GLM-4.5：大语言模型领域的新突破
图1：GLM-4.5在代理、推理和编码（ARC）基准测试中的平均表现
一、什么是GLM-4.5？
GLM-4.5是由智谱AI和清华大学联合研发的新一代开源大语言模型（LLM）。与常见的语言模型不同，它采用了混合专家架构（MoE），在保持高参数规模（总参数3550亿）的同时，通过动态激活机制（仅32亿参数参与计算）实现高效运算。
核心亮点：
-
多模态推理能力：支持「思考模式」和「直接响应」两种工作方式 -
领域突破：在代理任务（Agent）、复杂推理（Reasoning）、代码生成（Coding）三大领域表现优异 -
开源友好：提供355B完整版和106B精简版（GLM-4.5-Air）两个版本
二、架构设计：为什么选择MoE？
2.1 什么是MoE架构？
MoE（Mixture-of-Experts）是一种特殊的神经网络结构，将模型拆分为多个「专家模块」。每个输入 token 会根据内容动态选择最相关的专家处理，就像医院分诊系统——不同症状的患者被分配到不同科室。
参数对比表
| 模型 | 总参数 | 激活参数 | 密集层数 | MoE层数 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4.5 | 355B | 32B | 3 | 89 |
| GLM-4.5-Air | 106B | 12B | 1 | 45 |
| DeepSeek-V3 | 671B | 37B | 3 | 58 |
| Kimi K2 | 1043B | 32B | 1 | 60 |
数据来源：论文Table 1
2.2 架构创新点
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深度优先设计
与同类模型（如DeepSeek-V3）相比，GLM-4.5选择增加模型层数而非扩大宽度。实验表明，更深层的架构在数学推理等任务中表现更优。 -
注意力机制优化
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采用分组查询注意力（GQA） -
注意力头数增加到96个（隐藏维度5120时） -
引入QK-Norm技术稳定注意力逻辑值范围
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多Token预测层（MTP）
在模型末端增加特殊层，支持推理时的投机解码（Speculative Decoding），提升生成速度30%以上。
三、训练过程：如何打造顶级模型？
3.1 预训练：数据决定上限
训练数据构成
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网页文本（英语/中文） -
多语言文本（通过质量分类器筛选） -
代码仓库（GitHub等平台） -
数学/科学文献
数据处理特色
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网页去重：结合MinHash和语义去重（SemDedup）技术 -
代码增强：使用Fill-In-the-Middle目标函数训练 -
质量分层：对不同来源数据赋予权重，优先学习高频知识
3.2 中期训练：专项能力突破
阶段1：代码仓库级训练
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将同一仓库的代码文件拼接训练 -
包含问题（Issues）、拉取请求（PRs）、提交记录（Commits） -
序列长度扩展至32K tokens
阶段2：合成推理数据
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生成数学/科学竞赛题解过程 -
构造代码竞赛题目及解答
阶段3：长上下文与代理训练
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序列长度扩展至128K tokens -
引入大规模代理轨迹数据（Agent Trajectories）
图3：GLM-4.5预训练与中期训练完整流程
3.3 后训练：专家模型迭代
采用两阶段策略：
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专家训练（Expert Training）
训练三个专项模型：-
推理专家（Reasoning） -
代理专家（Agent） -
通用对话专家（General Chat）
-
-
统一训练（Unified Training）
通过自蒸馏（Self-Distillation）整合专家能力，最终模型可同时支持：-
深度思考模式（复杂任务） -
快速响应模式（日常对话）
-
四、性能表现：实际效果如何？
4.1 代理任务（Agent）
关键指标
| 基准测试 | GLM-4.5 | 对比模型（o3） |
|---|---|---|
| TAU-Retail | 79.7% | 70.4% |
| BFCL V3 | 77.8% | 72.4% |
| BrowseComp | 26.4% | 49.7% |
数据来源：Table 3
实际应用案例
在TAU-Bench零售场景测试中，模型能完成：
-
多轮对话理解用户需求 -
调用API查询商品库存 -
处理订单修改等复杂操作
4.2 推理能力
数学与科学任务表现
| 基准测试 | 准确率 | 对比模型（o3） |
|---|---|---|
| AIME 24 | 91.0% | 90.3% |
| MATH-500 | 98.2% | 99.2% |
| GPQA | 79.1% | 82.7% |
数据来源：Table 4
技术亮点
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在AIME 2024数学竞赛题中准确率达91% -
解决「人类最后考试」（HLE）14.4%的问题 -
LiveCodeBench编码任务得分72.9%
4.3 代码生成
SWE-bench验证集结果
| 模型 | 准确率 | 对比模型（Claude Sonnet 4） |
|---|---|---|
| GLM-4.5 | 64.2% | 70.4% |
数据来源：Table 5
实际能力展示
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修复真实GitHub问题的成功率达64.2% -
Terminal-Bench终端任务得分37.5%
五、典型应用场景
5.1 代码开发助手
功能支持
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自动生成Python/JavaScript代码 -
修复现有代码库的问题 -
理解项目文档并提供建议
真实案例
在CC-Bench测试中：
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40.4%任务胜率 vs Claude Sonnet 4 -
工具调用成功率90.6%（行业领先）
5.2 智能客服系统
核心优势
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支持多轮复杂对话 -
理解隐含用户意图 -
调用外部API处理订单查询
5.3 教育辅助
适用场景
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数学问题自动解题 -
代码作业批改 -
科学概念解释
六、如何获取与使用？
6.1 下载地址
-
完整版模型
HuggingFace链接 -
精简版模型
GLM-4.5-Air
6.2 硬件要求
| 模型版本 | 显存需求 | 推荐GPU配置 |
|---|---|---|
| GLM-4.5 | 80GB+ | NVIDIA H100/A100 |
| GLM-4.5-Air | 24GB+ | NVIDIA A10/A6000 |
七、常见问题（FAQ）
Q1: GLM-4.5适合哪些开发者？
适合需要构建智能代理系统、自动化代码工具或复杂对话机器人的开发者。特别适合：
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企业级智能客服开发 -
代码辅助工具构建 -
教育类AI应用
Q2: 如何调用模型API？
官方提供Python SDK示例：
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="your_api_key")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "写一个Python排序算法"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
Q3: 与其他模型相比优势在哪？
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参数效率：355B参数达到与千亿参数模型相当的性能 -
长上下文处理：原生支持128K tokens上下文 -
多语言支持：中文/英文混合处理能力强
Q4: 是否有微调指南？
官方仓库提供：
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LoRA微调示例代码 -
RLHF训练框架 -
多GPU训练配置模板
八、技术演进方向
论文提到未来将重点提升：
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多模态能力：支持图像/视频理解 -
推理速度优化：通过投机解码技术 -
安全性增强：更好的价值观对齐
