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智谱 GLM-4.5-Air

すべての開発者とユーザーが、最先端の大規模モデルの能力を気軽に体験できるようにするため、智譜は Cherry Studio のユーザーに対して、GLM-4.5-Air モデルを無料で公開しました。エージェント（Agent）アプリケーション向けに特別に設計された高効率な基盤モデルとして、GLM-4.5-Air は性能とコストの間で優れたバランスを実現しており、インテリジェントアプリケーション構築に理想的な選択肢です。

🚀 GLM-4.5-Air とは？

GLM-4.5-Air は智譜が最新リリースした高性能言語モデルで、先進的なMixture-of-Experts（MoE、混合専門家）アーキテクチャを採用し、卓越した推論能力を維持しながら、計算リソースの消費を大幅に削減しています。

  • 総パラメータ数：1060 億

  • 有効化パラメータ数：120 億

簡潔な設計により、GLM-4.5-Air はより高い推論効率を実現しており、リソース制約のある環境でのデプロイに適しつつ、複雑なタスク処理にも十分対応できます。

📚 統一された学習プロセスで、知的基盤を強化

GLM-4.5-Air はフラッグシップシリーズと一貫した学習プロセスを共有しており、堅実な汎用能力の基盤を確保しています：

  1. 大規模事前学習：最大 15 兆 token の汎用コーパス上で学習を完了し、幅広い知識理解能力を構築；

  2. 特定分野の最適化：コード生成、論理推論、エージェント対話などの重要タスクで強化学習を実施；

  3. 長文コンテキスト対応：コンテキスト長を 128K tokensまで拡張し、長文書、複雑な対話、大規模コードプロジェクトを処理可能；

  4. 強化学習による強化：RL により、推論計画やツール呼び出しなどの意思決定能力を最適化。

この学習体系により、GLM-4.5-Air は優れた汎化能力とタスク適応性を備えています。

⚙️ エージェント向けに最適化された中核能力

GLM-4.5-Air はエージェントアプリケーションシナリオに深く適合しており、以下の実用的な能力を備えています：

✅ ツール呼び出し対応：標準化されたインターフェースを通じて外部ツールを呼び出し、タスクの自動化を実現 ✅ Web ブラウジングと情報抽出：ブラウザ拡張機能と連携して動的コンテンツの理解と対話を実現 ✅ ソフトウェアエンジニアリング支援：要件解析、コード生成、不具合の特定と修復をサポート ✅ フロントエンド開発支援：HTML、CSS、JavaScript などのフロントエンド技術をよく理解し、生成する能力があります

このモデルは柔軟に Claude Code、Roo Code などのコードエージェントフレームワークに統合でき、任意のカスタム Agent の中核エンジンとしても使用できます。

💡 インテリジェントな「思考モード」で、あらゆるリクエストに柔軟に対応

GLM-4.5-Air はハイブリッド推論モードをサポートしており、ユーザーは thinking.type パラメータで深い思考を有効にするかどうかを制御できます：

  • enabled：思考を有効化。段階的な推論や計画を必要とする複雑なタスクに適しています

  • disabled：思考を無効化。簡単な問い合わせや即時応答に使用します

  • デフォルト設定は 動的思考モードで、モデルが自動的に深い分析の必要性を判断します

タスクタイプ
例

簡単なタスク（思考をオフにすることを推奨）

- 「智譜AIの設立時期」を検索 - 「I love you」を中国語に翻訳

中程度のタスク（思考を有効にすることを推奨）

- 北京から上海までの飛行機と新幹線の優劣を比較する - 木星に衛星が多い理由を説明する

複雑なタスク（思考を有効にすることを強く推奨）

- MoE モデルにおいて専門家がどのように協調するかを説明する - 市場情報に基づいて ETF を買うべきか分析する

🌟 高効率・低コストで、導入がより簡単に

GLM-4.5-Air は性能とコストの間で優れたバランスを実現しており、特に実際の業務導入に適しています：

  • ⚡ 生成速度は 100 tokens/秒超で、高速応答と低遅延の対話をサポート

  • 💰 API コストは非常に低く：入力はわずか 0.8 元/百万 tokens、出力は 2 元/百万 tokens

  • 🖥️ 有効化パラメータが少なく、計算資源の要求が低いため、ローカルまたはクラウドでの高並列実行が容易

真に「高性能、低ハードル」の AI サービス体験を実現します。

🧠 実用能力に注力：スマートコード生成

GLM-4.5-Air はコード生成において安定した性能を発揮し、以下をサポートします：

  • カバー Python、JavaScript、Java などの主要言語

  • 自然言語の指示に基づいて生成する構造が明確で、保守性の高いコード

  • テンプレート化された出力を減らし、実際の開発シーンのニーズに近づけます

高速なプロトタイプ作成、自動補完、Bug 修復などの高頻度な開発タスクに適しています。

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