GLM‑4.5Modèle de langage open-source à raisonnement hybride de base MoE conçu pour les tâches agenty, de codage et d'utilisation d'outils

GLM-4.5 est un modèle de langage open-source à grande échelle développé par Zhipu AI (Z.ai) dans le cadre de la famille de modèles GLM. Il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) et une conception de raisonnement hybride qui permet au modèle de « réfléchir » avant de répondre ou de répondre directement, en visant les flux de travail agiles, la programmation et l'utilisation d'outils. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens et des appels d'outils natifs. Le modèle est positionné pour les développeurs qui créent des agents d'intelligence artificielle et des assistants de codage. Il a introduit la « Interleaved Thinking », où le modèle réfléchit avant chaque réponse et appel de fonction, que les versions ultérieures de GLM (GLM-4.6 et GLM-4.7) ont étendu avec des fonctionnalités telles que Preserved Thinking et Turn-level Thinking. GLM-4.5 met l'accent sur le codage agentiel, en s'intégrant aux principaux frameworks d'agents et outils de codage tels que Claude Code, Cline, Roo Code et Kilo Code. Le dépôt GitHub héberge les ressources du modèle, le code d'inférence et des exemples, tandis que les poids sont publiés ouvertement pour l'auto-hébergement et l'API est proposée via la plate-forme API Z.ai. Le dépôt documente désormais également les modèles successeurs GLM-4.6 (en élargissant le contexte à 200K tokens) et GLM-4.7, ainsi qu'une variante légère 30B-A3B (GLM-4.7-Flash) pour un déploiement plus efficace. En tant que version à poids ouvert, GLM-4.5 est en concurrence avec d'autres modèles ouverts visant les cas d'utilisation agentic et de codage. Ses points forts résident dans l'utilisation d'outils, le contrôle de raisonnement et l'ouverture, bien que l'exécution d'un grand modèle MoE localement nécessite un matériel important, et que de nouvelles versions de GLM l'aient depuis dépassé sur les benchmarks.