# Zhipu GLM-4.5-Air Чтобы каждый разработчик и пользователь мог легко испытать возможности передовых больших моделей,**Zhipu бесплатно открыла модель GLM-4.5-Air для пользователей Cherry Studio**Как эффективная базовая модель, специально созданная для приложений интеллектуальных агентов (Agent), GLM-4.5-Air обеспечивает отличный баланс между производительностью и стоимостью и является идеальным выбором для создания интеллектуальных приложений. *** **🚀 Что такое GLM-4.5-Air?** GLM-4.5-Air — это новейшая высокопроизводительная языковая модель от Zhipu, использующая передовую**архитектуру смеси экспертов (Mixture-of-Experts, MoE)**что позволяет при сохранении превосходных способностей к рассуждению значительно снизить потребление вычислительных ресурсов. * **Общее число параметров: 106 млрд** * **Число активируемых параметров: 12 млрд** Благодаря упрощённому дизайну GLM-4.5-Air достигает более высокой эффективности вывода, подходит для развертывания в средах с ограниченными ресурсами и при этом по-прежнему справляется с обработкой сложных задач.
*** **📚 Единый процесс обучения, укрепляющий интеллектуальную основу** GLM-4.5-Air использует тот же процесс обучения, что и флагманская серия, что гарантирует прочную базу общих способностей: 1. **Крупномасштабное предобучение**: обучение проведено на **15 трлн токенов общего корпуса**что формирует широкие способности к пониманию знаний; 2. **Оптимизация для специализированных областей**: усиленное обучение на ключевых задачах, таких как генерация кода, логическое рассуждение и взаимодействие с интеллектуальными агентами; 3. **Поддержка длинного контекста**: длина контекста расширена до **128K токенов**что позволяет обрабатывать длинные документы, сложные диалоги или крупные кодовые проекты; 4. **Усиление с помощью обучения с подкреплением**: с помощью RL оптимизируются способности модели к принятию решений в таких аспектах, как планирование рассуждений и вызов инструментов. Эта система обучения наделяет GLM-4.5-Air выдающейся способностью к обобщению и адаптации к задачам.
*** **⚙️ Ключевые возможности, специально оптимизированные для интеллектуальных агентов** GLM-4.5-Air глубоко адаптирована под сценарии применения интеллектуальных агентов и обладает следующими практическими возможностями: ✅ **Поддержка вызова инструментов**: через стандартизированные интерфейсы можно вызывать внешние инструменты, реализуя автоматизацию задач\ ✅ **Просмотр веб-страниц и извлечение информации**: может работать совместно с браузерными плагинами для понимания и взаимодействия с динамическим содержимым\ ✅ **Помощь в программной инженерии**: поддерживает анализ требований, генерацию кода, выявление и исправление дефектов\ ✅ **Поддержка фронтенд-разработки**: хорошо понимает и умеет генерировать решения на основе HTML, CSS, JavaScript и других фронтенд-технологий Эту модель можно гибко интегрировать в **Claude Code, Roo Code** и другие фреймворки кодовых агентов, а также использовать как основной движок для любого пользовательского Agent.
*** **💡 Интеллектуальный «режим мышления», гибкий отклик на разные запросы** GLM-4.5-Air поддерживает**гибридный режим рассуждения**пользователь может через `thinking.type` параметр управлять включением глубокого обдумывания: * `enabled`: мышление включено, подходит для сложных задач, требующих пошагового рассуждения или планирования * `disabled`: мышление отключено, используется для простых запросов или мгновенного ответа * По умолчанию установлено **динамический режим мышления**модель автоматически определяет, требуется ли углублённый анализ | Тип задачи | Пример | | ---------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Простая задача**(рекомендуется отключить мышление) |

- Запросить «время основания Zhipu AI»
- Перевести “I love you” на китайский

| | **Задача средней сложности**(рекомендуется включить мышление) |

- Сравнить преимущества и недостатки самолёта и скоростного поезда при поездке из Пекина в Шанхай
- Объяснить, почему у Юпитера много спутников

| | **Сложная задача**(настоятельно рекомендуется включить мышление) |

- Объяснить, как взаимодействуют эксперты в модели MoE
- На основе рыночной информации проанализировать, стоит ли покупать ETF

| *** **🌟 Высокая эффективность при низкой стоимости, более лёгкое развертывание** GLM-4.5-Air обеспечивает отличный баланс между производительностью и стоимостью, особенно хорошо подходя для развертывания в реальном бизнесе: * ⚡ **Скорость генерации превышает 100 токенов/сек**быстрый отклик, поддержка низколатентного взаимодействия * 💰 **Чрезвычайно низкая стоимость API**: ввод всего **0,8 юаня/миллион токенов**вывод **2 юаня/миллион токенов** * 🖥️ Мало активируемых параметров, низкие требования к вычислительным ресурсам, легко запускать с высокой параллельностью локально или в облаке По-настоящему реализует AI-сервис с «высокой производительностью и низким порогом входа».
*** **🧠 Фокус на практических возможностях: интеллектуальная генерация кода** GLM-4.5-Air стабильно показывает себя в генерации кода, поддерживая: * Охват **Python, JavaScript, Java** и других популярных языков * Генерацию по инструкциям на естественном языке**с чёткой структурой и высокой поддерживаемостью**кода * Сокращение шаблонного вывода, большая близость к потребностям реальных сценариев разработки Подходит для таких частых задач разработки, как быстрое создание прототипов, автодополнение и исправление багов. *** Попробуйте бесплатно уже сейчас **GLM-4.5-Air**и начните своё путешествие в разработке интеллектуальных агентов!\ Хотите ли вы создать автоматизированного помощника, компаньона для программирования или исследовать AI-приложения следующего поколения — GLM-4.5-Air станет вашим эффективным и надёжным AI-движком. 📘 Подключайтесь прямо сейчас и раскройте творческий потенциал! --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.cherry-ai.com/docs/russian/pre-basic/providers/cherryai/mian-fei-ti-yan-zhi-pu-glm4.5air-qing-liang-gao-xiao-xin-xuan-ze.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.