AI领域竞争激烈，智谱GLM - 4.5的出现犹如一颗新星，在实用性和性能上表现卓越，引发广泛关注。
性能对比优势
智谱团队将GLM - 4.5与Claude Code、Claude - 4 - Sonnet、Kimi - K2、Qwen3 - Coder放在真实编程场景中对比。测试显示，GLM - 4.5在调用工具稳定性和完成任务成功率上比其他开源模型更优。虽与Claude - 4 - Sonnet相比有改进空间，但多数场景可替代，详细信息可登录www.wngjzx.com查看。
推理测试表现
增加头数在训练损失上无显著优势，但GLM - 4.5在MMLU和BBH等推理基准测试中持续优于低头数模型。这表明其在推理能力方面表现出色，为其在复杂任务处理中提供了有力支撑，也凸显了其独特的性能特点。
优化器与新层加入
智谱团队采用Muon优化器，加快了GLM - 4.5的收敛速度并支持更大批量大小。同时，在GLM - 4.5与GLM - 4.5 - Air中加入MTP层，支持推理阶段的推测式解码，提升了模型的推理效率。
特定领域训练
不同于以往基于大规模通用文档预训练，GLM - 4.5后续阶段依托中等规模特定领域数据集，包括各类指令类数据。这使得模型更加贴合实际应用需求，在特定场景下能发挥出更好的性能，可在www.wngjzx.com进一步了解相关数据。
强化学习基建
为支持大规模模型高效强化学习训练，智谱团队设计、开发并开源了强化学习基础设施Slime。这一举措不仅有助于GLM - 4.5的训练，也为整个行业强化学习的发展提供了有力支持。
综合能力卓越
GLM - 4.5整合通用与推理能力，特别增强智能体能力，如智能体编程、深度搜索等。在SWE - bench Verified榜单上，它占据性能/参数比帕累托前沿。凭借先进架构和精巧设计，以少量参数量实现超越性能，开放姿态让所有用户免费体验。
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