> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/free-glm45air.md). # 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。 *** 今すぐ無料で体験 **GLM-4.5-Air**、あなたのエージェント開発の旅を始めましょう！\ 自動化アシスタント、プログラミングパートナーを作りたい場合でも、次世代の AI アプリケーションを探求したい場合でも、GLM-4.5-Air はあなたにとって高効率で信頼できる AI エンジンになります。 📘 今すぐ接続して、創造力を解き放とう！ *** ### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信 設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。 --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/free-glm45air.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.