GLM 4.5
1439°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Z.ai | ngữ cảnh 131,072 token | $0.60/M đầu vào, $2.20/M đầu ra. GLM-4.5 là mô hình nền tảng hàng đầu mới nhất của chúng tôi, được thiết kế dành riêng cho các ứng dụng dựa trên tác nhân. Nó sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) và hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên đến 128k token. GLM-4.5 mang lại khả năng nâng cao đáng kể trong suy luận, tạo mã và căn chỉnh tác nhân. Nó hỗ trợ chế độ suy luận lai với hai tùy chọn, "thinking mode" dành cho suy luận phức tạp và sử dụng công cụ, và "non-thinking mode" tối ưu cho phản hồi tức thì. Người dùng có thể kiểm soát hành vi suy luận bằng biến boolean reasoning enabled. Tìm hiểu thêm trong tài liệu của chúng tôiOpens in new tab
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
GLM-4.5 là mô hình MoE chủ lực của Z.ai, được xây dựng đặc biệt cho quy trình làm việc theo tác nhân thay vì trò chuyện chung. Với 355 tỷ tham số tổng và 32 tỷ tham số hoạt động, nó chuyển đổi giữa chế độ suy nghĩ cho suy luận phức tạp và sử dụng công cụ, và chế độ không suy nghĩ cho phản hồi nhanh, được điều khiển bằng một biến boolean. Trọng số mở theo giấy phép MIT khiến nó khá thoáng cho một mô hình quy mô này.
Nổi tiếng với
- Hai chế độ suy luận: suy luận sâu hoặc phản hồi tức thì, chuyển đổi theo mỗi lần gọi
- Giấy phép MIT — cho phép sử dụng thương mại và tinh chỉnh
- Kiến trúc MoE: 355 tỷ tham số tổng, chỉ 32 tỷ tham số hoạt động khi suy luận
- Được thiết kế riêng cho tác nhân, không phải mô hình chung được chỉnh sửa để dùng công cụ
- Có các biến thể FP8 và Air cho nhóm cần giảm tải phần cứng
Cẩn thận với
- Tự lưu trữ mô hình 355B đầy đủ cần bộ nhớ máy chủ trên 1 TB — không phải mô hình cho laptop.
- GLM-4.5-Air (106B tổng, 12B hoạt động) có sẵn nếu bạn cần nhẹ hơn, nhưng là mô hình riêng biệt.
- Điểm benchmark do Z.ai báo cáo; chưa có xác minh độc lập rộng rãi.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Kế hoạch sử dụng công cụ đa bước
Bạn đang quản lý phát hành phần mềm. Liệt kê chuỗi lệnh shell và gọi API chính xác cần thiết để: tăng phiên bản trong package.json, chạy kiểm thử, xây dựng ảnh Docker gắn thẻ phiên bản mới, đẩy lên registry, và gửi tin nhắn Slack với digest ảnh. Hiển thị từng bước dưới dạng gọi công cụ riêng biệt với đầu vào và kết quả mong đợi.
Gỡ lỗi vòng lặp tác nhân thất bại
Một vòng lặp tác nhân gọi công cụ tìm kiếm, sau đó công cụ tóm tắt, rồi ghi file. Sau ba vòng lặp nó dừng mà không lỗi. Phân tích các nguyên nhân thất bại có thể nhất — tràn ngữ cảnh, lỗi phân tích gọi công cụ, lỗi bị nuốt im lặng — và cho mỗi trường hợp viết đoạn mã Python tối giản để xác nhận hoặc loại trừ.
Suy luận qua câu đố logic
Năm kỹ sư mỗi người sở hữu một ngôn ngữ lập trình khác nhau, uống một loại đồ uống khác nhau, và ngồi thành hàng. Lập trình viên Python uống cà phê. Lập trình viên Rust ngồi cạnh người uống trà. Lập trình viên Go ngồi ở một đầu. Lập trình viên Java uống nước. Lập trình viên TypeScript ngồi ngay bên phải người uống cà phê. Ai uống gì và họ ngồi theo thứ tự nào? Hãy trình bày suy luận từng bước.
So sánh với
- GLM 5.3 FlashXMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.37/M, đầu ra $1.25/M
- GLM 5V TurboMô hình chỉ APIngữ cảnh 202,752 token · Đầu vào $1.20/M, đầu ra $4.00/M
- GLM 5.3 PrimeMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.80/M, đầu ra $8.80/M
- GLM 5.3 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.72/M
Thêm mô hình văn bản từ z-ai
Câu hỏi thường gặp
- Trọng số GLM-4.5 có mở và tôi có thể chạy cục bộ không?
- Có — Z.ai đã phát hành đầy đủ mô hình, biến thể Air, phiên bản FP8 và các mô hình cơ bản trên Hugging Face theo giấy phép MIT, nên cho phép sử dụng thương mại và tinh chỉnh. Chạy mô hình 355B đầy đủ cục bộ cần bộ nhớ máy chủ trên 1 TB, nên hầu hết người tự lưu trữ sẽ chọn biến thể Air hoặc bản FP8.
- GLM-4.5 có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Qua API Z.ai, giá là 0,60 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 2,20 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 128k token.
- Sự khác biệt giữa GLM-4.5 và GLM-4.5-Air là gì?
- GLM-4.5 có 355 tỷ tham số tổng với 32 tỷ tham số hoạt động; GLM-4.5-Air là thiết kế nhỏ hơn với 106 tỷ tổng và 12 tỷ hoạt động, đánh đổi một phần khả năng để giảm yêu cầu phần cứng trong khi giữ hai chế độ suy nghĩ/không suy nghĩ.
Phán quyết của thuyền trưởngMột MoE thực sự mở, ưu tiên tác nhân với thiết kế hai chế độ hợp lý — giấy phép MIT và bản FP8 khiến nó đáng cân nhắc cho các nhóm có phần cứng phù hợp.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
GLM 4.5 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153