Spécifications techniques de GLM-5
| Élément | GLM-5 (rapporté) |
|---|---|
| Famille de modèles | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — génération phare |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) + attention clairsemée (optimisations DeepSeek/DSA). |
| Nombre total de paramètres | ≈744–745B (pool MoE). |
| Paramètres actifs / routés (par jeton) | ~40–44B actifs (dépend du routage/des experts). |
| Jetons de pré-entraînement | ~28.5T jetons (rapporté). |
| Fenêtre de contexte (entrée) | Jusqu’à 200,000 jetons (mode de contexte long). |
| Nombre maximal de jetons en sortie | 128,000 jetons (génération maximale par appel rapportée). |
| 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 monter en échelle la lignée GLM avec une conception de routage MoE et des optimisations d’attention clairsemée, afin d’offrir un raisonnement à long contexte et des workflows agentiques (planification multi‑étapes, orchestration de code et de systèmes). Il est explicitement positionné comme un prétendant à poids ouverts pour les tâches agentiques et d’ingénierie, avec une accessibilité entreprise via des API et l’auto‑hébergement.
🚀 Fonctionnalités principales de GLM-5
1. Intelligence agentique et raisonnement
GLM-5 est optimisé pour des workflows où le modèle décompose de longues tâches complexes en étapes ordonnées avec une hallucination réduite — une amélioration majeure par rapport aux versions GLM précédentes. Il arrive en tête de certains benchmarks de modèles à poids ouverts sur la fiabilité des connaissances et la productivité des tâches.
2. Prise en charge d’un contexte long
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 fait évoluer 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 tableurs, 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 solutions propriétaires, avec des prix d’entrée/sortie substantiellement plus bas que les offres majeures, ce qui le rend attrayant pour des déploiements à grande échelle.
Performances de référence de GLM-5
Plusieurs évaluations indépendantes et premiers benchmarks industriels montrent que GLM-5 se comporte très bien parmi les modèles à poids ouverts :
- Il a atteint des taux d’hallucination à des niveaux records sur le Artificial Analysis Intelligence Index — une mesure de la fiabilité et de la véracité — dépassant largement les modèles précédents.
- Des benchmarks centrés sur l’agent 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‑performance placent GLM-5 au 4e quartile pour la vitesse mais au top niveau (meilleur) pour l’intelligence et le 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 faibles.
Comment accéder à l’API GLM-5 et l’utiliser
Étape 1 : Inscrivez-vous 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 API d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section des jetons API du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et validez.
Étape 2 : Envoyez des requêtes vers 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 obtenus à partir de la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. Où l’appeler : format Chat.
Insérez votre question ou 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 : Récupérez et vérifiez les résultats
Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API répond avec le statut de la tâche et les données de sortie.