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智谱 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 のユーザーに対し、GLM-4.5-Air モデルを無料で公開しました。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ケーション構築に最適な選択肢です。

🚀 GLM-4.5-Air とは？

GLM-4.5-Air は智譜が新たに投入した高性能言語モデルで、先進的な 混合専門家アーキテクチャ（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ています。

  • 総パラメータ数：1060億

  • アクティブパラメータ数：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、資源が限られた環境でのデプロイに適している一方、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、インテリジェントな基盤を強化

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、堅実な汎用能力の基盤を確保しています：

  1. 大規模事前学習：最大 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；

  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に対して強化学習を実施；

  3. 長文コンテキスト対応：コンテキスト長を 128Kトークンまで拡張し、長文書、複雑な対話、または大規模なコードプロジェクトを処理可能；

  4. 強化学習の強化：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意思決定能力を最適化。

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能力

GLM-4.5-Air はエージェントの利用シーンに深く適応し、以下の実用的な能力を備えています：

✅ ツール呼び出し対応：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 ブラウジングと情報抽出：ブラウザ拡張機能と組み合わせ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リング支援：要件分析、コード生成、バグ検出と修正をサポート ✅ 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に対する高い理解と生成能力を備える

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 のコア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、各種リクエストに柔軟対応

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：思考を有効化。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：思考を無効化。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、モデルが深い分析の必要性を自動で判断します

タスク種別
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（思考をオンにすることを推奨）

- 北京から上海まで、飛行機と高速鉄道の優劣を比較する - 木星に衛星が多い理由を説明する

複雑なタスク（思考をオンにすることを強く推奨）

- MoE モデルにおいて専門家同士がどのように協調するかを説明する - 市場情報に基づいて ETF を買うべきか分析する

🌟 高効率・低コストで、導入がより簡単に

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

  • 💰 APIコストが非常に低い：入力はわずか 0.8元/百万トークン、出力は 2元/百万トークン

  • 🖥️ アクティブパラメータが少なく、計算資源の要求が低いため、ローカルでもクラウドでも高並列で実行しやすい

真に「高性能、低ハードル」の AI サービス体験を実現します。

🧠 実用能力に注力：インテリジェントなコード生成

GLM-4.5-Air はコード生成面で安定した性能を発揮し、以下をサポートします：

  • 対応 Python、JavaScript、Java などの主要言語

  • 自然言語の指示に基づいて生成 構造が明確で保守性の高い コード

  • テンプレート的な出力を減らし、実際の開発現場のニーズにより近づけます

高速なプロトタイプ構築、自動補完、バグ修正などの頻繁な開発タスクに適しています。

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