論文の概要: GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06471v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 17:21:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.320624
• Title: GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
• Title（参考訳）: GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
• Authors: GLM-4. 5 Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Qinkai Zheng, Zhenyu Hou, Bin Chen, Chengxing Xie, Cunxiang Wang, Da Yin, Hao Zeng, Jiajie Zhang, Kedong Wang, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Rui Lu, Shulin Cao, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Yao Wei, Yean Cheng, Yifan An, Yilin Niu, Yuanhao Wen, Yushi Bai, Zhengxiao Du, Zihan Wang, Zilin Zhu, Bohan Zhang, Bosi Wen, Bowen Wu, Bowen Xu, Can Huang, Casey Zhao, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chenhui Zhang, Chenxi Xu, Chenzheng Zhu, Chuang Li, Congfeng Yin, Daoyan Lin, Dayong Yang, Dazhi Jiang, Ding Ai, Erle Zhu, Fei Wang, Gengzheng Pan, Guo Wang, Hailong Sun, Haitao Li, Haiyang Li, Haiyi Hu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haoke Zhang, Haoran Wang, Haoyu Yang, He Liu, He Zhao, Hongwei Liu, Hongxi Yan, Huan Liu, Huilong Chen, Ji Li, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jian Jiao, Jiani Zhao, Jianyang Yan, Jiaqi Wang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jie Liu, Jijie Li, Jing Li, Jing Lu, Jingsen Wang, Jingwei Yuan, Jingxuan Li, Jingzhao Du, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junli Gao, Ke Wang, Lekang Yang, Liang Xu, Lin Fan, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Wang, Man Zhang, Minghao Li, Minghuan Xu, Mingming Zhao, Mingshu Zhai, Pengfan Du, Qian Dong, Shangde Lei, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoyou Lu, Shijie Li, Shuang Li, Shuang-Li, Shuxun Yang, Sibo Yi, Tianshu Yu, Wei Tian, Weihan Wang, Wenbo Yu, Weng Lam Tam, Wenjie Liang, Wentao Liu, Xiao Wang, Xiaohan Jia, Xiaotao Gu, Xiaoying Ling, Xin Wang, Xing Fan, Xingru Pan, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xiuqing Fu, Xunkai Zhang, Yabo Xu, Yandong Wu, Yida Lu, Yidong Wang, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yingli Wang, Yingru Li, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yitong Zhu, Yongkun Yang, Yuhang Li, Yuhao Wu, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhen Yang, Zhengda Zhou, Zhongpei Qiao, Zhuoer Feng, Zhuorui Liu, Zichen Zhang, Zihan Wang, Zijun Yao, Zikang Wang, Ziqiang Liu, Ziwei Chai, Zixuan Li, Zuodong Zhao, Wenguang Chen, Jidong Zhai, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang,
• Abstract要約: GLM-4.5はオープンソースのMixture-of-Experts(MoE)大言語モデルであり,総パラメータは355B,アクティベートパラメータは32Bである。 23Tトークンのマルチステージトレーニングと、エキスパートモデルのイテレーションと強化学習による総合的なポストトレーニングを通じて、GLM-4.5はエージェント、推論、コーディングタスクにわたって強力なパフォーマンスを実現している。 GLM-4.5(355Bパラメータ)とGLM-4.5-Air(106Bパラメータ)をそれぞれリリースし、推論とエージェントAIシステムの研究を進めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 194.64264251080454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present GLM-4.5, an open-source Mixture-of-Experts (MoE) large language model with 355B total parameters and 32B activated parameters, featuring a hybrid reasoning method that supports both thinking and direct response modes. Through multi-stage training on 23T tokens and comprehensive post-training with expert model iteration and reinforcement learning, GLM-4.5 achieves strong performance across agentic, reasoning, and coding (ARC) tasks, scoring 70.1% on TAU-Bench, 91.0% on AIME 24, and 64.2% on SWE-bench Verified. With much fewer parameters than several competitors, GLM-4.5 ranks 3rd overall among all evaluated models and 2nd on agentic benchmarks. We release both GLM-4.5 (355B parameters) and a compact version, GLM-4.5-Air (106B parameters), to advance research in reasoning and agentic AI systems. Code, models, and more information are available at https://github.com/zai-org/GLM-4.5.
• Abstract（参考訳）: 355Bの総パラメータと32Bの活性化パラメータを持つオープンソースのMixture-of-Experts(MoE)大言語モデルであるGLM-4.5について述べる。 GLM-4.5は23Tトークンのマルチステージトレーニングと、エキスパートモデルのイテレーションと強化学習による総合的なポストトレーニングを通じて、エージェント、推論、コーディング(ARC)タスク間での強力なパフォーマンスを実現し、TAU-Benchでは70.1%、AIME 24では91.0%、SWE-bench Verifiedでは64.2%を記録した。 いくつかの競合モデルよりもパラメータがはるかに少ないため、GLM-4.5はすべての評価モデルの中で総合3位、エージェントベンチマークでは2位である。 GLM-4.5(355Bパラメータ)とGLM-4.5-Air(106Bパラメータ)をそれぞれリリースし、推論とエージェントAIシステムの研究を進めた。 コード、モデル、その他の情報はhttps://github.com/zai-org/GLM-4.5.comで公開されている。

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