此模型已弃用。我们仍会测试其性能，但频率降低：每 18 小时一次，而非每 6 小时一次。

Z AI 已推出更新版本 GLM-4.6。我们建议考虑使用该版本。

所有发布•

Z AI

•

Open weights model

•

Released 2025年7月

GLM-4.5：智能、性能与价格分析

立即试用

智能Updated

无

Artificial Analysis Intelligence Index

性能

无

每个 Intelligence Index 任务耗时（分钟）

冗长度

无

Intelligence Index 输出 token 数

GLM-4.5 (Reasoning)支持文本输入，可输出文本，上下文窗口为 128k 个 token。

推理	是
输入模态	支持：文本
输出模态	支持：文本
上下文窗口	128k 约 192 页 A4 纸（12 号 Arial 字体）
总参数量	355B
活跃参数量	32B 推理期间每个 token 启用的参数数量
许可证	MIT
模型权重	Hugging Face

指标与同类别模型进行比较：

非推理模型 → 仅与其他非推理模型比较
推理模型 → 同时与推理和非推理模型比较
开放权重模型 → 仅与规模类别相同的其他开放权重模型比较：

微型：≤4B 个参数
小型：4B–40B 个参数
中型：40B–150B 个参数
大型：>150B 个参数

专有模型 → 与价格区间相同的专有模型和开放权重模型比较，采用输入/输出价格 3:1 的混合比例：

每 100 万 token <$0.15
每 100 万 token $0.15–$1
每 100 万 token >$1

Updated

智能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

每任务耗时

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

每任务成本

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

智能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index：开放权重与专有模型

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index 与每项任务的成本

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：得分

Openness Index 以 0 至 100 的标准化评分衡量模型的开放程度（分数越高，越开放）

成本

每项 Intelligence Index 任务的成本

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

运行 Artificial Analysis Intelligence Index 的成本

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

价格：缓存命中、输入和输出

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

上下文窗口

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

模型规模（仅开放权重模型）

模型规模：总参数量与活跃参数量

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

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常见问题

关于 GLM-4.5 的常见问题

GLM-4.5 发布于 2025年7月28日。

GLM-4.5 由 Z AI 开发。

是，GLM-4.5 是推理模型。它会在给出答案之前，通过扩展思考或思维链推理来解决复杂问题。

GLM-4.5 支持文本输入。

GLM-4.5 支持文本输出。

否，GLM-4.5 不支持图像输入，只能处理文本。

否，GLM-4.5 不是多模态模型，仅支持文本输入。

GLM-4.5 的上下文窗口为 128k 个 token。这决定了模型在单次请求中可以处理多少文本和对话历史。

是，GLM-4.5 是开放权重模型，其模型权重已公开，可供下载并自行托管。

GLM-4.5 有 355B 参数（启用 32B）。

GLM-4.5 是混合专家（MoE）模型，总参数量为 355B，但推理期间仅启用 32B。

GLM-4.5 基于 MIT 许可证发布，该许可证允许商业使用。查看许可证

GLM-4.5 是可自行托管的开放权重模型。查看服务商

GLM-4.5 是可以下载并自行托管的开放权重模型。比较服务商

GLM-4.5：智能、性能与价格分析

模型摘要

智能Updated

性能

成本

冗长度

技术规格

此类别中有 131 个模型

智能

每任务耗时

每任务成本

智能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index：开放权重与专有模型

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index 与每项任务的成本

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：得分

成本

每项 Intelligence Index 任务的成本

Cost per Intelligence Index Task

运行 Artificial Analysis Intelligence Index 的成本

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

价格：缓存命中、输入和输出

Cache Hit

上下文窗口

上下文窗口

Context Window for RAG

Context Window

模型规模（仅开放权重模型）

模型规模：总参数量与活跃参数量

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

更多详情

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常见问题

GLM-4.5 何时发布？

谁开发了 GLM-4.5？

GLM-4.5 是推理模型吗？

GLM-4.5 支持哪些输入模态？

GLM-4.5 支持哪些输出模态？

GLM-4.5 能处理图像吗？

GLM-4.5 是多模态模型吗？

GLM-4.5 的上下文窗口有多大？

GLM-4.5 是开放权重模型吗？

GLM-4.5 有多少个参数？

GLM-4.5 有多少活跃参数？

GLM-4.5 使用什么许可证？

可以通过 API 使用 GLM-4.5 吗？

可以在哪里使用 GLM-4.5？