GLM‑4.5Modelo de fundação MoE de raciocínio híbrido de código aberto, criado para tarefas de agenciamento, codificação e uso de ferramentas

GLM-4.5 é um modelo de linguagem grande de código aberto desenvolvido pela Zhipu AI (Z.ai) como parte da família de modelos GLM. Ele usa uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) e um design hybrid-reasoning que permite que o modelo “pense” antes de responder ou responda diretamente, visando fluxos de trabalho agentic, codificação e uso de ferramentas. O modelo suporta uma janela de contexto de 128K tokens e chamada nativa de ferramentas. O modelo é direcionado a desenvolvedores que criam agentes de IA e assistentes de codificação. Ele introduziu o "Interleaved Thinking", em que o modelo raciocina antes de cada resposta e chamada de ferramenta, recurso que nas versões posteriores do GLM (GLM-4.6 e GLM-4.7) foi ampliado com funcionalidades como Preserved Thinking e Turn-level Thinking. O GLM-4.5 enfatiza a codificação agentiva, integrando‑se a frameworks de agentes mainstream e ferramentas de codificação como Claude Code, Cline, Roo Code e Kilo Code. O repositório no GitHub hospeda recursos do modelo, código de inferência e exemplos, enquanto os pesos são lançados abertamente para auto‑hospedagem e a API é oferecida através da Z.ai API Platform. O repositório agora também documenta os modelos sucessores GLM-4.6 (expansão do contexto para 200 mil tokens) e GLM-4.7, juntamente com uma variante leve de 30B-A3B (GLM-4.7-Flash) para implantação mais eficiente. Como um lançamento open-weight, o GLM-4.5 compete com outros modelos abertos voltados para casos de uso agentic e de codificação. Seus pontos fortes estão no uso de ferramentas, controle de raciocínio e abertura, embora executar um modelo MoE grande localmente exija hardware substancial, e versões mais recentes do GLM já o superaram em benchmarks.