MoE架构带来的技术突破
GLM-4.5采用的混合专家(Mixture of Experts)架构是其核心技术创新点。该架构通过动态激活320亿参数(GLMAir为120亿)而非全部参数的工作机制，相比传统稠密模型能降低60-70%的计算消耗。具体实现上，模型包含多个专家子网络，每个输入token会路由到最相关的2-4个专家进行处理，这种选择性激活机制在保持模型容量的同时大幅提升推理效率。
实际部署测试表明，GLM-4.5-Air版本仅需16GB GPU内存(INT4量化后12GB)即可运行，比同等能力的稠密模型节省40%显存。在长文本处理场景下，其特有的上下文缓存技术能减少30%的重复计算。这些特性使其成为首个能在消费级GPU(如RTX3090)上运行的千亿参数级多模态模型，极大降低了企业部署门槛。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGLM-4.5: Open Source Multimodale Großmodelle zur Unterstützung intelligenter Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 混合专家架构使GLM-4.5在资源效率上具有显著优势
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