Сегодня мы с радостью объявляем о партнерстве Novita AI с Z.ai, благодаря которому мы предоставляем поддержку GLM-4.5 с первого дня на платформе Novita AI в качестве партнера по запуску Z.ai. Это новаторское сотрудничество представляет самую унифицированную серию моделей ИИ в мире, объединяющую продвинутое рассуждение, сложные возможности программирования и встроенную агентную функциональность в единой мощной платформе, предназначенной для разработчиков, создающих приложения ИИ следующего поколения.
Novita AI теперь предлагает революционную модель GLM-4.5 (355B всего параметров, 32B активных): построенную с гибридными режимами рассуждения, включающими как режим мышления для сложных рассуждений и использования инструментов, так и режим без мышления для мгновенных ответов. Занимает 2-е место в общем зачете по всесторонним бенчмаркам.
Обе модели имеют длину контекста 128k и встроенную возможность вызова функций, доступные через оптимизированную инфраструктуру вывода Novita AI.
⚡ Общая производительность
GLM-4.5 занимает 2-е место, а GLM-4.5-Air — 5-е среди 12 бенчмарков, охватывающих задачи агентного ИИ (3), рассуждения (7) и программирования (2), по сравнению с моделями от OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot и DeepSeek.
GLM-4.5 объединяет все возможности, в которых предыдущие модели преуспевали в конкретных областях — программировании, математике или рассуждении, — но ни одна не достигала наилучшей производительности во всех задачах.
Задачи агентного ИИ
GLM-4.5 — это фундаментальная модель, оптимизированная для агентных задач. Она обеспечивает длину контекста 128k и встроенную возможность вызова функций. Z.ai измерила ее агентные способности на τ-bench и BFCL-v3 (Berkeley Function Calling Leaderboard v3). В обоих бенчмарках GLM-4.5 соответствует производительности Claude-4-Sonnet.
Веб-браузинг — популярное агентное приложение, требующее сложного рассуждения и многошагового использования инструментов. Z.ai оценила GLM-4.5 на бенчмарке BrowseComp, сложном тесте для веб-браузинга, состоящем из сложных вопросов, требующих коротких ответов. С доступом к инструменту веб-браузинга GLM-4.5 дает правильные ответы на 26,4% всех вопросов, значительно опережая Claude-4-Opus (18,8%) и приближаясь к o4-mini-high (28,0%).
| Бенчмарк | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | o3 | o4-mini-high | GPT-4.1 | Claude 4 Opus | Claude 4 Sonnet | Gemini 2.5 Pro | Qwen3 235B Thinking 2507 | DeepSeek R1 0528 | Kimi K2 | Grok4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TAU-bench | 70.1 | 69.4 | 61.2 | 57.4 | 62.0 | 70.5 | 70.3 | 62.5 | 73.2 | 58.7 | 62.6 | 67.5 |
| BFCL v3 (Full) | 77.8 | 76.4 | 72.4 | 67.2 | 68.9 | 61.8 | 75.2 | 61.2 | 72.4 | 63.8 | 71.1 | 66.2 |
| BrowseComp | 26.4 | 21.3 | 49.7 | 28.3 | 4.1 | 18.8 | 14.7 | 7.6 | 4.6 | 3.2 | 7.9 | 32.6 |
Рассуждение
В режиме мышления GLM-4.5 и GLM-4.5-Air могут решать сложные задачи на рассуждение, включая математику, науку и логические задачи.
| Бенчмарк | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | o3 | o4-mini-high | Claude 4 Opus | Claude 4 Sonnet | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.5 Flash | DeepSeek R1 0528 | Qwen3-235B Thinking 2507 | Grok4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 84.6 | 81.4 | 85.3 | 83.2 | 87.3 | 84.2 | 86.2 | 83.2 | 84.9 | 84.5 | 86.6 |
| AIME24 | 91.0 | 89.4 | 90.3 | 94.0 | 75.7 | 77.3 | 88.7 | 82.3 | 89.3 | 94.1 | 94.3 |
| MATH 500 | 98.2 | 98.1 | 99.2 | 98.9 | 98.2 | 99.1 | 96.7 | 98.1 | 98.3 | 98.0 | 99.0 |
| SciCode | 41.7 | 37.3 | 41.0 | 46.5 | 39.8 | 40.0 | 42.8 | 39.4 | 40.3 | 42.9 | 45.7 |
| GPQA | 79.1 | 75.0 | 82.7 | 78.4 | 79.6 | 77.7 | 84.4 | 79.0 | 81.3 | 81.1 | 87.7 |
| HLE | 14.4 | 10.6 | 20.0 | 17.5 | 11.7 | 8.5 | 21.1 | 11.1 | 14.9 | 15.8 | 23.9 |
| LiveCodeBench (2407-2501) | 72.9 | 70.7 | 78.4 | 80.4 | 63.6 | 58.0 | 80.1 | 69.5 | 77.0 | 78.2 | 81.9 |
| AA-Index (Estimated) | 67.7 | 64.8 | 70.0 | 69.8 | 64.4 | 62.7 | 70.5 | 65.1 | 68.3 | 69.4 | 73.2 |
Программирование
GLM-4.5 также хорош в программировании, включая как создание проекта с нуля, так и агентное решение задач программирования в существующих проектах. Его можно легко комбинировать с существующими инструментами программирования, такими как Claude Code, Roo Code и CodeGeex. Для оценки способностей к программированию Z.ai сравнила различные модели на SWE-bench Verified и Terminal Bench.
| Бенчмарк | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | o3 | o4-mini-high | GPT-4.1 | Claude 4 Opus | Claude 4 Sonnet | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.5 Flash | Qwen3 235B Thinking 2507 | Qwen3 235B | DeepSeek R1 0528 | Kimi K2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 64.2 | 57.6 | 69.1 | 54.8 | 48.6 | 67.8 | 70.4 | 49.0 | 60.4 | 35.0 | 36.2 | 41.4 | 65.4 |
| Terminal-Bench | 37.5 | 30.0 | 30.2 | 18.5 | 30.3 | 43.2 | 35.5 | 25.3 | 16.8 | 6.3 | 6.6 | 17.5 | 25.0 |
Чтобы оценить агентные возможности GLM-4.5 в реальных сценариях, Z.ai использовала Claude Code для проведения всестороннего тестирования против Claude-4-Sonnet, Kimi K2 и Qwen3-Coder с использованием 52 задач по программированию, охватывающих фронтенд-разработку, разработку инструментов, анализ данных, тестирование и алгоритмические приложения. GLM-4.5 побеждает Kimi K2 в 53,9% задач и доминирует над Qwen3-Coder с 80,8% побед, при этом показывая возможности для улучшения по сравнению с Claude-4-Sonnet.
Примечательно, что GLM-4.5 достигает самого высокого среднего показателя успешности вызова инструментов — 90,6%, опережая Claude-4-Sonnet (89,5%), Kimi-K2 (86,2%) и Qwen3-Coder (77,1%), демонстрируя превосходную надежность и эффективность в агентных задачах программирования.
🚀 Начните работу с Novita AI
Используйте Playground (без программирования)
- Мгновенный доступ: Зарегистрируйтесь и начните экспериментировать с GLM-4.5 за секунды
- Интерактивный интерфейс: Тестируйте сложные подсказки для рассуждения и визуализируйте структурированные результаты в реальном времени
- Сравнение моделей: Сравните GLM-4.5 с другими ведущими моделями для вашего конкретного случая использования
Интеграция через API (для разработчиков)
Подключите GLM-4.5 к вашим приложениям с помощью унифицированного REST API Novita AI.
Вариант 1: Прямая интеграция API (пример на Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_S4q9KTdBQujFkXSE5aZYZCrwN9f5QO96BtAFLw4FOgB__slLHW9KFAjmMgC12ag6mf2lJ1rASEvHbP_gv7Jh2Q==",
)
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)
Ключевые возможности:
- API, совместимый с OpenAI для бесшовной интеграции
- Гибкое управление параметрами для точной настройки ответов
- Поддержка потоковой передачи для ответов в реальном времени
Вариант 2: Многоагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK Создавайте сложные многоагентные системы с использованием GLM-4.5:
- Интеграция “подключи и работай”: Используйте GLM-4.5 в любом рабочем процессе OpenAI Agents
- Расширенные агентные возможности: Поддержка передачи задач, маршрутизации и интеграции инструментов с 90,6% успешности
- Масштабируемая архитектура: Проектируйте агентов, использующих унифицированные возможности GLM-4.5 в рассуждении, программировании и агентном ИИ
Подключение к сторонним платформам
- Инструменты разработки: Бесшовная интеграция с популярными IDE и средами разработки, такими как Cursor и Cline, через API, совместимые с OpenAI
- Оркестрационные фреймворки: Подключение к LangChain, Dify, Langflow и другим платформам оркестрации ИИ с использованием официальных коннекторов
- Интеграция с Hugging Face: Используйте GLM-4.5 в Spaces, пайплайнах или с библиотекой Transformers через конечные точки Novita AI
🔬 Технические инновации GLM-4.5
Превосходство архитектуры MoE
GLM-4.5 использует архитектуру Mixture of Experts (MoE), повышающую вычислительную эффективность как для обучения, так и для вывода. По сравнению с DeepSeek-V3, конструкция уменьшает ширину (скрытое измерение и маршрутизируемые эксперты), увеличивая высоту (количество слоев).
Ключевые технические особенности:
- Grouped-Query Attention с частичным RoPE (продолжение от ChatGLM2)
- QK-Norm для стабилизации диапазона логитов внимания
- Оптимизатор Muon для ускоренной сходимости и устойчивости к большему размеру батча
- Слой MTP (Multi-Token Prediction) для поддержки спекулятивного декодирования во время вывода
Продвинутый конвейер обучения
Предварительное обучение: Двухэтапный подход
- 15 трлн токенов на общем корпусе предварительного обучения
- 7 трлн токенов на корпусе кода и рассуждений
Промежуточное обучение: Оптимизация под конкретные домены
- Данные кода на уровне репозитория (500 млрд токенов)
- Синтетические данные для рассуждений (500 млрд токенов)
- Данные длинного контекста и агентного ИИ (100 млрд токенов)
Пост-обучение: Сложный гибридный подход
- Экспертное обучение: Отдельные модели для доменов Рассуждения, Агентного ИИ и Общего через SFT и специализированное RL
- Унифицированное обучение: Дистилляция знаний с объединением экспертов в единую модель через масштабную SFT-самодистилляцию, с последующим трехэтапным RL-выравниванием
slime: Революционная инфраструктура RL
Обучение GLM-4.5 обеспечивается slime — открытой инфраструктурой RL, предназначенной для крупномасштабных моделей:
- Гибкая гибридная архитектура обучения: Поддерживает как синхронное совместное обучение, так и раздельное асинхронное обучение
- Разделенный агентно-ориентированный дизайн: Разделяет механизмы развертывания и обучения для оптимизации производительности
- Ускоренная генерация данных: Смешанная точность вывода с использованием FP8 для генерации данных при сохранении стабильности BF16 для обучения
🎯 Готовы испытать унифицированный ИИ?
Попробуйте GLM-4.5 и GLM-4.5-Air уже сегодня на платформе Novita AI. Воочию убедитесь, как унифицированные возможности ИИ меняют представление о возможном, когда рассуждение, программирование и агентные функции сходятся в оптимизированной, готовой к производству инфраструктуре.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступный и надежный GPU-облако для создания и масштабирования.
