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GLM-SIMPLE-EVALS: The evaluation repository for the GLM-4.5 series of models by Z.ai.

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GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning

GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

Java SDK for Z.ai Open Platform

GLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音（TTS）合成系统，支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构，结合了用于语音 token 生成的大语言模型（LLM）和用于波形合成的流匹配（Flow Matching）模型。 通过引入多奖励强化学习框架，GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力，相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。

GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型，参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计，在保持紧凑体量的同时，多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。

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GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型，也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力，在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同，它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时，期间自主规划、执行、自我进化，最终交付完整的工程级成果。

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GLM-4.6-FP8在GLM-4.5基础上全面升级：上下文窗口扩展至200K tokens，支持更复杂智能体任务；编码性能显著提升，在Claude Code等场景生成更优质前端页面；推理能力增强并支持工具调用，智能体框架集成更高效；写作风格更贴合人类偏好，角色扮演表现自然。八大公开基准测试显示其性能超越GLM-4.5，且优于DeepSeek-V3.1-Terminus、Claude Sonnet 4等国内外主流模型。【此简介由AI生成】

AutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架，依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。

The official Python SDK for Z.ai's large model open interface, making it easier for developers to call Z.ai's open APIs.

GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering

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