Z.ai: GLM 4.5

Z.ai: GLM 4.5 är en textmodell från Z.ai, släppt av leverantören 2025-07-25. Den beskrivs som Z.ai:s senaste flaggskeppsmodell, specialbyggd för agentbaserade applikationer, och den använder en Mixture of Experts (MoE)-arkitektur. Om du väljer en allmänt användbar textmodell för en applikation som behöver planera, anropa verktyg och producera långa svar, är detta modellen som Z.ai placerar högst upp i sitt sortiment.

Modellen tar text som indata och returnerar text som utdata, så den passar standardarbetsbelastningar av chatt- och kompletteringstyp. Den stöder en kontextlängd på upp till 131072 token, vilket är ungefär 128k, och en maximal utdata på 98304 token. Dess kunskapsavgränsning är 2024-12-31, så allt efter det datumet ligger utanför vad modellen tränades på. Kombinationen av ett stort kontextfönster och en stor utdatabudget innebär att du kan mata in långa dokument, transkriptioner eller verktygsresultat och fortfarande lämna utrymme för ett omfattande svar.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska användningsområden. Arbetsflöden av agenttyp är den tydligaste matchningen, eftersom modellen är specialbyggd för dem och stöder verktygsanrop, vilket låter den avgöra när en funktion ska anropas och hur resultatet ska användas. Långa dokument är ett annat: sammanfatta, extrahera strukturerad data eller besvara frågor över indata som inte skulle rymmas i en mindre kontext. Eftersom den accepterar en parameter för svarsformat kan den också användas för uppgifter där du behöver utdata formad på ett visst sätt, till exempel JSON för vidare bearbetning. Stöd för resonemang gör den lämplig för uppgifter som drar nytta av stegvis tänkande före det slutliga svaret.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id "z-ai/glm-4.5". De begärandeparametrar den stöder är include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. I praktiken innebär det att du kan styra sampling med temperature, top_p och top_k, begränsa svarslängden med max_tokens, aktivera eller granska resonemang med alternativen reasoning och include_reasoning, definiera anropbara funktioner med tools och tool_choice, samt begränsa svarsformen med response_format.

En sak att ha i åtanke är att modellen är textbaserad. Den tar inte emot bilder eller ljud, så om din indata innehåller sådant behöver du en annan modell eller ett förbearbetningssteg. Kunskapsavgränsningen 2024-12-31 innebär också att den inte kommer att känna till händelser efter det datumet om du inte anger informationen i prompten. För enkla uppgifter med låg latens där ingen av resonemangs- eller verktygsfunktionerna behövs kan en mindre modell vara ett bättre val.