Mit GLM-4.5 und GLM-4.5-Air stellt Zhipu AI zwei neue Flaggschiff-Modelle vor, die den KI-Markt aufmischen. Der chinesische Entwickler zielt dabei nicht nur auf rohe Leistung, sondern vor allem auf eine entscheidende Fähigkeit der nächsten Generation: agentische Intelligenz. Wir zeigen dir, was hinter der beeindruckenden Architektur steckt, wie sich GLM-4.5 gegen GPT-4, Claude 4 und Co. schlägt und wie du es selbst für deine Projekte nutzen kannst.

Zhipu AI positioniert GLM-4.5 als einheitliches Modell, das komplexe logische Schlussfolgerungen, erstklassige Code-Generierung und autonome Agenten-Fähigkeiten in einer einzigen Architektur vereint. Damit reagiert das Unternehmen auf die wachsende Nachfrage nach KI-Systemen, die nicht nur auf Befehle reagieren, sondern Aufgaben selbstständig planen und ausführen können.

Falls es da draussen noch irgendjemanden gibt, der glaubt, dass China hinterherhinkt: Alibaba Wan 2.2, ASI-ARCH, Hunyuan3d – alles innerhalb einer Woche. Beeindruckend!

Das Wichtigste in Kürze – Zhipu AI GLM-4.5

• Zwei neue Modelle: GLM-4.5 (355 Mrd. Parameter) und die leichtere GLM-4.5-Air-Version (106 Mrd. Parameter) bilden die neue Speerspitze von Zhipu AI.
• Fokus auf Agenten: Die Modelle sind explizit für agentische Aufgaben optimiert, also für KI-Systeme, die eigenständig Werkzeuge wie Web-Browser oder Code-Interpreter nutzen.
• Starke Benchmark-Leistung: In unabhängigen Tests platziert sich GLM-4.5 auf dem 3. Rang hinter den Top-Modellen von OpenAI und Google und übertrifft teilweise Konkurrenten wie Claude 4 Opus.
• Innovatives Design: Eine tiefe „Mixture of Experts“ (MoE)-Architektur und ein spezielles Reinforcement-Learning-Framework namens slime sorgen für hohe Effizienz und Leistung.
• Offen und zugänglich: Die Modelle sind nicht nur über eine API, sondern auch als Open-Weights auf Plattformen wie Hugging Face verfügbar und können lokal betrieben werden.

Was ist GLM-4.5 und warum ist es mehr als nur ein weiteres LLM?

Während viele KI-Modelle auf eine spezifische Stärke wie Textverständnis oder Logik spezialisiert sind, verfolgt Zhipu AI mit GLM-4.5 einen ganzheitlichen Ansatz. Das Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, das in allen Schlüsseldisziplinen – logisches Denken, Programmierung und agentische Aufgaben – Spitzenleistungen erbringt.

Das Kernkonzept ist die Unterscheidung zwischen einem schnellen „non-thinking mode“ für sofortige Antworten und einem „thinking mode“. In diesem Modus nimmt sich die KI Zeit für komplexe Anfragen, zerlegt Probleme in Teilschritte und nutzt bei Bedarf externe Werkzeuge – ganz ähnlich wie ein menschlicher Experte, der ein Problem analysiert, bevor er eine Lösung präsentiert.

Die Architektur im Detail: Das steckt unter der Haube

Um diese ambitionierten Ziele zu erreichen, setzt Zhipu AI auf eine durchdachte und teils unkonventionelle Modellarchitektur. Anstatt nur die Parameterzahl zu erhöhen, wurden gezielte Designentscheidungen getroffen:

1. Tiefe statt Breite (MoE-Architektur): GLM-4.5 nutzt eine „Mixture of Experts“ (MoE)-Struktur. Im Gegensatz zu Konkurrenten wie DeepSeek-V3 wurde das Modell jedoch nicht breiter (mehr Experten), sondern tiefer (mehr Layer) gebaut. Laut Zhipu AI verbessert diese Entscheidung die Fähigkeit zu komplexen Schlussfolgerungen signifikant.
2. Effizientes Training mit slime: Für das entscheidende Training mit menschlichem Feedback (RLHF) hat Zhipu AI ein eigenes, quelloffenes Framework namens slime entwickelt. Es entkoppelt die Datengenerierung vom eigentlichen Training und sorgt so für eine maximale Auslastung der Hardware. Dies ist besonders bei agentischen Aufgaben wichtig, bei denen die Interaktion mit externen Tools (z.B. einer Code-Umgebung) zu langen Wartezeiten führen kann.
3. Optimierte Aufmerksamkeit: Mit 96 Attention Heads und Techniken wie Grouped-Query Attention (GQA) und QK-Norm zur Stabilisierung der Logits wird die Informationsverarbeitung im Modell optimiert.

Diese Kombination ermöglicht es GLM-4.5, seine massiven 355 Milliarden Gesamtparameter (davon 32 Milliarden aktiv pro Token) hocheffizient zu nutzen.

Agentische Fähigkeiten im Fokus: Wie GLM-4.5 Aufgaben autonom löst

Der Begriff „agentische KI“ beschreibt Systeme, die mehr können als nur Text zu generieren. Sie können eigenständig handeln, um ein Ziel zu erreichen. GLM-4.5 wurde genau dafür trainiert. Im Benchmark BrowseComp, der die Fähigkeit zum Web-Browse zur Beantwortung komplexer Fragen testet, zeigt sich das eindrucksvoll.

Mit 26,4 % korrekten Antworten lässt GLM-4.5 hier namhafte Konkurrenten wie Claude-4-Opus (18,8 %) deutlich hinter sich und rückt nahe an o4-mini-high (28,3 %) heran. Das zeigt: Das Modell kann nicht nur Informationen abrufen, sondern eine Strategie entwickeln, um durch mehrere Web-Interaktionen zur richtigen Antwort zu gelangen.

Härtetest bestanden: GLM-4.5 in den Benchmarks

Zhipu AI liefert umfangreiche Benchmark-Daten, die die Leistung von GLM-4.5 im Vergleich zu den führenden Modellen von OpenAI, Google, Anthropic und anderen einordnen.

Zusammengefasste Benchmark-Ergebnisse (Auswahl):

Benchmark (Disziplin)	GLM-4.5	Claude 4 Opus	Gemini 2.5 Pro	o3
TAU-bench-Retail (Agent)	79.7	81.4	77.0	70.4
BrowseComp (Agent)	26.4	18.8	7.6	49.7
MMLU Pro (Reasoning)	84.6	87.3	86.2	85.3
MATH 500 (Reasoning)	98.2	98.2	96.7	99.2
SWE-bench Verified (Coding)	64.2	67.8	49.0	69.1

Die Daten zeigen: GLM-4.5 ist ein Allrounder auf höchstem Niveau. Während es in reinen Wissens- und Logik-Benchmarks (MMLU, MATH) mit der Spitze mithalten kann, spielt es seine Stärken besonders bei agentischen und Coding-Aufgaben aus.

How-To: So startest du mit GLM-4.5 in 5 Schritten

Das Beste an GLM-4.5? Du kannst es sofort ausprobieren, sowohl über die Cloud als auch lokal. Hier ist eine einfache Anleitung für den Einstieg:

1. Online-Chat (einfachster Weg): Besuche die Webseite Z.ai und wähle im Chat-Interface das Modell „GLM-4.5“ aus. Hier kannst du direkt mit der KI interagieren und Funktionen wie die Artefakt-Erstellung testen.
2. API-Zugang: Für Entwickler bietet Zhipu AI eine OpenAI-kompatible API. Registriere dich auf der Z.ai API-Plattform. Du kannst deine bestehenden Skripte mit minimalen Anpassungen (Änderung der Basis-URL und des API-Schlüssels) auf GLM-4.5 umstellen.
3. Open-Weights herunterladen: Für die lokale Nutzung oder Fine-Tuning kannst du die Modellgewichte von Plattformen wie Hugging Face oder ModelScope herunterladen. Suche dort nach „Zhipu AI GLM-4.5“.
4. Lokale Umgebung einrichten: Zur Ausführung des Modells auf deiner eigenen Hardware benötigst du ein Inferenz-Framework wie vLLM oder SGLang. Die genauen Anweisungen zur Einrichtung findest du im offiziellen GitHub-Repository von Zhipu AI.
5. In Coding-Agenten integrieren: Das Modell lässt sich nahtlos in bestehende Coding-Frameworks wie Claude Code oder OpenHands integrieren. Die Dokumentation auf der Z.ai-Webseite liefert hierfür detaillierte Anleitungen.

Bist du bereit, die nächste Generation der KI selbst zu erleben? Die offene Verfügbarkeit von GLM-4.5 senkt die Hürden für Entwickler und Forscher weltweit. Teste die API oder lade die Gewichte herunter und entdecke, was mit agentischer KI heute schon möglich ist.

Praxisbeispiele, die überzeugen: Von Games bis zur Web-App

Zhipu AI demonstriert die Fähigkeiten von GLM-4.5 mit beeindruckenden Demos, die weit über einfache Textantworten hinausgehen:

• Artefakt-Erstellung: Mit einem einfachen Prompt kann das Modell komplexe, interaktive Artefakte in HTML, SVG oder Python erstellen, zum Beispiel ein spielbares „Flappy Bird“-Minispiel.
• Präsentations-Agent: Auf Zuruf erstellt GLM-4.5 komplette PowerPoint-Präsentationen oder Poster. Der Agent recherchiert dabei autonom im Web nach Informationen und Bildern, um die Folien inhaltlich und visuell anzureichern.
• Full-Stack-Entwicklung: In einer der eindrucksvollsten Demos entwickelt die KI eine komplette Web-Anwendung („Pokémon Pokédex“) inklusive Frontend, Datenbank und Backend-Logik. Nutzer können per Dialog neue Features hinzufügen oder das Design anpassen.

So schlägt sich GLM-4.5 beim Coden

Die Fähigkeit, Code zu schreiben, zu verstehen und zu korrigieren, ist ein zentrales Merkmal von GLM-4.5. Die Entwickler von Zhipu AI heben hervor, dass das Modell in agentischen Coding-Aufgaben besonders zuverlässig ist. In einem internen Test mit 52 Aufgaben erreichte GLM-4.5 eine Erfolgsrate bei der Tool-Nutzung (Tool Calling Success Rate) von 90,6 % und übertraf damit Claude-4-Sonnet (89,5 %) und Kimi-K2 (86,2 %).

Das bedeutet in der Praxis: Wenn du dem Modell eine Aufgabe in einer realen Codebasis gibst, kann es sehr zuverlässig die richtigen Dateien lesen, Befehle ausführen und Tests durchführen, um die Aufgabe zu lösen.

Häufig gestellte Fragen – GLM-4.5

Was ist der Hauptunterschied zwischen GLM-4.5 und anderen Modellen wie GPT-4? Der Kernunterschied liegt im Design-Fokus. Während Modelle wie GPT-4 als extrem leistungsfähige Allrounder konzipiert sind, wurde GLM-4.5 explizit für agentische Fähigkeiten optimiert. Das Ziel ist nicht nur, eine Antwort zu geben, sondern eine Aufgabe autonom durch die Nutzung von Werkzeugen zu lösen.

Was bedeutet „agentische KI“ im Kontext von GLM-4.5? Agentische KI bedeutet, dass das Modell als autonomer „Agent“ agieren kann. Statt nur auf eine Eingabe zu reagieren, kann es einen Plan erstellen und eine Reihe von Aktionen durchführen, um ein Ziel zu erreichen. Beispiele sind das selbstständige Durchsuchen des Internets, das Ausführen von Code zur Datenanalyse oder die Interaktion mit APIs.

Kann ich GLM-4.5 kostenlos nutzen? Ja, es gibt mehrere Wege. Der Chat auf Z.ai bietet in der Regel eine kostenlose Möglichkeit zum Testen. Zudem sind die Modellgewichte („Open-Weights“) auf Plattformen wie Hugging Face frei verfügbar, sodass du das Modell mit eigener Hardware (ausreichende Leistung vorausgesetzt) kostenlos betreiben kannst. Die API-Nutzung ist hingegen kostenpflichtig.

Für welche Anwendungsfälle eignet sich GLM-4.5 besonders gut? GLM-4.5 glänzt besonders bei komplexen Aufgaben, die mehrere Schritte oder die Nutzung externer Tools erfordern. Dazu gehören die automatisierte Softwareentwicklung (Full-Stack-Apps, Bugfixing), aufwändige Recherchen, die Erstellung interaktiver Inhalte (Spiele, Simulationen) und die Automatisierung von Arbeitsabläufen.

Fazit: Zhipu AI setzt einen neuen Standard für Agenten

Mit GLM-4.5 liefert Zhipu AI weit mehr als nur ein weiteres leistungsstarkes Sprachmodell. Es ist ein klares Statement und ein wichtiger Schritt in Richtung einer Zukunft mit fähigeren, autonomeren KI-Systemen. Die Kombination aus einer durchdachten, tiefen MoE-Architektur, dem innovativen slime-Trainingsframework und einem unerbittlichen Fokus auf agentische Fähigkeiten hebt das Modell von vielen Konkurrenten ab.

Die Benchmark-Ergebnisse belegen, dass GLM-4.5 in der absoluten Weltspitze mitspielt und in seiner Kerndisziplin – der autonomen Aufgabenlösung – sogar neue Maßstäbe setzt. Besonders spannend ist der offene Ansatz: Durch die Veröffentlichung der Modellgewichte ermöglicht Zhipu AI der globalen Community, auf dieser starken Basis aufzubauen und die Entwicklung agentischer KI zu beschleunigen. Für Entwickler, Forscher und Unternehmen bedeutet das: Ein extrem potentes Werkzeug steht bereit, um die nächste Welle intelligenter Anwendungen zu bauen. Die Konkurrenz durch OpenAI, Google und Anthropic hat einen ernstzunehmenden neuen Mitbewerber bekommen, der nicht nur aufholt, sondern in entscheidenden Zukunftsfeldern eigene Akzente setzt. Die Ära der KI-Agenten hat mit GLM-4.5 einen gewaltigen Schub erhalten.

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Quellen

• Zhipu AI (2025). „Zhipu AI – GLM-4.5: Reasoning, Coding, and Agentic Abililties“. Verfügbar unter: https://z.ai/blog/glm-4.5
• Z.ai – selbst probieren!
• Z.ai – User Guide
• Z.ai – GitHub
• Z.ai – Huggingface.co

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