Plug-and-play: Use os LLMs da Novita AI em qualquer fluxo de trabalho do OpenAI Agents.
- Suporta handoffs, roteamento e uso de ferramentas: Projete agentes que podem delegar, triar ou executar funções, todos alimentados pelos modelos da Novita AI.
- Integração Python: Basta definir o endpoint do SDK como
https://api.novita.ai/v3/openaie usar sua chave de API.
Conecte a API em Plataformas de Terceiros
API Compatível com OpenAI: Desfrute de migração e integração sem complicações com ferramentas como Cline e Cursor, projetadas para o padrão da API OpenAI.
Hugging Face: Use modelos em Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers por meio de endpoints da Novita AI.
Frameworks de Agentes e Orquestração: Conecte facilmente a Novita AI com plataformas parceiras como Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify e Langflow por meio de conectores oficiais e guias de integração passo a passo.
O GLM 4.5 se destaca como um modelo de IA poderoso e versátil para aplicações agênticas, codificação e raciocínio complexo, representando um salto significativo para o ecossistema de IA da China. Com múltiplas opções de acesso — desde interfaces web simples até APIs e implantação local — o GLM-4.5 é acessível a todos, desde iniciantes até desenvolvedores avançados. Seu desempenho robusto e integração flexível o tornam uma excelente escolha para construir soluções inteligentes e autônomas.
Perguntas Frequentes
Quem deve usar o GLM 4.5?
O GLM-4.5 é ideal para desenvolvedores, pesquisadores e empresas que buscam capacidades avançadas de agentes de IA, especialmente para codificação, automação e tarefas de conhecimento.
Quais são os requisitos de hardware para executar o GLM 4.5 localmente?
O modelo principal requer recursos significativos de GPU, enquanto a versão Air pode ser executada em GPUs com apenas 12 GB (com quantização INT4).
Como os iniciantes podem experimentar o GLM 4.5?
Basta usar a interface web — não é necessária instalação ou experiência em codificação.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem GPU acessível e confiável para construir e escalar.
