Sari la conținut
aiqbench

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Zai · pașaport de model

Z.ai: GLM 4.5 Air

glm-4-5-air
  • Ponderi deschise
  • Licență MIT
  • 110.5B parametri
  • 131,072 context
  • Lansat 2025-07-28(curatoriat)
10/27axe acoperite
General · LMArena
1,373#181 din 396
Cea mai bună percentilă
75.3MMLU-Pro (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă
51.2mediană 51.8

Ce spun datele

Evaluat pe 10 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 59,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 75.3 pct pe MMLU-Pro (Artificial Analysis) față de 15.7 pct pe Factuality Arena.

  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)75.3 pct81.5%Verifică →
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)74 pct68.4%Verifică →
  • LiveBench63.9 pct60.5%Verifică →
  • Programare55.8 pct1,427Verifică →
  • Urmarea instrucțiunilor55.1 pct1,361Verifică →
  • Prompturi dificile55.1 pct1,391Verifică →
  • General54.5 pct1,373Verifică →
  • IFBench (Artificial Analysis)34 pct37.6%Verifică →
  • Humanity's Last Exam32.6 pct8.1%Verifică →
  • Factuality Arena15.7 pct1,394Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • GPQA DiamondNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositoryzai-org/GLM-4.5-Air
Parametri110.5B
ArhitecturăGlm4MoeForCausalLM
LicențăMIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "zai-org/GLM-4.5-Air"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIz-ai/glm-4.5-air
Lungime context131,072 tokeni
Ieșire maximă98,304 tokeni
Preț intrare$0.13 per 1M tokeni
Preț intrare din cache$0.03 per 1M tokeni
Preț ieșire$0.85 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningMax tokensPresence penaltyReasoningRepetition penaltySeedStop sequencesTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-4.5-air","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • glm-4.5-air stands at 51.2 (raw mean 51.6) — measured on 10 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →

  • glm-4.5-air stands at 51.2 versus a cohort median of 51.8 across 145 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →