GLM-4.5-Air to wydanie, które uczyniło z wydajności pełnoprawny cel rodziny modeli GLM. To model o małym śladzie pamięciowym, zaprojektowany tak, by dostarczać mocne wyniki na każdą zużytą jednostkę mocy obliczeniowej, a nie by wygrywać rankingi — warstwa, po którą sięgasz, gdy obciążenie jest masowe, wrażliwe na opóźnienia albo działa tam, gdzie flagowca po prostu nie da się wdrożyć.
Ten cel projektowy dobrze się zestarzał. Rodzina oferuje dziś czytelną drabinę wydajności — GLM-4.5-Air, potem 30B GLM-4.7-Flash, dalej pełnowymiarowe wydania aż po flagowy GLM-5.2 z kontekstem 1M — a wszystko to na tej samej licencji MIT, z wagami na tych samych publicznych hostach. Wybór między nimi jest decyzją o sprzęcie i koszcie obliczeń, a nie o licencji, co jest sytuacją zasadniczo inną niż wybór między hostowanymi API, gdzie poziomy są jednocześnie granicami handlowymi.
Bez rejestracji, bez konta, bez kredytów. Wpisz prompt i odbierz strumieniowaną odpowiedź.
Odpowiedź pojawi się tutaj...
Ten playground korzysta z darmowego otwartoźródłowego LLM udostępnianego przez OpenRouter. To nie jest GLM-5.2 i nie używa wag GLM — jest tutaj po to, byś mógł przetestować działający model na żywo podczas lektury opublikowanych danych benchmarkowych GLM poniżej.
Benchmarki czołówki nagradzają możliwości za każdą cenę, co jest przeciwieństwem realnych ograniczeń większości systemów produkcyjnych. Jeśli żądanie musi odpowiedzieć w mniej niż sekundę albo potok musi przetworzyć miliony dokumentów, kluczowe pytanie nie brzmi, który model punktuje najwyżej, lecz który najtaniej przekracza Twój próg jakości. Model GLM stawiający na wydajność zmienia kształt tego, co możesz zbudować: stać Cię, by wywołać go dla każdego elementu zamiast dla próbki, uruchomić go w ścieżce żądania zamiast w nocnym wsadzie i utrzymać całe obciążenie na własnym sprzęcie. Wnioskiem odwrotnym jest świadomość, kiedy to zły wybór — długodystansowa praca agentowa, rozumowanie w skali repozytorium i trudne problemy wielokrokowe należą do flagowca, a wciskanie ich w lekki model daje kosztowne ponowne próby zamiast oszczędności.
Opublikowana tabela porównawcza obejmuje GLM-5.2 i GLM-5.1. Poniższa kolumna należy do GLM-5.1 i pokazana jest wyłącznie jako punkt odniesienia dla rodziny. Dla GLM-4.5-Air nie opublikowano kolumny benchmarków i żadnej tu nie wymyślamy.
GLM-4.5-Air nie ma wiersza w opublikowanym zestawie porównawczym, więc ta strona żadnego dla niego nie cytuje. Kolumna odniesienia istnieje po to, by pokazać, co osiągnął pełnowymiarowy model kolejnej generacji — to uczciwy sposób opisania lekkiej warstwy: wymieniasz mierzalne możliwości na znacznie mniejszy ślad przy serwowaniu, a skalę tej wymiany powinieneś zmierzyć na własnym obciążeniu.
Porównanie na HLE (Humanity's Last Exam), zgodnie z publikacją autorów modelu.
HLE to opublikowana ewaluacja, która najmocniej karze ograniczoną pojemność. Claude Opus 4.8 prowadzi z 49,8 na pełnym zestawie, Qwen3.7-Max notuje 41,4, GLM-5.2 40,5, DeepSeek-V4-Pro 37,7, a GLM-5.1 31,0. Nawet najmocniejsze modele odpowiadają poprawnie na mniej niż połowę pytań, co wprost pokazuje, że trudne, otwarte rozumowanie to nie jest zadanie dla lekkiego modelu — kieruj je do flagowca, a Air zostaw do masowej pracy, do której go zbudowano.
GLM-4.5-Air to najstarszy model w zestawieniu tego serwisu i początek linii wydajnościowej rodziny, kontynuowanej później przez 30B GLM-4.7-Flash. Powyżej stoją GLM-4.7, GLM-5, GLM-5-Turbo, GLM-5.1 i flagowy GLM-5.2. Sensowna architektura wykorzystuje oba końce: Air albo Flash do wolumenu, GLM-5.2 do problemów, które uzasadniają koszt obliczeń. Ponieważ każda warstwa dzieli licencję i hosta wag, taki podział nie kosztuje Cię nic w sensie umownym — uruchamiasz dwa checkpointy tej samej otwartej rodziny, zamiast negocjować dwie odrębne relacje z dostawcami, i możesz przenosić ruch między nimi, kiedy tylko wskażą to Twoje pomiary.
Flagowiec z kontekstem 1M tokenów. To otwartoźródłowy stan sztuki w ewaluacjach kodowania i pracy długodystansowej, z jawnymi poziomami wysiłku Non-Thinking, High i Max.
Lekka warstwa 30B. Wydajna i wystarczająco szybka do lokalnej inferencji; raportowana jako wyprzedzająca otwarte modele podobnej skali.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.