/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
8,5 млрд
Размер весов
221 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
glm4_moe · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
20 июл 2025

GLM-4.5-Air-Base

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Базовая модель Zhipu AI для генерации текста и разработки интеллектуальных агентов с возможностями рассуждения и программирования.

6 232скачиваний за 30 дней47лайковвеса обновлены11 авг 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GLM-4.5-Air-Base — базовая языковая модель семейства GLM-4.5 от Zhipu AI, предназначенная для разработки интеллектуальных агентов. Серия GLM-4.5 объединяет возможности рассуждения, программирования и работы с инструментами; эта версия является базовой, а не готовой чат-моделью. В README для GLM-4.5-Air указаны 106 млрд параметров всего и 12 млрд активных параметров, однако метаданные именно этого репозитория указывают 8,5 млрд параметров.

Модель генерирует текст; метаданные относят её к архитектурному семейству GLM4-MoE и указывают контекстное окно 131 072 токена. В карточке заявлены английский и китайский языки. Возможные сценарии включают дальнейшее обучение и создание агентных систем, которым нужны генерация текста, рассуждение, программирование или взаимодействие с инструментами. Лицензия MIT допускает коммерческое использование и вторичную разработку. README отдельно уточняет, что это base-модель, не предназначенная для чата без дополнительной настройки.

Сценарии применения

  • дальнейшее обучение языковой модели
  • создание агентных систем на базе языковой модели
  • генерация текста на английском и китайском языках
  • эксперименты с рассуждением и генерацией кода

Ограничения

Это базовая модель, а не готовая чат-модель; для диалогового применения может потребоваться дополнительная настройка. В README для GLM-4.5-Air указано 106 млрд параметров всего, тогда как метаданные репозитория указывают 8,5 млрд.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GLM-4.5-Air-Base

Model Introduction

The GLM-4.5 series models are foundation models designed for intelligent agents. GLM-4.5 has 355 billion total parameters with 32 billion active parameters, while GLM-4.5-Air adopts a more compact design with 106 billion total parameters and 12 billion active parameters. GLM-4.5 models unify reasoning, coding, and intelligent agent capabilities to meet the complex demands of intelligent agent applications.

Both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air are hybrid reasoning models that provide two modes: thinking mode for complex reasoning and tool usage, and non-thinking mode for immediate responses.

We have open-sourced the base models, hybrid reasoning models, and FP8 versions of the hybrid reasoning models for both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air. They are released under the MIT open-source license and can be used commercially and for secondary development.

As demonstrated in our comprehensive evaluation across 12 industry-standard benchmarks, GLM-4.5 achieves exceptional performance with a score of 63.2, in the 3rd place among all the proprietary and open-source models. Notably, GLM-4.5-Air delivers competitive results at 59.8 while maintaining superior efficiency.

bench

For more eval results, show cases, and technical details, please visit our technical blog. The technical report will be released soon.

The model code, tool parser and reasoning parser can be found in the implementation of transformers, vLLM and SGLang.

Quick Start

Note: This is a base model, not for chat.

Please refer to our github page for more details.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Glm4MoeForCausalLM
Ревизия весов
888c873

0 моделей