GLM · 2025-07 · MoE متناثر

GLM-4.5

GLM-4.5 هو محول انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) أصدره GLM في 2025-07، ويضم 92 طبقة وبعداً مخفياً قدره 5120 ونافذة سياق تبلغ 131,072 رمزاً.

كومة الطبقات

الانتباه ×92 · الطبقات 92

مرسوم من config.json المرفق · 92 طبقة / العرض 5,120 / السياق 131,072. رسم أصلي من هذا الأطلس.

انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) — 96 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.

هو مزيج خبراء متناثر يضم 160 خبيراً موجهاً بتوجيه top-8؛ ونحو 32.7 مليار معامل نشطة لكل رمز.

يتضمن الإعداد 1 طبقات إضافية للتنبؤ متعدد الرموز (MTP) تُستخدم لتسريع فك الترميز.

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق GLM-4 9B

النموذج	GLM-4.5	GLM-4 9B	النسبة
model_type	`glm4_moe`	`chatglm`	≠
architectures	`Glm4MoeForCausalLM`	`ChatGLMModel`	≠
hidden_size	`5120`	`4096`	×1.25
num_hidden_layers	`92`	`—`
num_attention_heads	`96`	`32`	×3.00
num_key_value_heads	`8`	`—`
head_dim	`128`	`—`
intermediate_size	`12288`	`—`
hidden_act	`silu`	`—`
n_routed_experts	`160`	`—`
num_experts_per_tok	`8`	`—`
n_shared_experts	`1`	`—`
moe_intermediate_size	`1536`	`—`
rope_theta	`1000000`	`—`
max_position_embeddings	`131072`	`—`
rms_norm_eps	`0.00001`	`—`
vocab_size	`151552`	`—`
torch_dtype	`bfloat16`	`bfloat16`	＝
num_nextn_predict_layers	`1`	`—`
attention_bias	`true`	`—`
attention_dropout	`0`	`0`	＝
pad_token_id	`151329`	`151329`	≈1
eos_token_id	`151329×1 + 151336×1 + 151338×1`	`151329×1 + 151336×1 + 151338×1`	＝
partial_rotary_factor	`0.5`	`—`
initializer_range	`0.02`	`—`
norm_topk_prob	`true`	`—`

GLM-4.6 (GLM, 2025-10) 1.000
Qwen3 235B A22B (Qwen, 2025-04) 0.999
Qwen3.8 2.4T A95B (Qwen, 2026-08) 0.994
GLM-4.5-Air (GLM, 2025-07) 0.989
MiniMax-Text-01 (MiniMax, 2025-01) 0.989
MiniMax-M1 (MiniMax, 2025-06) 0.989

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

34 حقل