Spécifications techniques de GLM-5
| Élément | GLM-5 (rapporté) |
|---|---|
| Famille de modèles | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — génération phare |
| Architecture | Mélange d’experts (MoE) + attention clairsemée (optimisations DeepSeek/DSA). |
| Nombre total de paramètres | ≈744–745B (pool MoE). |
| Paramètres actifs/routés (par jeton) | ~40–44B actifs (selon le routage/les experts). |
| Jetons de pré-entraînement | ~28,5T jetons (rapporté). |
| Fenêtre de contexte (entrée) | Jusqu’à 200 000 jetons (mode long contexte). |
| Nombre maximal de jetons en sortie | 128 000 jetons (génération max par appel, rapporté). |
| Modalités d’entrée | Texte uniquement (principal) ; conçu pour des sorties en texte enrichi → (génération doc/xlsx via des outils). |
Qu’est-ce que GLM-5
GLM-5 est le modèle de base de nouvelle génération de Zhipu AI qui fait passer à l’échelle la gamme GLM avec un routage MoE et des optimisations d’attention clairsemée afin d’offrir un raisonnement sur long contexte et des workflows agentiques (planification multi-étapes, orchestration de code et de systèmes). Il est explicitement positionné comme un concurrent à poids ouverts pour les tâches agentiques et d’ingénierie, avec une accessibilité entreprise via des API et l’auto-hébergement.
🚀 Principales fonctionnalités de GLM-5
1. Intelligence agentique et raisonnement
GLM-5 est optimisé pour des flux de travail où le modèle décompose des tâches longues et complexes en étapes ordonnées avec un taux d’hallucination réduit — une amélioration majeure par rapport aux versions GLM précédentes. Il est en tête de certains benchmarks de modèles à poids ouverts en fiabilité des connaissances et productivité des tâches.
2. Prise en charge du long contexte
Avec une fenêtre de contexte de 200K jetons, GLM-5 peut soutenir de très longues conversations, de gros documents et des chaînes de raisonnement étendues sans perdre en cohérence — une capacité de plus en plus critique pour les applications professionnelles réelles.
3. Attention clairsemée DeepSeek
En intégrant un mécanisme d’attention clairsemée, GLM-5 met à l’échelle efficacement son empreinte mémoire, permettant des séquences plus longues sans augmentation linéaire des coûts.
4. Intégration d’outils et formats de sortie
La prise en charge native des sorties structurées et des intégrations d’outils externes (JSON, appels d’API, utilisation dynamique d’outils) rend GLM-5 pratique pour des applications d’entreprise comme les feuilles de calcul, les rapports et les assistants de codage automatisés.
5. Efficacité des coûts
GLM-5 est positionné comme compétitif en termes de coûts par rapport aux homologues propriétaires, avec des tarifs d’entrée/sortie nettement inférieurs aux principales offres, ce qui le rend attrayant pour un déploiement à grande échelle.
Performances de GLM-5 aux benchmarks
De multiples évaluations indépendantes et des benchmarks précoces de l’industrie montrent que GLM-5 offre de solides performances parmi les modèles à poids ouverts :
- Il a atteint des taux d’hallucination record-bas sur l’Artificial Analysis Intelligence Index — une mesure de la fiabilité et de la véracité — surpassant largement les modèles antérieurs.
- Les benchmarks centrés sur les agents indiquent des gains substantiels dans l’exécution de tâches complexes par rapport à GLM-4.7 et à d’autres modèles ouverts.
- Les métriques coût/performances positionnent GLM-5 au 4e quartile pour la vitesse mais parmi les meilleurs (top tier) en intelligence et en prix parmi les modèles à poids ouverts.
Scores quantitatifs (exemple d’une plateforme de classement) :
- Indice d’intelligence : n°1 parmi les modèles à poids ouverts.
- Efficacité tarifaire : Notes élevées pour des coûts d’entrée/sortie bas.
Comment accéder et utiliser l’API GLM-5
Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Obtenez la clé d’accès (API key) de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section des jetons API du centre personnel, récupérez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.
Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API glm-5
Sélectionnez l’endpoint « glm-5 » pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site Web. Notre site fournit également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle de votre compte. Où l’appeler : format Chat.
Insérez votre question ou votre demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.