Tekniske specifikationer for GLM-5

Punkt	GLM-5 (rapporteret)
Modelfamilie	GLM (Z.ai / Zhipu AI) — flagskibsgeneration
Arkitektur	Mixture-of-Experts (MoE) + sparsom opmærksomhed (DeepSeek/DSA-optimeringer).
Samlet antal parametre	≈744–745B (MoE-pulje).
Aktive/dirigerede parametre (pr. token)	~40–44B aktive (afhænger af routing/eksperter).
Prætrænings-tokens	~28.5T tokens (rapporteret).
Kontekstvindue (input)	Op til 200,000 tokens (lang-kontekst-tilstand).
Maksimalt antal output-tokens	128,000 tokens (maksimal generering pr. kald, rapporteret).
Inputmodaliteter	Kun tekst (primært); designet til rich text → outputs (doc/xlsx-generering via værktøjer).

Hvad er GLM-5

GLM-5 er Zhipu AI’s næste generations grundmodel, der skalerer GLM-linjen med et MoE-routeringsdesign og optimeringer i sparsom opmærksomhed for at levere langkontekstuel ræsonnement og agentiske arbejdsgange (multitrins planlægning, kode- og systemorkestrering). Den er eksplicit positioneret som en open-weights udfordrer til agentiske og ingeniøropgaver, med virksomhedsadgang via API'er og selvhosting.

🚀 Hovedfunktioner i GLM-5

1. Agentisk intelligens og ræsonnement

GLM-5 er optimeret til arbejdsgange, hvor modellen nedbryder lange, komplekse opgaver i ordnede trin med reduceret hallucination — en markant forbedring i forhold til tidligere GLM-versioner. Den fører visse open-weights model benchmarks på videnspålidelighed og opgaveproduktivitet.

2. Understøttelse af lang kontekst

Med et 200K token kontekstvindue kan GLM-5 fastholde meget lange samtaler, store dokumenter og udvidede ræsonnementskæder uden at miste sammenhæng — en stadig vigtigere kapabilitet til professionelle anvendelser i den virkelige verden.

3. DeepSeek Sparse Attention

Ved at integrere en mekanisme for sparsom opmærksomhed skalerer GLM-5 effektivt sit hukommelsesaftryk, hvilket muliggør længere sekvenser uden lineære omkostningsstigninger.

4. Værktøjsintegration og outputformater

Indbygget understøttelse af strukturerede outputs og integrationer med eksterne værktøjer (JSON, API-kald, dynamisk værktøjsbrug) gør GLM-5 praktisk til virksomhedsapplikationer som regneark, rapporter og automatiserede kodeassistenter.

5. Omkostningseffektivitet

GLM-5 er positioneret som omkostningskonkurrencedygtig sammenlignet med proprietære modparter, med input/output-priser, der er væsentligt lavere end større tilbud, hvilket gør den attraktiv til implementering i stor skala.

Benchmark-ydelse for GLM-5

Flere uafhængige evalueringer og tidlige branchebenchmarks viser, at GLM-5 præsterer stærkt blandt open-weights-modeller:

Den opnåede rekordlave hallucinationsrater på Artificial Analysis Intelligence Index — et mål for pålidelighed og sandhed — og overgik tidligere modeller med stor margin.
Agentcentrerede benchmarks indikerer betydelige gevinster i udførelsen af komplekse opgaver sammenlignet med GLM-4.7 og andre åbne modeller.
Forholdet mellem omkostning og ydeevne placerer GLM-5 i 4. kvartil for hastighed, men øverste niveau (bedst) for intelligens og pris blandt open-weights-modeller.

Kvantitative resultater (eksempel fra rangeringsplatform):

Intelligence Index: nr. 1 blandt open-weights-modeller.
Priseffektivitet: Høje vurderinger for lave input/output-omkostninger.

Sådan får du adgang til og bruger GLM-5-API'et

Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger, skal du registrere dig først. Log ind i din CometAPI console. Hent API-nøglen til adgangsgodkendelse for interfacet. Klik på “Add Token” ved API-token i personcenteret, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Trin 2: Send forespørgsler til `glm-5` API'et

Vælg “glm-5”-endepunktet for at sende API-forespørgslen og angiv request body. Forespørgselsmetode og request body fås fra vores websites API-dokumentation. Vores website tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Hvor det kaldes: Chat-format.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API'et med opgavens status og outputdata.

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.

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

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

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.

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

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.

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.