GLM-4.5
推理大模型GLM-4.5-MoE-355B-A32B-0715
模型参数（Parameters）
3550.0
最高上下文长度（Context Length）
128K
是否支持中文
支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
支持
最高上下文输入长度
128K tokens
最长输出结果
97280 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2025-07-28
模型预文件大小
710 GB
推理模式
常规模式（Non-Thinking Mode）
思考模式（Thinking Mode）
开源和体验地址
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
接口价格
默认单位：$/100万 tokens；若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费
Standard
| 模态 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 文本 | 0.6 美元/100 万tokens | 2.2 美元/100 万tokens |
GLM-4.5模型在各大评测榜单的评分
综合评估
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
编程与软件工程
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
Agent能力评测
共 1 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
发布机构
智谱AI
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GLM-4.5-MoE-355B-A32B-0715模型解读
GLM-4.5-355B-A32B是智谱AI开源的MoE架构的大模型，总参数3550亿，每次推理激活320亿参数。
该模型是GLM 4.5系列中参数规模最大的一个模型。
GLM-4.5在官方公布的12项跨领域基准测试中，综合性能位列第三，展现了其作为第一梯队成员的强大实力。
- Agent与工具调用能力:
这是GLM-4.5的核心优势之一。在BFCL v3（函数调用）和τ-bench（通用Agent）等基准上，其表现与Anthropic的Claude 4 Sonnet几乎持平。尤其值得注意的是，在一项涉及52个真实编码任务的Agentic Coding测试中，其工具调用成功率高达90.6%，在所有对比模型中排名第一，证明了其在与外部工具交互时的极高可靠性。 - 推理能力:
GLM-4.5在需要深度逻辑和知识的推理任务上表现卓越。在AIME24（数学竞赛级问题）基准上，其得分（91.0）超过了Claude 4 Opus和Gemini 2.5 Pro。在MATH 500上也取得了98.2的高分，稳居顶级水平。这表明它具备处理复杂科学、技术和数学问题的坚实基础。 - 代码能力:
模型在SWE-bench和Terminal-Bench等编码基准上表现出强大的竞争力。虽然与Claude 4 Sonnet这类专为代码优化的模型相比互有胜负，但其结合了高可靠性的工具调用能力，使其在需要创建和调试完整项目的全栈开发等Agentic Coding场景中极具潜力。
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