GLM-5 Blog - Én API-adgang 500+ AI-modeller

GLM-5-Turbo forklaret: agent-first basismodel til “Lobster” (OpenClaw)-arbejdsgange (2026-guide)

GLM-5-Turbo er en næste generations stor sprogmodel udgivet af Zhipu AI i marts 2026, optimeret specifikt til "lobster"-agentmiljøer (OpenClaw-økosystemet). Det er en højhastigheds, agentfokuseret variant af GLM-5, designet til udførelse af lange opgavekæder, værktøjskald og AI-automatisering på virksomhedsniveau. Den har et kontekstvindue på ~200K tokens, en Mixture-of-Experts-arkitektur og forbedret stabilitet i flertrins agentarbejdsgange.

GLM-5 vs GLM-4.7: hvad har ændret sig, hvad er vigtigt, og bør du opgradere?

GLM-5, udgivet den 11. februar 2026 af Zhipu AI (Z.ai), udgør et stort arkitektonisk spring fra GLM-4.7: større MoE-skala (≈744B vs. ~355B samlede parametre), højere aktiv parameterkapacitet, lavere målt tendens til hallucinationer og klare forbedringer på agent- og kodningsbenchmarks — på bekostning af inferenskompleksitet og (til tider) latenstid.

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Hvilken er bedst i 2026

Qwen 3.5 sigter mod agent-baserede, multimodale arbejdsbelastninger i stor skala og til lave omkostninger med et sparsomt Mixture-of-Experts (MoE)-design og massiv aktiveret kapacitet; Minimax M2.5 lægger vægt på omkostningseffektiv gennemstrømning af agenter i realtid ved lave driftsomkostninger; GLM-5 fokuserer på tung ræsonnering, agenter med lange kontekster og ingeniørarbejdsgange via en meget stor MoE-lignende arkitektur, der er optimeret til token-effektivitet. Den “bedste” afhænger af, om du prioriterer rå ræsonnerings-/kodekvalitet, gennemstrømning af agenter og omkostninger, eller open source-fleksibilitet og ingeniørarbejdsgange med lange kontekster.

Feb 12, 2026

GLM-5: Funktion, ydeevnebenchmarks og adgang

Lanceringen af GLM-5, som blev præsenteret i denne uge af Kinas Zhipu AI (offentligt brandet som Z.AI / zai-org i mange udviklerkanaler), markerer endnu et skridt i det accelererende tempo i udgivelser af store modeller. Den nye model positioneres som Zhipus flagskib: større i skala, optimeret til agent-baserede opgaver med lange tidshorisonter og bygget med ingeniørmæssige valg, der skal reducere inferensomkostningerne, samtidig med at et langt kontekstvindue bevares. Tidlige rapporter fra branchen og praktiske udviklernoter peger på betydelige forbedringer i kodning, flertrinsræsonnering og orkestrering af agenter sammenlignet med tidligere GLM-iterationer — og i nogle tests udfordrer den endda Claude 4.5.