I pesi di GLM-4.5-Air sono aperti e posso eseguirlo localmente?

Sì — Z.ai ha rilasciato i pesi su Hugging Face sotto licenza MIT, che permette uso locale, distribuzione commerciale e fine-tuning. Con 106 miliardi di parametri totali servirà molta VRAM; sono disponibili versioni FP8 per ridurre il requisito di memoria.

Quanto costa GLM-4.5-Air e qual è la sua finestra di contesto?

Via API Z.ai costa $0,13 per milione di token in input e $0,85 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 131.072 token.

In cosa differisce GLM-4.5-Air da GLM-4.5?

GLM-4.5 ha 355 miliardi di parametri totali con 32B attivi; GLM-4.5-Air ha 106B totali con 12B attivi — un design più compatto che sacrifica un po' di margine benchmark per costi di inferenza inferiori e self-hosting più semplice.

GLM 4.5 Air

3787°

#llm #z-ai #ragionamento #agenti #programmazione #locale

Funziona su Graydient

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Z.ai | contesto da 131.072 token | $0.13/M input, $0.85/M output. GLM-4.5-Air è la variante leggera della nostra ultima famiglia di modelli di punta, anch’essa progettata per applicazioni agent-centriche. Come GLM-4.5, adotta l’architettura Mixture-of-Experts (MoE) ma con dimensioni parametriche più compatte. GLM-4.5-Air supporta anche modalità di inferenza ibride, offrendo una "modalità pensiero" per ragionamento avanzato e uso di strumenti, e una "modalità non-pensiero" per interazione in tempo reale. Gli utenti possono controllare il comportamento del ragionamento con il booleano reasoning enabled. Scopri di più nella nostra documentazione (si apre in una nuova scheda).

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

GLM-4.5-Air è la variante MoE compatta della famiglia GLM-4.5 di Z.ai, costruita specificamente per flussi di lavoro agentici. Esegue 12 miliardi di parametri attivi su 106 miliardi totali, e alterna una modalità di pensiero per ragionamenti profondi e una modalità non pensante per risposte rapide — controlli tu con un booleano. Pesi aperti sotto licenza MIT, quindi puoi eseguirlo localmente o distribuirlo commercialmente senza chiedere permessi.

Conosciuto per

Modalità di inferenza duale: attiva o disattiva il pensiero per richiesta
Architettura MoE che mantiene basso il numero di parametri attivi per la sua fascia di capacità
Licenza MIT che permette uso commerciale e modelli derivati
Design agent-first con supporto nativo all'uso di strumenti
Punteggi benchmark competitivi rispetto alla dimensione dei parametri attivi

Attenzione a

I token di output costano $0,85/M — economico, ma le risposte in modalità pensiero possono essere verbose e far salire il conto.
106 miliardi di parametri totali significa che l'hosting autonomo richiede hardware serio; controlla la VRAM prima di scaricare.
Il produttore non ha pubblicato un prompt di sistema dettagliato o specifiche di sicurezza pubblicamente.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano agente multi-step

Hai accesso a uno strumento di ricerca web e a un esecutore Python. Un utente vuole sapere il tasso di cambio attuale tra USD e JPY, poi calcolare quanto valgono 3.750 USD in JPY dopo una commissione di trasferimento dell'1,5%. Scrivi ogni chiamata agli strumenti che faresti, l'output atteso e la risposta finale.

Stress test modalità ragionamento

Tre amici — Ada, Bo e Cal — possiedono ciascuno un animale diverso (gatto, cane, pesce) e vivono su piani diversi (1, 2, 3). Ada vive sopra il proprietario del cane. Bo non possiede il pesce. Il proprietario del gatto vive al piano 1. Chi possiede cosa e dove vive? Mostra il ragionamento passo passo.

Debugga una funzione rotta

Questa funzione Python dovrebbe restituire l'elemento più comune in una lista, ma fallisce in caso di pareggio e va in crash su lista vuota. Correggi entrambi i bug e aggiungi un breve commento che spieghi ogni modifica: def most_common(lst): return max(set(lst), key=lst.count)

Confronta con

GLM 5.3 FlashX
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.37/M, output $1.25/M
GLM 5V Turbo
Modello solo API
Contesto di 202,752 token · Input $1.20/M, output $4.00/M
GLM 5.3 Prime
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $2.80/M, output $8.80/M
GLM 5.3 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M

Altri modelli di testo da z-ai

Domande frequenti

I pesi di GLM-4.5-Air sono aperti e posso eseguirlo localmente?: Sì — Z.ai ha rilasciato i pesi su Hugging Face sotto licenza MIT, che permette uso locale, distribuzione commerciale e fine-tuning. Con 106 miliardi di parametri totali servirà molta VRAM; sono disponibili versioni FP8 per ridurre il requisito di memoria.
Quanto costa GLM-4.5-Air e qual è la sua finestra di contesto?: Via API Z.ai costa $0,13 per milione di token in input e $0,85 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 131.072 token.
In cosa differisce GLM-4.5-Air da GLM-4.5?: GLM-4.5 ha 355 miliardi di parametri totali con 32B attivi; GLM-4.5-Air ha 106B totali con 12B attivi — un design più compatto che sacrifica un po' di margine benchmark per costi di inferenza inferiori e self-hosting più semplice.

Verdetto del capitano
Un MoE davvero aperto e pronto per agenti a un prezzo che rende interessante sperimentare il toggle della modalità pensiero.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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