Home/Models/Zhipu AI/GLM 5
Z

GLM 5

مدخل:$0.672/M
الإخراج:$2.688/M
<think>**Considering user feedback options** I need to respond to the user's message about "GLM-5 is Z.ai's flagship..." They might want feedback or a rewrite, but they haven't specified a question. I could suggest refining the copy by tightening it, reducing buzzwords, and focusing on concrete benefits. I could propose alternatives like concise one-liners, summaries, or comparisons to other models. Offering options for different formats such as FAQ or social copy would be helpful, but I’ll keep formatting minimal. Let's clarify their needs!**Clarifying complex system design terms** I need to emphasize terms like "complex systems design," "long-horizon agent workflows," and "iterative self-correction." Examples could be microservices refactoring or MLOps. I should be cautious with claims, especially about “rivaling closed-source models,” and suggest they add their own benchmarks instead of hallucinating metrics. They didn't explicitly ask for a review, but since it's product copy, I can propose a punchier version tailored to a specific channel and provide tightened options along with crisp rewrites, summaries, and bullet points.**Refining user content** I need to clarify the user's target audience and preferred channel for their content. Quick improvements involve using fewer adjectives, showcasing unique capabilities, and mentioning key specifications like model size and context window without inventing details. Instead, I can use placeholders for them to fill in. The "Final answer structure and style guidelines" will guide me in creating a header like "Tighten + Options" with 4–6 bullet points. I can also propose four rewrite variants and a one-sentence tagline with three bullet value propositions, while leaving out unnecessary code blocks.**Creating concise rewrites** I want to deliver succinct rewrites while also asking one or two clarifying questions. First, I see that the original text is buzzword-heavy, lacks concrete claims, and could be shortened for clarity. Terms like "autonomous execution" might raise safety concerns, and "agentic planning" feels repetitive. I should ask the user to define their audience. I can propose rewrites for a website hero and a technical description, ensuring to be careful with any vague claims, and I’ll include proof points with placeholders for metrics. I’ll provide a bullet list of claims to avoid too. Lastly, I want to tailor the message, starting with an acknowledgment.**Generating content variants** I need to provide four content variants of varying lengths. First, a 1-liner tagline: "Open-source model for building full systems—plans, codes, tests, ships. Crisp." Next, I’ll create a 25-word version, followed by a 50-word version. Then, I’ll focus on a technical blurb. After that, I’ll create bullet points for "What to tighten" with four items and "Where metrics would help" with five placeholders. I want to ask three questions about the audience, tone, and claims allowed. Keeping everything concise and friendly is key. Finally, I’ll offer a few options and ask the user if they want adjustments tailored for a specific purpose.</think> Want this tightened? Here are a few sharper variants you can drop into a site or deck: 1) Hero (punchy) Open-source model for building full systems—not just code. GLM-5 plans, writes, tests, and ships complex software with long-horizon agent workflows. 2) Product page (direct) GLM-5 is an open-source foundation model for complex systems design and long‑horizon agents. Built for expert developers, it plans across multi-step tasks, writes and refactors large codebases, and iteratively self-corrects—delivering production-grade performance on large-scale programming work. 3) Technical (developer-focused) GLM-5 pairs advanced agent planning with deep reasoning and iterative self-checks to move beyond snippet generation into full-system construction and autonomous execution. It handles multi-repo changes, tool use, and long-running workflows, rivaling top closed models in real programming workloads. 4) Enterprise (outcomes) From roadmap to running services, GLM-5 executes complex builds with reliability and control. Open-source, production-grade, and designed for long-horizon agent orchestration across large codebases and toolchains. What to tighten or add - Replace abstractions with specifics: supported tools (e.g., repo ops, test runners, CI), codebase scale, context/window, and safety/guardrails. - Add proof points: latency, pass@1 on coding suites, multi-file refactor success, long-horizon step depth, cost per task (even ranges help). - Clarify “autonomous execution” boundaries (human-in-the-loop vs. fully automated). - If you claim “rivaling closed models,” anchor it to benchmarks or real workloads. Want me to tailor this for a landing page hero, a one-liner tagline, or a longer datasheet blurb?
جديد
الاستخدام التجاري
Playground
نظرة عامة
الميزات
التسعير
API

المواصفات التقنية لـ GLM-5

العنصرGLM-5 (وفق التقارير)
عائلة النموذجGLM (Z.ai / Zhipu AI) — الجيل الرائد
البنيةمزيج الخبراء (MoE) + الانتباه المتناثر (تحسينات DeepSeek/DSA).
إجمالي المعاملات≈744–745B (مجمع MoE).
المعاملات النشطة / المُوجَّهة (لكل رمز)~40–44B نشطة (يعتمد على التوجيه/الخبراء).
رموز ما قبل التدريب~28.5T من الرموز (وفق التقارير).
نافذة السياق (المدخلات)حتى 200,000 رمز (وضع السياق الطويل).
الحد الأقصى لرموز الإخراج128,000 رمز (أقصى توليد لكل استدعاء وفق التقارير).
طرائق الإدخالنص فقط (أساسي)؛ مُهندَس لإخراج نص غني → مخرجات (توليد doc/xlsx عبر الأدوات).

ما هو GLM-5

GLM-5 هو نموذج الأساس من الجيل التالي لدى Zhipu AI، يوسّع عائلة GLM عبر تصميم توجيه MoE وتحسينات الانتباه المتناثر لتقديم استدلال سياق طويل وسير عمل وكيلي (تخطيط متعدد الخطوات، تنسيق الشيفرة والنُظم). وهو متموضع بوضوح كمنافس بمنهجية الأوزان المفتوحة لمهام الوكلاء والهندسة، مع إتاحة مؤسسية عبر واجهات برمجة التطبيقات والاستضافة الذاتية.

🚀 الميزات الرئيسية في GLM-5

1. الذكاء الوكيلي والاستدلال

تم تحسين GLM-5 لسير عمل يقوم فيه النموذج بتفكيك المهام الطويلة والمعقدة إلى خطوات مرتبة مع تقليل الهلاوس — تحسين كبير مقارنة بإصدارات GLM السابقة. ويتصدر بعض معايير نماذج الأوزان المفتوحة في موثوقية المعرفة وإنتاجية المهام.

2. دعم السياق الطويل

مع نافذة سياق من 200K رمز، يستطيع GLM-5 الحفاظ على محادثات طويلة جداً، ومستندات كبيرة، وسلاسل استدلال ممتدة دون فقدان التماسك — وهي قدرة تزداد أهمية في التطبيقات المهنية الواقعية.

3. انتباه DeepSeek المتناثر

من خلال دمج آلية انتباه متناثر، يوسّع GLM-5 بصمة ذاكرته بكفاءة، ما يسمح بتسلسلات أطول دون زيادات خطية في التكلفة.

4. تكامل الأدوات وصيغ المخرجات

الدعم الأصلي للمخرجات المهيكلة وتكامل الأدوات الخارجية (JSON، استدعاءات API، استخدام أدوات ديناميكي) يجعل GLM-5 عملياً لتطبيقات المؤسسات مثل جداول البيانات، والتقارير، ومساعدي الترميز الآلي.

5. الكفاءة من حيث التكلفة

يُطرَح GLM-5 بوصفه منافساً من حيث التكلفة مقارنةً بالنظراء الاحتكاريين، مع تسعير إدخال/إخراج أقل بكثير من العروض الكبرى، ما يجعله جذاباً للنشر واسع النطاق.

أداء GLM-5 في الاختبارات المعيارية

تُظهر تقييمات مستقلة متعددة ومعايير صناعية مبكرة أداءً قوياً لـ GLM-5 بين النماذج ذات الأوزان المفتوحة:

  • حقق معدلات هلاوس منخفضة قياسية على Artificial Analysis Intelligence Index — وهو مقياس للموثوقية والصدق — متفوقاً على النماذج السابقة بهامش واسع.
  • تشير معايير محورية حول الوكلاء إلى مكاسب كبيرة في تنفيذ المهام المعقدة مقارنةً بـ GLM-4.7 ونماذج مفتوحة أخرى.
  • تضع مقاييس التكلفة إلى الأداء GLM-5 في الربع الرابع من حيث السرعة ولكن في القمة (الأفضل) من حيث الذكاء والسعر بين نماذج الأوزان المفتوحة.

النتائج الكمية (مثال من منصة تصنيف):

  • Intelligence Index: ‏#1 بين نماذج الأوزان المفتوحة.
  • Pricing Efficiency: تقييمات عالية لتكاليف الإدخال/الإخراج المنخفضة.

كيفية الوصول إلى واجهة GLM-5 API واستخدامها

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API

سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدماً لدينا بعد، يُرجى التسجيل أولاً. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على مفتاح API لبيانات اعتماد الوصول للواجهة. انقر على "Add Token" في رمز API ضمن المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسِل.

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى واجهة glm-5 ‏API

اختر نقطة النهاية "glm-5" لإرسال طلب API واضبط جسم الطلب. تُستمد طريقة الطلب وجسمه من مستند واجهة برمجة التطبيقات على موقعنا. يوفر موقعنا أيضاً اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. ‏مكان الاستدعاء: صيغة Chat.

أدخل سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى — هذا ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة. بعد المعالجة، تستجيب واجهة API بحالة المهمة وبيانات المخرجات.

الأسئلة الشائعة

What distinguishes GLM-5’s architecture from earlier GLM models?

GLM-5 uses a Mixture of Experts (MoE) architecture with ~745B total parameters and 8 active experts per token (~44B active), enabling efficient large-scale reasoning and agentic workflows compared to previous GLM series.

How long of a context window does GLM-5 support via its API?

GLM-5 supports a 200K token context window with up to 128K output tokens, making it suitable for extended reasoning and document tasks.

Can GLM-5 handle complex agentic and engineering tasks?

Yes — GLM-5 is explicitly optimized for long-horizon agent tasks and complex systems engineering workflows, with deep reasoning and planning capabilities beyond standard chat models.

Does GLM-5 support tool calling and structured output?

Yes — GLM-5 supports function calling, structured JSON outputs, context caching, and real-time streaming to integrate with external tools and systems.

How does GLM-5 compare to proprietary models like GPT and Claude?

GLM-5 is competitive with top proprietary models in benchmarks, performing close to Claude Opus 4.5 and offering significantly lower per-token costs and open-weight availability, though closed-source models may still lead in some fine-grained benchmarks.

Is GLM-5 open source and what license does it use?

Yes — GLM-5 is released under a permissive MIT license, enabling open-weight access and community development.

What are typical use cases where GLM-5 excels?

GLM-5 is well suited for long-sequence reasoning, agentic automation, coding assistance, creative writing at scale, and backend system design tasks that demand coherent multi-step outputs.

What are known limitations of GLM-5?

While powerful, GLM-5 is primarily text-only (no native multimodal support) and may be slower or more resource-intensive than smaller models, especially for shorter tasks.

الميزات لـ GLM 5

استكشف الميزات الرئيسية لـ GLM 5، المصممة لتعزيز الأداء وسهولة الاستخدام. اكتشف كيف يمكن لهذه القدرات أن تفيد مشاريعك وتحسن تجربة المستخدم.

التسعير لـ GLM 5

استكشف الأسعار التنافسية لـ GLM 5، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ GLM 5 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.
سعر كوميت (USD / M Tokens)السعر الرسمي (USD / M Tokens)ModelDetail.discount
مدخل:$0.672/M
الإخراج:$2.688/M
مدخل:$0.84/M
الإخراج:$3.36/M
-20%

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ GLM 5 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ GLM 5 في مشاريعك.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

# glm-5: Zhipu GLM-5 model via chat/completions
completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

المزيد من النماذج