GLM · 2025-07 · 스파스 MoE
GLM-4.5
GLM-4.5은(는) GLM가 2025-07에 공개한 그룹화 쿼리 어텐션(GQA) Transformer로, 92개 층, 은닉 차원 5120, 컨텍스트 길이 131,072 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
어텐션 ×92 · 레이어 수 92
핵심 사양
| 연구소 | GLM |
|---|---|
| 공개일 | 2025-07 |
| 총 파라미터 | 360.4 B |
| 활성 파라미터 | 32.7 B |
| 컨텍스트 | 131,072 tokens |
| 어텐션 | GQA (96:8) |
| 레이어 수 | 92 |
| 은닉 차원 | 5,120 |
| 어텐션 헤드 | 96 |
| 어휘 크기 | 151,552 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | Glm4MoeForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
그룹화 쿼리 어텐션(GQA) — 96 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 160개 라우팅 전문가와 top-8 라우팅을 사용하며 토큰당 약 32.7B 파라미터가 활성화됩니다.
설정에는 디코딩 가속을 위한 멀티 토큰 예측(MTP) 층이 1개 포함되어 있습니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 GLM-4 9B과의 전 필드 비교
| 모델 | GLM-4.5 | GLM-4 9B | 배수 |
|---|---|---|---|
| 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 | — |
구조가 가장 유사한 모델
- 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
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
34 개 필드
| architectures | Glm4MoeForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | true |
| attention_dropout | 0 |
| pad_token_id | 151329 |
| eos_token_id | 151329×1 + 151336×1 + 151338×1 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 5120 |
| partial_rotary_factor | 0.5 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| max_position_embeddings | 131072 |
| model_type | glm4_moe |
| moe_intermediate_size | 1536 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 96 |
| n_group | 1 |
| topk_group | 1 |
| n_routed_experts | 160 |
| n_shared_experts | 1 |
| routed_scaling_factor | 2.5 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| first_k_dense_replace | 3 |
| num_hidden_layers | 92 |
| num_key_value_heads | 8 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 1000000 |
| num_nextn_predict_layers | 1 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.54.0 |
| use_cache | true |
| use_qk_norm | true |
| vocab_size | 151552 |