GLM-4.5 API

Zhipu の GLM-4.5 API は、Z.ai (グローバル) および Zhipu AI Open (中国本土) プラットフォーム上の統合 RESTful サービスであり、355 億のパラメータを持つハイブリッド エキスパート GLM-4.5 モデルを公開します。このモデルは、複雑な推論、コーディング、エージェント タスクを実行でき、構成可能なオプション (温度、最大トークン、ストリーミングなど) を備えています。

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基本機能

GLM-4.5は、 統合エージェントモデル、統合 推論, コー​​ディング, 自律的な意思決定 単一のアーキテクチャで複数の機能を提供します。2つの動作モードをネイティブにサポートします。思考 複雑な推論とツールの使用、そして 非思考 迅速なオンデマンド対応が可能で、多目的用途に最適です。 エージェント ワークフロー。

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技術的詳細

• パラメータスケール: フラッグシップのGLM-4.5は 355億XNUMX万 合計パラメータ 32億人のアクティブユーザー パラメーター。
• ハイブリッド推論GLM-4.5は、 ハイブリッドFP8量子化 最適化戦略 推論効率 精度を大幅に犠牲にすることなく。
• パラメータ効率: 用途 32 B のアクティブパラメータ 推論中のハードウェア負荷を最小限に抑えるために 355 B を使用します。
• レイヤー最適化: コンポーネントが整理され、より深い層に再配置され、 論理的推論 モデルサイズが膨らまない。

トレーニングワークフロー

多段階トレーニング:

1. 基礎事前トレーニング 約15兆トークン。
2. 推論の微調整 7兆個を超える厳選されたトークンを活用し、意思決定とコード合成を強化します。

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ベンチマークパフォーマンス

スイートの 12の業界標準ベンチマーク カバーする エージェント的な, 推論, コー​​ディング GLM-4.5は、タスク全体で 63.2、ランキング 三番 のような独占的巨人の背後に世界的に GPT-4 の および グロク4。 ハイライトは次のとおりです。

12の競争テストでは、 コー​​ディング, 推論, エージェント的な ベンチマーク - GLM-4.5ランク 総合3位、Claude 4 SonnetやGemini 2.5 Proなどの主要専用モデルに匹敵または上回る性能を発揮します。 SWEベンチ および エイム24 .

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モデルバージョン

当学校区の GLM-4.5ファミリー API 経由でアクセスできるいくつかの特殊なバリアントが含まれます。

• GLM-4.5 （合計パラメータ数 355 B、アクティブパラメータ数 32 B）
• GLM-4.5-エア （合計 106 B; 軽量、高速推論）
• GLM-4.5-X, GLM-4.5-AirX （超高速推論）
• GLM-4.5フラッシュ （無料、コーディングと推論に最適化）

電話方法 GLM-4.5 CometAPI からの API

GLM‑4.5 CometAPI のシリーズ API 価格、公式価格より 20% オフ:

必要な手順

• ログインする コムタピまだユーザーでない場合は、まず登録してください
• インターフェースのアクセス認証情報APIキーを取得します。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンを追加」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。
• このサイトの URL を取得します: https://api.cometapi.com/

使用方法

1. "を選択します。glm-4.5” エンドポイントを使用してAPIリクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、弊社ウェブサイトのAPIドキュメントから取得できます。また、お客様の便宜を図るため、弊社ウェブサイトではApifoxテストも提供しています。
2. 交換するアカウントの実際の CometAPI キーを使用します。
3. コンテンツ フィールドに質問またはリクエストを入力します。モデルはこれに応答します。
4. API 応答を処理して、生成された回答を取得します。

CometAPIは、シームレスな移行のために完全に互換性のあるREST APIを提供します。 APIドキュメント:

• ベースURL： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• モデル名： 「glm-4.5「
• 認証：  Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY ヘッダ
• コンテンツタイプ： application/json .

API統合と例

以下である Python CometAPIのAPI経由でGLM-4.5を呼び出す方法を示すスニペット。 <API_KEY> および <PROMPT> それに応じて：

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "glm-4.5",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "<PROMPT>"}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

Key Parameters:

• : GLM-4.5バリアントを指定
• max_tokens: 出力の長さを制御します
• 温度: 創造性と決定論を調整する

も参照してください GLM-4.5 エア API

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