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智譜 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手軽に体験できるように、智譜は Cherry Studio のユーザーに GLM-4.5-Air モデルを無料で開放しました。エージェント（Agent）アプリケーション向けに設計された効率的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、スマートアプリケーション構築に最適な選択です。

🚀 GLM-4.5-Air とは？

GLM-4.5-Air は智譜が最新にリリースした高性能言語モデルで、先進的な混合エキスパートアーキテクチャ（Mixture-of-Experts, MoE）を採用し、卓越した推論能力を維持しつつ計算資源の消費を大幅に削減します。

  • 総パラメータ数：1,060 億

  • アクティブパラメータ数：120 億

設計を簡素化することで、GLM-4.5-Air はより高い推論効率を実現し、リソースが限られた環境での導入に適し、それでも複雑なタスク処理に対応できます。

📚 統一されたトレーニングプロセスで知能基盤を強化

GLM-4.5-Air はフラグシップシリーズと共通のトレーニングプロセスを共有し、堅実な汎用能力の基礎を確保しています：

  1. 大規模事前学習：最大 15 万億トークンの汎用コーパスで学習を完了し、広範な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、エージェント相互作用などの重要タスクで強化学習を実施；

  3. 長いコンテキストのサポート：コンテキスト長を 128K トークンまで拡張し、長文ドキュメント、複雑な対話や大規模な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 によってモデルの推論計画やツール呼び出しなどにおける意思決定能力を最適化します。

このトレーニング体系により、GLM-4.5-Air は優れた一般化能力とタスク適応性を獲得しています。

⚙️ エージェント向けに最適化されたコア能力

GLM-4.5-Air はエージェントアプリケーションの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：

✅ ツール呼び出しのサポート：標準化されたインターフェースを介して外部ツールを呼び出し、タスクの自動化を実現 ✅ ウェブブラウジングと情報抽出：ブラウザプラグインと連携して動的コンテンツの理解と相互作用を行える ✅ 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、欠陥の発見と修復をサポート ✅ フロントエンド開発のサポート：HTML、CSS、JavaScript などフロントエンド技術を良く理解し生成する能力

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

💡 スマートな「思考モード」で各種リクエストに柔軟に応答

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：思考を有効にし、段階的推論や計画が必要な複雑なタスクに適します

  • disabled：思考を無効にし、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が必要かどうかを判断します

タスクの種類
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」を問い合わせる - “I love you” を中国語に翻訳する

中程度のタスク（思考をオンにすることを推奨）

- 北京から上海へ行く際の飛行機と高速鉄道の利点と欠点を比較する - 木星になぜ多くの衛星があるのかを説明する

複雑なタスク（思考を強く推奨）

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

🌟 高効率かつ低コストで導入が容易

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、実際の業務展開に特に適しています：

  • ⚡ 生成速度は 100 tokens/秒 を超える、応答が迅速で低遅延の対話をサポートします

  • 💰 API コストは非常に低廉：入力はわずか 0.8 元／百万トークン、出力は 2 元／百万トークン

  • 🖥️ アクティブパラメータが少なく計算資源の要求が低いため、ローカルやクラウドで高並列に稼働させやすい

真に「高性能・低いハードル」の AI サービス体験を実現します。

🧠 実用的能力に注力：スマートなコード生成

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

  • カバーする言語は 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

プロトタイプの高速構築、自動補完、バグ修正などの頻度の高い開発タスクに適しています。

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