模型架构与参数 - 采用混合专家（MoE）架构，提供两个版本：GLM-4-5总参数量3550亿，激活参数320亿；GLM-4-5-Air总参数1060亿，激活参数120亿 [1][4][6] - 训练数据覆盖15万亿tokens通用语料，另有8万亿tokens针对代码、推理、Agent任务的精调数据，辅以强化学习增强能力 [7] 性能与排名 - 综合性能全球第三，在MMLU Pro、MATH500等12项评测中位列国产和开源模型首位 [3] - 在真实代码智能体人工评测中表现国内最佳，综合能力达到开源SOTA水平 [4] - 在52个编程任务测试中，任务完成度与工具调用可靠性优于Claude Code、Kimi-K2等模型，接近Claude-4-Sonnet [8] 技术特点 - 支持两种模式：复杂推理的思考模式和即时响应的非思考模式 [4] - 参数效率显著优于DeepSeek-R1和Kimi-K2，SWE-bench榜单中性能/参数比更优 [8] - 高速版生成速率达100 tokens/秒，支持高并发部署 [12] 商业化与成本 - API调用价格低至输入0-8元/百万tokens，输出2元/百万tokens [1][10] 应用场景展示 - 发布多个Agent应用DEMO：模拟搜索引擎、弹幕视频平台模拟器、可玩Flappy Bird游戏、图文自动排版PPT工具 [14]