GLM-4.5：推理、编码与智能体能力的统一突破

2025年7月28日 · 研究
关键词：大语言模型、AI智能体、代码生成、推理能力、GLM-4.5

一、为什么需要“全能型”AI模型？

当前AI领域面临核心挑战：专用模型各有所长，但通用能力不足。例如：

  • 某些模型擅长数学推理，但代码生成弱
  • 部分模型精于工具调用，却缺乏深层逻辑分析
  • 多数模型需切换模式应对不同任务

GLM-4.5的诞生目标：将推理（Reasoning）、编码（Coding）、智能体（Agentic）三大能力统一于单一模型，满足日益复杂的智能应用需求。

二、GLM-4.5核心亮点速览

特性 GLM-4.5 GLM-4.5-Air
参数量 355B总参数/32B激活 106B总参数/12B激活
推理模式 双模式：思考模式（复杂任务）
即时响应模式（简单任务）		 同左
上下文长度 128K tokens 同左
原生工具调用 ✅ 支持 ✅ 支持
开放程度 HuggingFace
ModelScope		 同左

三、性能实测：三大能力全面验证

(1) 智能体能力：工具调用与网页交互

在三大权威测试中展现竞争力：

测试平台 GLM-4.5得分 对标模型表现
TAU-bench 70.1 Claude 4 Opus (70.5)
BFCL v3 77.8 Claude 4 Sonnet (75.2)
BrowseComp 26.4% o4-mini-high (28.3%)

网页浏览场景示例：
当用户查询“2025年量子计算突破性进展”时，GLM-4.5能自动调用浏览器工具检索最新论文，并提取核心结论。

(2) 推理能力：数学/科学/逻辑全覆盖

测试集 GLM-4.5表现 关键对比
MMLU Pro 84.6 GPT-4.1 (85.3)
国际数学竞赛AIME24 91.0 超越Claude 4 Opus (75.7)
MATH 500 98.2 接近人类专家水平
科学推理SciCode 41.7 优于多数开源模型

注：对AIME24等波动性大的测试，采用32次采样平均确保结果稳定

(3) 编码能力：全栈开发实战

在真实开发场景中验证：

测试项 GLM-4.5得分 行业对比
SWE-bench Verified 64.2 超GPT-4.1 (48.6)
Terminal-Bench 37.5 显著领先Gemini 2.5 Pro (25.3)
工具调用成功率 90.6% Claude-4-Sonnet (89.5%)

全栈开发实测：
输入指令“创建一个用户管理系统，含登录界面和数据库”，GLM-4.5可自动生成：

  • 前端React组件
  • 后端Flask API
  • MySQL表结构
    完整代码案例见GitHub仓库

四、技术突破：如何实现能力统一？

架构创新：深度优先的MoE设计

关键技术 GLM-4.5方案 与传统方案差异
MoE路由 无损平衡路由+Sigmoid门控 避免专家负载不均衡
模型形状 减少宽度，增加深度 提升推理能力（如MMLU+12%）
注意力机制 96头分组查询+Partial RoPE 处理长序列更高效
训练优化器 Muon优化器 支持更大批次，加速收敛

训练策略：四阶段能力融合

graph LR
A[通用预训练] --> B[代码/推理专项训练]
B --> C[领域精调]
C --> D[强化学习优化]
  1. 通用预训练：15T tokens通用语料
  2. 专项强化：7T tokens代码与推理语料
  3. 领域精调：中规模领域数据集（含指令数据）
  4. RLHF优化：基于slime框架的强化学习

强化学习引擎 slime 三大创新

技术难点 slime解决方案 实际效益
数据生成慢 解耦架构：训练/ rollout分离 GPU利用率提升40%+
长任务不稳定 混合精度：FP8生成+BF16训练 吞吐量提升3倍
任务兼容性差 统一接口支持多智能体框架 无缝衔接Claude Code等工具

五、落地应用：从PPT生成到全栈开发

场景1：智能幻灯片制作

操作流程：

  1. 用户输入：“生成关于量子计算的5页PPT”
  2. GLM-4.5自动：

    • 调用搜索引擎获取最新资料
    • 设计图文排版方案
    • 输出HTML格式可播放幻灯片

场景2：全栈网站开发

真实案例：

  1. 用户提供基础模板
  2. 通过对话迭代开发：

    • “增加用户评论功能”
    • “接入支付接口”
  3. 输出完整可部署代码
    在线体验地址

场景3：复杂工具链集成

无缝兼容主流开发工具：

# 示例：通过Claude Code调用GLM-4.5
from claude_code import Agent
agent = Agent(model="glm-4.5")
agent.execute_task("分析sales.csv并生成可视化报表")

支持工具清单：

六、如何快速使用GLM-4.5？

方式1：在线体验（零门槛）

  1. 访问 Z.ai 平台
  2. 选择“GLM-4.5”模型
  3. 直接输入指令体验：

    • 生成小游戏
    • 创建物理仿真
    • 设计海报

方式2：API调用（开发者）

# OpenAI兼容接口
curl https://api.z.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-4.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "解析这份PDF..."}]
  }'

详细API文档

方式3：本地部署（高性能）

# 通过vLLM部署
pip install vllm
python -m vllm.entrypoint \
  --model zai-org/glm-4.5-base \
  --tensor-parallel-size 4

完整部署指南

七、常见问题解答（FAQ）

Q1：GLM-4.5和GPT-4.1主要差异？

核心差异在于能力统一性：

  • GLM-4.5：单一模型覆盖推理/编码/工具调用
  • GPT-4.1：需切换专用模型（如Codex、WebAgent）

Q2：小规模项目该选GLM-4.5还是Air版？

选择建议：

场景 推荐版本 原因
本地部署/成本敏感 GLM-4.5-Air 12B激活参数，资源消耗低
复杂任务/追求极致 GLM-4.5 32B激活参数，性能高15%+

Q3：工具调用失败如何解决？

调试步骤：

  1. 确认使用思考模式（非即时响应模式）
  2. 检查函数描述是否符合OpenAPI规范
  3. 添加示例：在prompt中提供工具调用范例

Q4：能否商业用途？

授权说明：

  • 通过Z.ai API调用：遵循平台商用政策
  • 本地部署开源权重：Apache 2.0许可证

结语：走向通用人工智能的关键一步

GLM-4.5通过三大技术创新：

  1. 深度优先MoE架构：平衡计算效率与推理能力
  2. 四阶段训练策略：实现通用与专项能力融合
  3. slime强化学习框架：突破长任务训练瓶颈

首次在单一模型中同时达到：

  • 推理：竞赛级数学能力（AIME24得分91.0）
  • 编码：全栈开发支持（工具调用成功率90.6%）
  • 智能体：复杂网页交互（BrowseComp超越Claude 4 Opus）

体验地址：https://chat.z.ai
开源代码：GitHub仓库