Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
最大コンテキスト
1M
最大出力
131.1K
リリース日
N/A
入力$0.2857 / 百万トークン
出力$1 / 百万トークン
GLM-4.5
glm-4.5GLM-4.5 は、参照元で強調されている特徴として 355B 総 / 32B 有効 MoE, thinking and non-thinking modes を持ちます。主な価値は 推論, コーディング, ツール利用 and browser-style エージェントワークフロー にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
131.1K tokens
Maximum Output
98.3K tokens
Release Date
2025年7月28日
Modalities
GLM-4.5 の料金
| 入力価格 | 出力価格 |
|---|---|
| $0.4286/M | $2/M |
GLM-4.5 の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
2025-04-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
GLM-4.5のモデル特長
GLM-4.5は、推論、コーディング、エージェント能力を統合し、ハイブリッド思考モードと128Kコンテキストを備えるオープンウェイトのテキストモデルです。
統合型エージェント推論
推論、コーディング、エージェント向け学習を一つのモデルに統合し、複数段階の問題解決とソフトウェア作業に対応します。
ハイブリッド思考モード
複雑な推論向けの思考モードと単純な作業向けの即時応答モードを備え、タスクに応じて処理を調整できます。
オープンウェイトMoE
総3550億、実行時に320億パラメータを有効化する専門家混合アーキテクチャを採用し、MITライセンスで公開されています。
GLM-4.5のユースケース
GLM-4.5は、ソフトウェア開発エージェント、複雑なテキスト推論、思考の深さを選べるセルフホスト型開発に適しています。
ソフトウェア開発エージェント
コード変更を計画し、プロジェクトファイルを確認して、複数ラウンドの開発作業で実装とデバッグを進めます。
複雑なテキスト推論
思考モードで長い技術要件や複数段階の論理問題を分析し、根拠のあるテキスト解答を作成します。
プライベートモデル展開
MITライセンスのオープンウェイトを管理下の基盤に展開し、社内のコーディング、推論、エージェント作業に利用します。
TokenHub API で GLM-4.5 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)GLM-4.5 のベンチマーク
GLM-4.5 (Reasoning)
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 19.5 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 26.3 |
| Artificial Analysis Math Index | 数学的推論の集約評価 | 73.7 |
| 知識と推論 | ||
| MMLU-Pro | 高度な複数分野の知識 | 83.5% |
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 78.2% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 12.2% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| LiveCodeBench | 最新のコーディング問題 | 73.8% |
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 34.8% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 22.0% |
| 数学 | ||
| MATH-500 | 高度な数学問題の解決 | 97.9% |
| AIME | 数学競技形式の問題 | 87.3% |
| AIME 2025 | 数学競技形式の問題 | 73.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 44.1% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 48.3% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 43.0% |
指標の出典 Artificial Analysis
GLM-4.5 よくある質問
GLM-4.5 の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
GLM-4.5 はどんなモデルですか？+
GLM-4.5 は Z.AI の推論・コーディング・ネイティブエージェント処理向けモデルです。
GLM-4.5 に向く処理は？+
コード推論、エージェント処理、ツールを多用する自動化に向き、特に深い推論重視の場面に適します。
GLM-4.5 で目立つ機能は？+
主な強みは推論・コード・ネイティブエージェントの統合です。
GLM-4.5 を避けるべき時は？+
旧世代のため、後継モデルの新機能がありません。 最新機能が必要重視なら GLM-5 を検討してください。
GLM-4.5 利用前の確認事項は？+
TokenHubで提供状況を確認し、新規案件では現行の後継を優先してください。
GLM-4.5 を使い始めますか？
1つの API キーで GLM-4.5 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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