GLM-4.5系列是面向智能体的基础模型，统一了推理、编程和智能体能力，提供思维模式和普通模式，适用于复杂智能体应用场景。
一分钟了解#
GLM-4.5是由智谱AI开发的大语言模型系列，专注于智能体、推理和编程三大核心能力。它有标准版(3550亿参数，320亿激活)和轻量版(GLM-4.5-Air，1060亿参数，120亿激活)两种规格，思维模式使其能够处理复杂任务和工具使用。适合研究人员、开发者和企业用户在智能体应用、代码生成、复杂推理场景中部署使用。
核心价值：通过统一架构实现推理、编程和智能体能力的融合，满足复杂智能体应用需求。
快速上手#
安装难度：高 - 需要高性能GPU资源和专业知识
# 使用Docker启动vLLM服务
docker pull vllm/vllm-openai:nightly
# 使用SGLang服务
docker pull lmsysorg/sglang:dev
pip install sglang
适合我的场景吗？
- ✅ 智能体研发：GLM-4.5具备强大的智能体能力和工具使用功能，适合构建复杂智能系统
- ✅ 代码生成与优化：在编程基准测试中表现优异，可支持多语言编程任务
- ❌ 个人电脑部署：需要高性能GPU集群，普通个人电脑无法运行完整版本
- ❌ 简单对话任务：对于简单对话场景，GLM-4.5可能过于复杂且资源消耗大
核心能力#
1. 思维模式 - 复杂推理任务处理#
- 模型在响应前进行思考，提高指令遵循能力和生成质量 支持交错思维、保留思维和回合级思维，使复杂任务更稳定可控 实际价值：让模型像人类一样思考，提高解决复杂问题的准确性和一致性
2. 多语言编程能力 - 代码生成与优化#
- 支持多语言智能体编程和终端任务，在SWE-bench等基准测试上表现优异 实际价值：帮助开发者高效生成、优化和调试代码，减少开发时间和错误率
3. 工具使用能力 - 增强实用功能#
- 在工具使用方面显著改进，支持τ^2-Bench等基准测试 实际价值：模型能够调用外部工具扩展能力边界，完成更广泛的任务
4. 长上下文处理 - 处理复杂信息#
- GLM-4.6扩展上下文窗口至200K tokens，处理更复杂的智能体任务 实际价值：可以处理长文档、多轮对话和复杂推理任务，不会丢失关键信息
技术栈与集成#
开发语言：Python 主要依赖：transformers, vLLM, SGLang等推理框架 集成方式：API / SDK / Library
生态与扩展#
- 多种模型版本：提供基础模型、混合推理模型、FP8版本等多种变体，满足不同场景需求
- 多种部署方式：支持Hugging Face、ModelScope等平台，以及vLLM、SGLang等推理框架
- 模型变体：从3550亿参数的完整版到30B的Flash轻量版，提供不同性能和资源消耗的选择
维护状态#
- 开发活跃度：活跃更新，已迭代至GLM-4.7版本
- 最近更新：近期发布了GLM-4.7和GLM-4.6版本，持续改进性能和能力
- 社区响应：有官方社区支持，包括WeChat和Discord社群
商用与许可#
许可证：MIT开源许可证
- ✅ 商用：允许商业使用
- ✅ 修改：允许二次开发
- ⚠️ 限制：需遵循MIT许可证条款，需包含版权和许可声明
文档与学习资源#
- 文档质量：全面，提供技术报告、部署指南和API文档
- 官方文档：https://docs.z.ai/guides/capabilities/thinking-mode
- 示例代码：提供推理和API调用示例代码