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Zhipu GLM-4.5-Air

すべての開発者とユーザーが最先端の大規模モデルの能力を手軽に体験できるように、智譜は Cherry Studio のユーザーに GLM-4.5-Air モデルを無料で開放しました。エージェント（Agent）アプリ向けに設計された高効率な基盤モデルとして、GLM-4.5-Air は性能とコストの間で優れたバランスを実現しており、インテリジェントなアプリ構築に理想的な選択肢です。

🚀 GLM-4.5-Air とは？

GLM-4.5-Air は智譜が新たにリリースした高性能言語モデルで、先進的な混合エキスパート構造（Mixture-of-Experts, MoE）を採用し、卓越した推論能力を維持しながら、計算資源の消費を大幅に削減します。

  • 総パラメータ数：1060億

  • 有効化パラメータ数：120億

簡潔な設計により、GLM-4.5-Air はより高い推論効率を実現し、リソース制約のある環境での導入に適している一方、複雑なタスク処理にも十分対応できます。

📚 統一された学習プロセスで、インテリジェンスの基盤を強化

GLM-4.5-Air はフラッグシップシリーズと共通の一貫した学習プロセスを共有しており、堅実な汎用能力の基盤を備えています：

  1. 大規模事前学習：最大で 15兆トークンの汎用コーパスで学習を完了し、幅広い知識理解能力を構築しました；

  2. 特定分野の最適化：コード生成、論理推論、エージェント対話などの重要タスクで強化学習を実施；

  3. 長文脈サポート：コンテキスト長は 128Kトークンまで拡張され、長文書、複雑な会話、または大規模コードプロジェクトを処理できます；

  4. 強化学習による強化：RL により、推論計画やツール呼び出しなどにおけるモデルの判断能力を最適化します。

この学習体系により、GLM-4.5-Air は優れた汎化能力とタスク適応性を備えています。

⚙️ エージェント向けに最適化されたコア機能

GLM-4.5-Air はエージェントのアプリケーションシーンに深く適合するよう調整され、以下の実用的な能力を備えています：

✅ ツール呼び出しサポート：標準化されたインターフェースを通じて外部ツールを呼び出し、タスクの自動化を実現 ✅ Web閲覧と情報抽出：ブラウザプラグインと連携して、動的コンテンツの理解と対話を実現 ✅ ソフトウェアエンジニア支援：要件分析、コード生成、欠陥の特定と修正をサポート ✅ フロントエンド開発支援：HTML、CSS、JavaScript などのフロントエンド技術をよく理解し、生成する能力があります

このモデルは柔軟に Claude Code、Roo Code などのコードエージェントフレームワークに統合でき、任意のカスタム Agent の中核エンジンとしても使用できます。

💡 インテリジェントな「思考モード」で、さまざまなリクエストに柔軟に対応

GLM-4.5-Air はハイブリッド推論モードをサポートしており、ユーザーは thinking.type パラメータで深い思考を有効にするかどうかを制御できます：

  • enabled：思考を有効にします。段階的な推論や計画が必要な複雑なタスクに適しています

  • disabled：思考を無効にします。簡単な問い合わせや即時応答に使用します

  • デフォルト設定は 動的思考モードで、モデルが深い分析が必要かどうかを自動的に判断します

タスクの種類
例

簡単なタスク（思考をオフにすることを推奨）

- 「智譜AIの設立時期」を検索 - 「I love you」を中国語に翻訳

中程度のタスク（思考を有効にすることを推奨）

- 北京から上海までの飛行機と高速鉄道の利点・欠点を比較 - 木星に衛星が多い理由を説明

複雑なタスク（思考を有効にすることを強く推奨）

- MoE モデルにおいてエキスパートがどのように協調するかを説明 - 市場情報に基づいてETFを買うべきか分析

🌟 高効率・低コストで、導入がより容易

GLM-4.5-Air は性能とコストの間で優れたバランスを実現しており、実際の業務導入に特に適しています：

  • ⚡ 生成速度は100トークン/秒超で、応答が速く、低遅延の対話をサポートします

  • 💰 APIコストが非常に低い：入力はわずか 0.8元/100万トークン、出力は 2元/100万トークン

  • 🖥️ 有効化パラメータが少なく、計算資源の要求が低いため、ローカルまたはクラウドで高並列に実行しやすい

真に「高性能、低い導入ハードル」の AI サービス体験を実現します。

🧠 実用的な能力に焦点：インテリジェントなコード生成

GLM-4.5-Air はコード生成において安定した性能を発揮し、以下をサポートします：

  • 対応言語は Python、JavaScript、Java などの主要言語

  • 自然言語指示に基づいて生成構造が明確で、保守性が高いコード

  • テンプレート的な出力を減らし、実際の開発シーンのニーズに近づけます

迅速なプロトタイプ構築、自動補完、Bug修正などの高頻度な開発タスクに適しています。

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💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

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