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GLM‑4.5Modello di fondamento open-source hybride MoE costruito per compiti agenti, compilazione e utilizzo di strumenti

4.5 (6)
Daniel NikulshynRecensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato giugno 2026

Panoramica

GLM-4.5 è un modello di linguaggio di grandi dimensioni open-source sviluppato da Zhipu AI (Z.ai) come parte della famiglia del modello GLM. Utilizza una architettura Mixture-of-Experts (MoE) e una progettazione di ragionamento ibrido che consente al modello di 'pensare' prima di rispondere o di rispondere direttamente, mirando a flussi di lavoro agenti, sviluppo di codice e utilizzo di strumenti. Il modello supporta una finestra di contesto di 128K-token e la chiamata di tool nativa. Il modello si pone al servizio dei developer che costruiscono agenti AI e ausiliari di codifica. È stato introdotto lo 'Sviluppo Intrecciato', dove il modello ragiona prima di ogni risposta e di ogni richiesta del toolkit, caratteristica che poi le successive rilasciate GLM (GLM-4.6 e GLM-4.7) hanno arricchito con funzionalità come il Pensiero Preservato e lo Sviluppo Livello per Turno. GLM-4.5 enfatizza lo sviluppo agente di codifica, integrandosi con i framework agenti mainstream e strumenti di codifica come Claude Code, Cline, Roo Code e Kilo Code. Il repository GitHub ospita le risorse del modello, il codice di inferenza e gli esempi, mentre i pesi vengono rilasciati apertamente per l'autoristorificazione e l'API viene offerta attraverso la piattaforma API Z.ai. Il repository ospita ora anche la documentazione dei modelli successor GLM-4.6 (che espande il contesto a 200K token) e GLM-4.7, insieme ad un variante lightweight 30B-A3B (GLM-4.7-Flash) per una maggiore efficienza di distribuzione. Rilasciata sotto licenza open-weight, GLM-4.5 si confronta con altri modelli open destinati a casi d'uso agenziale e di coding. Le sue prestazioni risiedono nel uso di strumenti, controllo del ragionamento e apertura, sebbene gestire un grande modello MoE localmente richieda hardware sostanziale, e versioni successive di GLM la hanno ormai superata sugli benchmark.

Funzionalità chiave

  • Architettura Mixture-of-Experts (MoE)
  • Ragionamento ibrido con modalità pensiero/non-pensiero
  • Chiamata di strumento nativa per agenti
  • Pensiero intercalato prima delle risposte e delle chiamate di strumento
  • Finestra di contesto di 128K
  • Optimizzazione per la codifica agente

Prezzi

Modello
Free
Valutazione
4.5 / 5 (6)

Casi d’uso

Costruire agenti autonomi AI

Sfrutta la progettazione ottimizzata per gli agenti e le capacità di utilizzo di strumenti di GLM-4.5 per creare agenti autonomi che possono pianificare, ragionare e eseguire compiti di molti passaggi.

Analisi documenti lunghi

Usa la finestra di contesto di 128K per elaborare e ragionare su documenti, codici di base o trascrizioni lunghi in un'unica passata.

Flussi di lavoro di ragionamento ibrido

Applica l'architettura MoE di ragionamento ibrido a compiti che richiedono sia rapidi risposte che un profondo risoluzione dei problemi passo-passo.

Distribuzione in locale del modello di linguaggio open-source LLM

Distribuisci GLM-4.5 su infrastrutture private per le organizzazioni che necessitano di modelli di fondamento open-source personalizzabili e con controllo completo sui dati.

Pro & contro

Pro

  • Pesi aperti disponibili per l'hosting in locale
  • Disegno di ragionamento ibrido con modalità di controllo del pensiero
  • Focus forte sulla codifica agente e sull'utilizzo di strumenti
  • Integra con framework di agenti popolari come Claude Code e Cline
  • Finestra di contesto di 128K token

Contro

  • Il modello MoE di grandi dimensioni richiede hardware significativo per essere hostato in locale
  • Sostituito dalle versioni successive GLM-4.6 e GLM-4.7
  • Le prestazioni più alte spesso dipendono dall'API hostata da Z.ai

Recensioni

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D

Devin Walker

May 18, 2026

Does the job

Pretty happy overall. The core workflow just works and it saves real time. The docs could be deeper can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

J

Joanna Kowalski

May 11, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The integrations is exactly what I needed, and it is genuinely easy to set up. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

K

Kwame Mensah

Feb 21, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The integrations is exactly what I needed, and it is genuinely easy to set up. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

P

Priya Nair

Jan 22, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it is genuinely easy to set up. The core workflow fits neatly into how we already work, and the automation removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

M

Mei-Ling Wong

Jun 27, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the integrations — handled better than most — and the value for money is strong. Worth the time if this is your use case.

D

Daniel Schmidt

Jun 20, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and support is responsive. The core workflow fits neatly into how we already work, and the core workflow removed a step we used to do by hand. A few rough edges remain, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Domande e risposte

Is GLM-4.5 open source and free to use?

Yes, GLM-4.5 is an open-source foundation model, meaning its weights and code can be accessed and used without licensing fees, though deployment costs (e.g., compute infrastructure) still apply.

What makes GLM-4.5 suitable for intelligent agent tasks?

GLM-4.5 is a hybrid-reasoning Mixture-of-Experts (MoE) foundation model specifically optimized for agent workflows, with built-in tool use capabilities and a 128K context window for handling long, multi-step tasks.

How large is the context window in GLM-4.5?

GLM-4.5 supports a 128K token context window, allowing it to process and reason over long documents, extended conversations, or complex multi-step agent tasks within a single session.

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