Açık kaynak yapay zeka dünyası az önce başka bir sarsıcı değişime tanık oldu. Eskiden Zhipu olarak bilinen Çinli yapay zeka şirketi Z.ai, DeepSeek'i geride bırakmayı ve yapay zeka performansı ile erişilebilirliği için yeni standartlar belirlemeyi vaat eden GLM-4.5 ve GLM-4.5 Air'ı piyasaya sürdü. Bu modeller, artımlı iyileştirmelerden daha fazlasını temsil ediyor; hibrit akıl yürütme ve aracılık yeteneklerinin üretim ortamlarında nasıl çalışması gerektiğine dair temel bir yeniden düşünmeyi barındırıyorlar.
button
Bu sürüm, geliştiricilerin tescilli modellere yetenekten ödün vermeden uygun maliyetli alternatifler talep ettiği kritik bir zamanda geliyor. Hem GLM-4.5 hem de GLM-4.5 Air, verimliliği en üst düzeye çıkarırken akıl yürütme, kodlama ve çok modlu görevlerde son teknoloji performansı koruyan sofistike mimari yeniliklerle bu vaadi yerine getiriyor.
GLM-4.5 Mimari Devrimini Anlamak
GLM-4.5 serisi, geleneksel transformatör mimarilerinden önemli bir ayrılığı temsil ediyor. Tamamen kendi geliştirdiği bir mimari üzerine inşa edilen GLM-4.5, onu rakiplerinden ayıran birkaç temel yenilik sayesinde açık kaynak modellerde SOTA (son teknoloji) performansına ulaşıyor.
GLM-4.5, 32 milyar aktif parametre ile toplam 355 milyar parametreye sahipken, GLM-4.5 Air, 106 milyar toplam parametre ve 12 milyar aktif parametre ile daha kompakt bir tasarıma sahiptir. Bu parametre yapılandırması, hesaplama verimliliği ile model yeteneği arasında dikkatli bir dengeyi yansıtır ve her iki modelin de makul çıkarım maliyetlerini korurken etkileyici performans sunmasını sağlar.
Modeller, çıkarım sırasında parametrelerin yalnızca bir alt kümesini etkinleştiren sofistike bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisi kullanır. Her ikisi de optimum verimlilik için Uzman Karışımı tasarımından yararlanır ve GLM-4.5'in 355 milyar parametresinin sadece 32 milyarını kullanarak karmaşık görevleri işlemesini sağlar. Bu arada, GLM-4.5 Air, 106 milyar toplam parametre havuzundan sadece 12 milyar aktif parametre ile karşılaştırılabilir akıl yürütme yeteneklerini korur.
Bu mimari yaklaşım, büyük dil modeli dağıtımındaki en acil zorluklardan birini doğrudan ele alıyor: çıkarımın hesaplama yükü. Geleneksel yoğun modeller, her çıkarım işlemi için tüm parametreleri etkinleştirmeyi gerektirir ve daha basit görevler için gereksiz hesaplama yükü oluşturur. GLM-4.5 serisi, hesaplama karmaşıklığını görev gereksinimleriyle eşleştiren akıllı parametre yönlendirmesiyle bunu çözer.
Ayrıca, modeller 128 bin giriş ve 96 bin çıkış bağlam penceresini destekleyerek, sofistike uzun biçimli akıl yürütmeyi ve kapsamlı belge analizini mümkün kılan önemli bağlam işleme yetenekleri sunar. Bu genişletilmiş bağlam penceresi, modellerin karmaşık çok adımlı etkileşimlerin farkındalığını sürdürmesi gereken aracılık uygulamaları için özellikle değerli olduğunu kanıtlıyor.
GLM-4.5 Air Optimize Edilmiş Performans Özellikleri
GLM-4.5 Air, hesaplama kaynaklarının dikkatli yönetilmesi gereken senaryolar için özel olarak tasarlanmış serinin verimlilik şampiyonu olarak öne çıkıyor. GLM-4.5 Air, temel yeteneklerden ödün vermeden hız ve kaynak optimizasyonunu önceliklendiren bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisi üzerine inşa edilmiş, yapay zeka aracı uygulamaları için özel olarak tasarlanmış temel bir modeldir.
Air varyantı, dikkatli parametre azaltmanın model kalitesini korurken dağıtım fizibilitesini önemli ölçüde nasıl iyileştirebileceğini gösteriyor. 106 milyar toplam parametre ve 12 milyar aktif parametre ile GLM-4.5 Air, doğrudan daha düşük çıkarım maliyetlerine ve daha hızlı yanıt sürelerine dönüşen olağanüstü verimlilik kazanımları elde ediyor.
Bellek gereksinimleri, GLM-4.5 Air'ın öne çıktığı başka bir alanı temsil ediyor. GLM-4.5 Air, 16 GB GPU belleği (INT4 nicemlenmiş olarak ~12 GB) gerektirir, bu da onu orta düzeyde donanım kısıtlamaları olan kuruluşlar için erişilebilir kılar. Bu erişilebilirlik faktörü, birçok geliştirme ekibinin daha büyük modellerle ilişkili altyapı maliyetlerini haklı çıkaramayacağı için yaygın benimseme için çok önemlidir.
Optimizasyon, salt parametre verimliliğinin ötesine geçerek aracı odaklı görevler için özel eğitimi de kapsar. Araç kullanımı, web tarama, yazılım geliştirme ve ön uç geliştirme için kapsamlı bir şekilde optimize edilmiştir, kodlama aracılarıyla sorunsuz entegrasyon sağlar. Bu uzmanlaşma, GLM-4.5 Air'ın benzer boyuttaki genel amaçlı modellere kıyasla pratik geliştirme görevlerinde üstün performans sunduğu anlamına gelir.
Yanıt gecikmesi, kullanıcıların neredeyse anında geri bildirim beklediği etkileşimli uygulamalarda özellikle önemli hale gelir. GLM-4.5 Air'ın azaltılmış parametre sayısı ve optimize edilmiş çıkarım hattı, çoğu sorgu için saniyenin altında yanıt süreleri sağlar, bu da onu kod tamamlama, etkileşimli hata ayıklama ve canlı dokümantasyon oluşturma gibi gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir.
Hibrit Akıl Yürütme Uygulaması ve Faydaları
Her iki GLM-4.5 modelinin de belirleyici özelliği, hibrit akıl yürütme yeteneklerinde yatmaktadır. Hem GLM-4.5 hem de GLM-4.5 Air, karmaşık akıl yürütme ve araç kullanımı için düşünme modu ve anında yanıtlar için düşünmeme modu olmak üzere iki mod sağlayan hibrit akıl yürütme modelleridir. Bu çift modlu mimari, yapay zeka modellerinin farklı türdeki bilişsel görevleri nasıl ele aldığında temel bir yeniliği temsil ediyor.
Düşünme modu, modellerin çok adımlı akıl yürütme, araç kullanımı veya genişletilmiş analiz gerektiren karmaşık sorunlarla karşılaştığında etkinleşir. Düşünme modunda, modeller geliştiriciler tarafından görülebilen ancak son kullanıcılardan gizlenen ara akıl yürütme adımları üretir. Bu şeffaflık, temiz kullanıcı arayüzlerini korurken akıl yürütme süreçlerinin hata ayıklamasını ve optimizasyonunu sağlar.
Tersine, düşünmeme modu, genişletilmiş akıl yürütme yükü olmadan anında yanıtlardan faydalanan basit sorguları ele alır. Model, sorgu karmaşıklığına ve bağlama göre hangi modun kullanılacağını otomatik olarak belirler, böylece çeşitli kullanım senaryolarında optimum kaynak kullanımını sağlar.
Bu hibrit yaklaşım, üretim yapay zeka sistemlerinde kalıcı bir zorluğu çözüyor: yanıt hızı ile akıl yürütme kalitesini dengelemek. Geleneksel modeller ya kapsamlı akıl yürütme için hızdan ödün verir ya da hızlı ama potansiyel olarak yüzeysel yanıtlar sağlar. GLM-4.5'in hibrit sistemi, akıl yürütme karmaşıklığını görev gereksinimleriyle eşleştirerek bu ödünleşimi ortadan kaldırır.
Her ikisi de karmaşık görevler için düşünme modu ve anında yanıtlar için düşünmeme modu sağlayarak, değişen bilişsel taleplere uyum sağlayan sorunsuz bir kullanıcı deneyimi yaratır. Geliştiriciler, belirli uygulama gereksinimlerine göre hız ve akıl yürütme derinliği arasındaki dengeyi ince ayar yapmak için mod seçimi parametrelerini yapılandırabilirler.
Düşünme modu, modellerin çok adımlı eylemleri planlaması, araç kullanım seçeneklerini değerlendirmesi ve uzun süreli etkileşimler boyunca tutarlı akıl yürütmeyi sürdürmesi gereken aracılık uygulamaları için özellikle değerli olduğunu kanıtlıyor. Bu arada, düşünmeme modu, olgusal aramalar veya basit kod tamamlama görevleri gibi basit sorgular için duyarlı performans sağlar.
Teknik Özellikler ve Eğitim Detayları
GLM-4.5'in etkileyici yeteneklerinin altında yatan teknik temel, kapsamlı mühendislik çabasını ve yenilikçi eğitim metodolojilerini yansıtır. 15 trilyon jeton üzerinde eğitilmiş, 128 bin girişe ve 96 bin çıkış bağlam penceresine kadar destekleyen modeller, son teknoloji performans için gereken ölçeği ve sofistikasyonu gösterir.
Eğitim verisi kürasyonu, özellikle kod üretimi ve aracılık akıl yürütme gibi özel uygulamalar için model kalitesinde kritik bir faktördür. 15 trilyon jetonluk eğitim külliyatı, kod depoları, teknik dokümantasyon, akıl yürütme örnekleri ve etki alanları arasında kapsamlı anlayışı sağlayan çok modlu içerik dahil olmak üzere çeşitli kaynakları içerir.
Bağlam penceresi yetenekleri, GLM-4.5'i birçok rakip modelden ayırır. GLM-4.5, 128 bin bağlam uzunluğu ve yerel fonksiyon çağırma kapasitesi sağlayarak, bağlam kesintisi olmadan sofistike uzun biçimli analiz ve çok turlu konuşmaları mümkün kılar. 96 bin çıkış bağlam penceresi, modellerin yapay uzunluk kısıtlamaları olmadan kapsamlı yanıtlar üretebilmesini sağlar.
Yerel fonksiyon çağırma, harici orkestrasyon katmanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldıran başka bir mimari avantajı temsil eder. Modeller, akıl yürütme süreçlerinin bir parçası olarak harici araçları ve API'leri doğrudan çağırabilir, daha verimli ve güvenilir aracı iş akışları oluşturur. Bu yetenek, modellerin veritabanları, harici hizmetler ve geliştirme araçlarıyla etkileşime girmesi gereken üretim uygulamaları için çok önemlidir.
Eğitim süreci, aracılık görevleri için özel optimizasyonu içerir ve modellerin araç kullanımında, çok adımlı akıl yürütmede ve bağlam sürdürmede güçlü yetenekler geliştirmesini sağlar. Akıl yürütme, kodlama ve çok modlu algı-eylem iş akışları için birleşik mimari, tek etkileşimler içinde farklı görev türleri arasında sorunsuz geçişler sağlar.
Performans kıyaslamaları, bu eğitim yaklaşımlarının etkinliğini doğrular. Her iki kıyaslamada da GLM-4.5, aracı yetenek değerlendirmelerinde Claude'un performansını yakalamakta, açık kaynak erişilebilirliğini korurken önde gelen tescilli modellere karşı rekabetçi yetenek sergilemektedir.
Lisanslama ve Ticari Dağıtım Avantajları
Açık kaynak lisanslama, mevcut yapay zeka ortamında GLM-4.5'in en önemli rekabet avantajlarından birini temsil eder. Temel modeller, hibrit (düşünme/düşünmeme) modeller ve FP8 versiyonları, MIT lisansı altında sınırsız ticari kullanım ve ikincil geliştirme için yayınlanmıştır, ticari dağıtım için benzeri görülmemiş bir özgürlük sağlar.
Bu lisanslama yaklaşımı, diğer açık kaynak modellerini sınırlayan birçok kısıtlamayı ortadan kaldırır. Kuruluşlar, lisans ücreti veya kullanım kısıtlamaları olmaksızın GLM-4.5 uygulamalarını değiştirebilir, yeniden dağıtabilir ve ticarileştirebilir. MIT lisansı, genellikle kurumsal yapay zeka dağıtımlarını karmaşıklaştıran ticari endişeleri özel olarak ele alır.
Çoklu Erişim Yöntemleri ve Platform Entegrasyonu
GLM-4.5 ve GLM-4.5 Air, geliştiricilere farklı kullanım senaryoları ve teknik gereksinimler için optimize edilmiş çoklu erişim yolları sunar. Bu dağıtım seçeneklerini anlamak, ekiplerin kendi özel uygulamaları için en uygun entegrasyon yöntemini seçmelerini sağlar.
Resmi Web Sitesi ve Doğrudan API Erişimi
Birincil erişim yöntemi, anında model etkileşimi için kullanıcı dostu bir arayüz sağlayan chat.z.ai adresindeki Z.ai'nin resmi platformunu kullanmayı içerir. Bu web tabanlı arayüz, teknik entegrasyon çalışması gerektirmeden hızlı prototipleme ve test yapmayı sağlar. Geliştiriciler, API uygulamalarına geçmeden önce model yeteneklerini değerlendirebilir, istem mühendisliği stratejilerini test edebilir ve kullanım senaryolarını doğrulayabilir.
Z.ai'nin resmi uç noktaları aracılığıyla doğrudan API erişimi, kapsamlı dokümantasyon ve destekle üretim düzeyinde entegrasyon yetenekleri sağlar. Resmi API, hibrit akıl yürütme modu seçimi, bağlam penceresi kullanımı ve yanıt biçimlendirme seçenekleri dahil olmak üzere model parametreleri üzerinde ayrıntılı kontrol sunar.
Basitleştirilmiş Erişim için OpenRouter Entegrasyonu
OpenRouter, openrouter.ai/z-ai adresindeki birleşik API platformları aracılığıyla GLM-4.5 modellerine kolaylaştırılmış erişim sağlar. Bu entegrasyon yöntemi, OpenRouter'ın çok modelli altyapısını zaten kullanan geliştiriciler için özellikle değerli olduğunu kanıtlıyor, çünkü ayrı API anahtarı yönetimi ve entegrasyon desenlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırıyor.
OpenRouter uygulaması, kimlik doğrulama, hız sınırlama ve hata işlemeyi otomatik olarak ele alarak geliştirme ekipleri için entegrasyon karmaşıklığını azaltır. Ayrıca, OpenRouter'ın standartlaştırılmış API formatı, kod değişiklikleri olmadan GLM-4.5 ve diğer mevcut modeller arasında kolay model geçişi ve A/B testi yapılmasını sağlar.
Maliyet yönetimi, OpenRouter'ın birden fazla model sağlayıcısında ayrıntılı kullanım analizi ve harcama kontrolleri sunan birleşik faturalandırma sistemi aracılığıyla daha şeffaf hale gelir. Bu merkezi yaklaşım, uygulamalarında birden fazla yapay zeka modeli kullanan kuruluşlar için bütçe yönetimini basitleştirir.
Açık Kaynak Dağıtımı için Hugging Face Hub
Hugging Face Hub, GLM-4.5 modellerine ev sahipliği yaparak kapsamlı model kartları, teknik dokümantasyon ve topluluk odaklı kullanım örnekleri sunar. Bu platform, açık kaynak dağıtım desenlerini tercih eden veya kapsamlı model özelleştirmesi gerektiren geliştiriciler için çok önemlidir.
Hugging Face entegrasyonu, Transformers kütüphanesini kullanarak yerel dağıtımı mümkün kılar, kuruluşlara model barındırma ve veri gizliliği üzerinde tam kontrol sağlar. Geliştiriciler, model ağırlıklarını doğrudan indirebilir, özel çıkarım hatları uygulayabilir ve belirli donanım ortamları için dağıtım yapılandırmalarını optimize edebilir.
Kendi Kendine Barındırılan Dağıtım Seçenekleri
Sıkı veri gizliliği gereksinimleri veya özel altyapı ihtiyaçları olan kuruluşlar, GLM-4.5 modellerini kendi kendine barındırılan yapılandırmalar kullanarak dağıtabilirler. MIT lisansı, özel bulut ortamları, şirket içi altyapı veya hibrit mimariler arasında sınırsız dağıtımı mümkün kılar.
Kendi kendine barındırılan dağıtım, model davranışı, güvenlik yapılandırmaları ve entegrasyon desenleri üzerinde maksimum kontrol sağlar. Kuruluşlar, harici bağımlılıklar olmadan özel kimlik doğrulama sistemleri, özel izleme altyapısı ve alana özgü optimizasyonlar uygulayabilir.
Docker veya Kubernetes kullanarak kapsayıcı tabanlı dağıtım, değişen iş yükü taleplerine uyum sağlayabilen ölçeklenebilir kendi kendine barındırılan uygulamaları mümkün kılar. Bu dağıtım desenleri, mevcut kapsayıcı orkestrasyon uzmanlığına sahip kuruluşlar için özellikle değerli olduğunu kanıtlıyor.
Apidog Kullanarak Geliştirme İş Akışlarıyla Entegrasyon
Modern yapay zeka geliştirme, bu çeşitli erişim yöntemleri arasında model entegrasyonu, test ve dağıtım iş akışlarını etkili bir şekilde yönetmek için sofistike araçlar gerektirir. Apidog, seçilen dağıtım yaklaşımından bağımsız olarak GLM-4.5 entegrasyonunu kolaylaştıran kapsamlı API yönetim yetenekleri sağlar.
button
GLM-4.5 modellerini farklı platformlarda (OpenRouter, doğrudan API erişimi, Hugging Face dağıtımları veya kendi kendine barındırılan yapılandırmalar aracılığıyla olsun) uygularken, geliştiricilerin çeşitli kullanım senaryolarında performansı doğrulaması, farklı parametre yapılandırmalarını test etmesi ve güvenilir hata işlemeyi sağlaması gerekir. Apidog'un API test çerçevesi, tüm bu dağıtım yöntemlerinde model yanıtlarının, gecikme özelliklerinin ve kaynak kullanım desenlerinin sistematik olarak değerlendirilmesini sağlar.
Platformun dokümantasyon oluşturma yetenekleri, GLM-4.5'i birden fazla erişim yöntemi aracılığıyla aynı anda dağıtırken özellikle değerli olduğunu kanıtlıyor. Geliştiriciler, OpenRouter, doğrudan API ve kendi kendine barındırılan dağıtımlar genelinde GLM-4.5'in hibrit akıl yürütme yeteneklerine özgü model yapılandırma seçenekleri, giriş/çıkış şemaları ve kullanım örneklerini içeren kapsamlı API dokümantasyonunu otomatik olarak oluşturabilir.
Apidog içindeki işbirliği özellikleri, GLM-4.5 uygulamalarıyla çalışan geliştirme ekipleri arasında bilgi paylaşımını kolaylaştırır. Ekip üyeleri test yapılandırmalarını paylaşabilir, en iyi uygulamaları belgeleyebilir ve model etkinliğini en üst düzeye çıkaran entegrasyon desenleri üzerinde işbirliği yapabilir.
Ortam yönetimi yetenekleri, ekiplerin OpenRouter'ın yönetilen hizmetini, doğrudan API entegrasyonunu veya kendi kendine barındırılan uygulamaları kullanıp kullanmadığına bakılmaksızın, geliştirme, hazırlık ve üretim ortamlarında tutarlı GLM-4.5 dağıtımlarını sağlar. Geliştiriciler, farklı ortamlar için ayrı yapılandırmaları sürdürebilirken, tekrarlanabilir dağıtım desenlerini sağlayabilirler.
Uygulama Stratejileri ve En İyi Uygulamalar
GLM-4.5 modellerini başarılı bir şekilde dağıtmak, altyapı gereksinimleri, performans optimizasyon teknikleri ve model etkinliğini en üst düzeye çıkaran entegrasyon desenlerinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Kuruluşlar, optimal dağıtım yapılandırmalarını belirlemek için kendi özel kullanım senaryolarını model yeteneklerine göre değerlendirmelidir.
Donanım gereksinimleri GLM-4.5 ve GLM-4.5 Air arasında önemli ölçüde farklılık gösterir, bu da kuruluşların altyapı kısıtlamalarına uygun varyantları seçmelerini sağlar. Sağlam GPU altyapısına sahip ekipler, maksimum yetenek için tam GLM-4.5 modelini kullanabilirken, kaynak kısıtlı ortamlar GLM-4.5 Air'ın azaltılmış altyapı maliyetleriyle yeterli performans sağladığını görebilir.
Model ince ayarı, özel gereksinimleri olan kuruluşlar için başka bir kritik husustur. MIT lisansı, kapsamlı model özelleştirmesini mümkün kılar, ekiplerin GLM-4.5'i alana özgü uygulamalar için uyarlamasına olanak tanır. Ancak, ince ayar, optimum sonuçlar elde etmek için dikkatli veri kümesi kürasyonu ve eğitim uzmanlığı gerektirir.
Hibrit mod yapılandırması, yanıt hızı ile akıl yürütme kalitesini dengelemek için dikkatli parametre ayarlaması gerektirir. Sıkı gecikme gereksinimleri olan uygulamalar daha agresif düşünmeme modu varsayılanlarını tercih edebilirken, akıl yürütme kalitesini önceliklendiren uygulamalar daha düşük düşünme modu eşiklerinden faydalanabilir.
API entegrasyon desenleri, verimli aracı iş akışları oluşturmak için GLM-4.5'in yerel fonksiyon çağırma yeteneklerinden yararlanmalıdır. Harici orkestrasyon katmanları uygulamak yerine, geliştiriciler sistem karmaşıklığını azaltmak ve güvenilirliği artırmak için modelin yerleşik araç kullanım yeteneklerine güvenebilirler.
Güvenlik Hususları ve Risk Yönetimi
GLM-4.5 gibi açık kaynak modellerini dağıtmak, kuruluşların kapsamlı risk yönetimi stratejileri aracılığıyla ele alması gereken güvenlik hususlarını beraberinde getirir. Model ağırlıklarının mevcudiyeti, kapsamlı güvenlik denetimine olanak tanır, ancak aynı zamanda yetkisiz erişimi veya kötüye kullanımı önlemek için dikkatli işlemeyi de gerektirir.
Model çıkarım güvenliği, model davranışını tehlikeye atabilecek veya eğitim verilerinden hassas bilgileri çıkarabilecek düşmanca girdilere karşı koruma gerektirir. Kuruluşlar, potansiyel olarak sorunlu etkileşimleri tanımlamak için girdi doğrulama, çıktı filtreleme ve anomali algılama sistemleri uygulamalıdır.
Üretim ortamlarında GLM-4.5 modellerini barındırırken dağıtım altyapısı güvenliği kritik hale gelir. Ağ izolasyonu, erişim kontrolleri ve şifreleme dahil olmak üzere standart güvenlik uygulamaları, geleneksel uygulamalarda olduğu gibi yapay zeka modeli dağıtımları için de geçerlidir.
Veri gizliliği hususları, uygulamalar ve GLM-4.5 modelleri arasındaki bilgi akışlarına dikkatli bir şekilde odaklanmayı gerektirir. Kuruluşlar, hassas veri girişlerinin uygun korumayı almasını ve model çıktılarının yanlışlıkla gizli bilgileri ifşa etmemesini sağlamalıdır.
Tedarik zinciri güvenliği, modelin kökenine ve bütünlük doğrulamasına kadar uzanır. Kuruluşlar, model sağlama toplamlarını doğrulamalı, indirme kaynaklarını doğrulamalı ve dağıtılan modellerin amaçlanan yapılandırmalarla eşleşmesini sağlayan kontroller uygulamalıdır.
GLM-4.5'in açık kaynak doğası, güvenlik özelliklerinin belirsiz kaldığı tescilli modellere göre avantaj sağlayan kapsamlı güvenlik denetimini mümkün kılar. Kuruluşlar, satıcı güvenlik iddialarına güvenmek yerine doğrudan inceleme yoluyla model mimarisini, eğitim verisi özelliklerini ve potansiyel güvenlik açıklarını analiz edebilir.
Sonuç
GLM-4.5 ve GLM-4.5 Air, açık kaynak yapay zeka yeteneklerinde önemli ilerlemeleri temsil ediyor, başarılı açık kaynak projelerini tanımlayan erişilebilirlik ve esnekliği korurken rekabetçi performans sunuyor. Z.ai, gerçek dünya dağıtım zorluklarını ele alan mimari yeniliklerle açık kaynak modellerde SOTA performansına ulaşan yeni nesil temel modeli GLM-4.5'i piyasaya sürdü.
Hibrit akıl yürütme mimarisi, düşünceli tasarımın yanıt hızı ve akıl yürütme kalitesi arasındaki geleneksel ödünleşmeleri nasıl ortadan kaldırabileceğini gösteriyor. Bu yenilik, saf kıyaslama performansından ziyade pratik faydayı önceliklendiren gelecekteki model geliştirme için bir şablon sağlar.
Maliyet verimliliği avantajları, daha önce gelişmiş yapay zeka yeteneklerini aşırı pahalı bulan kuruluşlar için GLM-4.5'i erişilebilir kılar. Azaltılmış çıkarım maliyetleri ve izin veren lisanslamanın birleşimi, çeşitli endüstrilerde ve kuruluş boyutlarında yapay zeka dağıtımı için fırsatlar yaratır.
button