# GLM-4.5

> Fiche du modèle de langage GLM-4.5 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. GLM-4.5 (Z.ai (Zhipu AI)) : score IA de 70,1, 111e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/glm-4-5/
Origine : Z.ai (Zhipu AI) · Chine · sorti le 3 août 2025

## Score général

- Score IA : 70,1 (marge à 90 % : de 63,2 à 77,0)
- Rang : 111 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 60 % du poids des tâches, 9 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | 69,1 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 70,9 | Rang 117 · 100 % |
| Maths | 70,9 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 69,3 | Provisoire · 40 % |
| Français | 69,6 | Rang 68 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 70,1 | Rang 118 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [GLM-4.5 (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/glm-4.5) | 12,8 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | non publié |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/glm-4.5

## Exécution locale

Tient à partir d'une DGX Station (252 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une DGX Station. Mémoire estimée : 244,9 Go.

- Allégée, 4 bits : 244,9 Go
- Allégée, 8 bits : 428,7 Go
- Complète, 16 bits : 816,5 Go

- Plus petite machine : [DGX Station](https://quelleia.com/local/#dgx_station), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 512 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-512go/)
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [DGX Station](https://quelleia.com/local/#dgx_station), version allégée à 4 bits ; par exemple [Nvidia DGX Station](https://quelleia.com/local/dgx-station/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,52 € / 1,91 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 131 072 jetons (environ 98 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 355 milliards
- Licence : MIT (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : D (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Avril 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=GLM-4.5)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/z-ai/glm-4.5)
- Par API : [API Z.ai (Zhipu AI)](https://docs.z.ai)
- L'essayer : [Z.ai](https://chat.z.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 7,34 | 57,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 443,7 Elo | 74,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 411,3 Elo | 72,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 411,4 Elo | 71,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 454,5 Elo | 71,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 028,0 Elo | 74,8 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 372,5 Elo | 70,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 410,5 Elo | 67,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 40,6 % | 68,1 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Humanity's Last Exam | Sciences | 8,3 % | 59,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de GLM-4.5 ?** GLM-4.5 obtient un score IA de 70,1, avec une marge de 63,2 à 77,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 111e sur 246 modèles, à partir de 9 mesures.

**Dans quelles tâches GLM-4.5 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont usage (70,9) et maths (70,9). Sa tâche la plus faible est code (69,1).

**GLM-4.5 peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une DGX Station (252 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une DGX Station. Mémoire estimée : 244,9 Go.

**Combien coûte GLM-4.5 ?** 0,52 € par million de jetons en entrée et 1,91 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite GLM-4.5 ?** GLM-4.5 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 3 août 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com