/
ModelDukunganPerusahaanBlog
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Sumber Daya
Model AIBlogPerusahaanCatatan PerubahanTentang
2025 CometAPI. Semua hak dilindungi undang-undang.Kebijakan PrivasiSyarat dan Ketentuan Layanan
Home/Models/Zhipu AI/GLM 5
Z

GLM 5

Masukan:$0.8/M
Keluaran:$3.2/M
GLM-5، Z.ai کا فلیگ شپ اوپن سورس فاؤنڈیشن ماڈل ہے، جو پیچیدہ نظاموں کے ڈیزائن اور طویل مدتی ایجنٹ ورک فلوز کے لیے انجینئرڈ ہے۔ ماہر ڈویلپرز کے لیے تیار کیا گیا، یہ بڑے پیمانے کے پروگرامنگ ٹاسکس پر پروڈکشن گریڈ کارکردگی فراہم کرتا ہے اور سرِفہرست کلوزڈ سورس ماڈلز کا مقابلہ کرتا ہے۔ جدید ایجنٹک پلاننگ، بیک اینڈ میں عمیق استدلال، اور تکراری خود-تصحیح کے ساتھ، GLM-5 کوڈ جنریشن سے آگے بڑھ کر مکمل نظام کی تشکیل اور خودمختار عمل درآمد کی طرف بڑھتا ہے۔
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API

GLM-5 کی تکنیکی خصوصیات

آئٹمGLM-5 (رپورٹ کردہ)
ماڈل فیملیGLM (Z.ai / Zhipu AI) — فلیگ شپ جنریشن
معماریماہرین کا امتزاج (MoE) + اسپارس اٹینشن (DeepSeek/DSA آپٹیمائزیشنز).
کل پیرامیٹرز≈744–745B (MoE پول).
فعال / راؤٹڈ پیرامیٹرز (فی ٹوکن)~40–44B فعال (روٹنگ/ماہرین پر منحصر).
پری ٹریننگ ٹوکنز~28.5T ٹوکنز (رپورٹ کردہ).
کانٹیکسٹ ونڈو (ان پٹ)200,000 ٹوکنز تک (لانگ-کانٹیکسٹ موڈ).
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ ٹوکنز128,000 ٹوکنز (فی کال زیادہ سے زیادہ جنریشن، رپورٹ کردہ).
ان پٹ موڈیلٹیزصرف متن (بنیادی)؛ رچ ٹیکسٹ → آؤٹ پٹس کے لیے انجینیئرڈ (ٹولز کے ذریعے doc/xlsx جنریشن).

GLM-5 کیا ہے

GLM-5، Zhipu AI کا نیکسٹ جنریشن فاؤنڈیشن ماڈل ہے جو MoE روٹنگ ڈیزائن اور اسپارس اٹینشن آپٹیمائزیشنز کے ساتھ GLM لائن کو اسکیل کرتا ہے تاکہ لانگ-کانٹیکسٹ ریزننگ اور ایجنٹک ورک فلو (ملٹی اسٹیپ پلاننگ، کوڈ اور سسٹم آرکسٹریشن) فراہم کیے جا سکیں۔ اسے واضح طور پر ایجنٹک اور انجینئرنگ ٹاسکس کے لیے ایک اوپن ویٹس امیدوار کے طور پر پوزیشن کیا گیا ہے، جس تک ادارہ جاتی سطح پر APIs اور سیلف ہوسٹنگ کے ذریعے رسائی ممکن ہے۔

🚀 GLM-5 کی اہم خصوصیات

1. ایجنٹک انٹیلیجنس اور ریزننگ

GLM-5 ان ورک فلو کے لیے آپٹیمائزڈ ہے جہاں ماڈل طویل اور پیچیدہ ٹاسکس کو مرتب مراحل میں تقسیم کرتا ہے، ہیلوسینیشن کم رہتی ہے — جو پچھلی GLM ورژنز پر ایک بڑی بہتری ہے۔ یہ علم کی قابلِ اعتمادیت اور ٹاسک پروڈکٹیویٹی پر بعض اوپن ویٹس ماڈل بینچ مارکس میں لیڈ کرتا ہے۔

2. طویل کانٹیکسٹ کی سپورٹ

200K ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو کے ساتھ، GLM-5 بہت طویل گفتگو، بڑے دستاویزات، اور طویل ریزننگ چینز کو بغیر ربط کھوئے برقرار رکھ سکتا ہے — جو حقیقی دنیا کی پیشہ ورانہ ایپلی کیشنز کے لیے بڑھتی ہوئی اہم صلاحیت ہے۔

3. DeepSeek اسپارس اٹینشن

اسپارس اٹینشن میکانزم کے انضمام سے، GLM-5 اپنی میموری فوٹ پرنٹ کو مؤثر انداز میں اسکیل کرتا ہے، جس سے لمبی سیکوینسز ممکن ہوتی ہیں بغیر اس کے کہ لاگت لینیئر طور پر بڑھے۔

4. ٹول انٹیگریشن اور آؤٹ پٹ فارمیٹس

سٹرکچرڈ آؤٹ پٹس اور بیرونی ٹول انٹیگریشنز (JSON، API کالز، ڈائنامک ٹول استعمال) کی نیٹو سپورٹ GLM-5 کو ادارہ جاتی ایپلی کیشنز مثلاً اسپریڈشیٹس، رپورٹس، اور خودکار کوڈنگ اسسٹنٹس کے لیے عملی بناتی ہے۔

5. لاگت کی افادیت

GLM-5 کو لاگت کے لحاظ سے مسابقتی طور پر پوزیشن کیا گیا ہے، جس کی ان پٹ/آؤٹ پٹ قیمتیں بڑی پروپرائٹری پیشکشوں کے مقابلے میں خاصی کم ہیں، جس سے یہ بڑے پیمانے پر ڈیپلائمنٹ کے لیے پرکشش بنتا ہے۔

GLM-5 کی بینچ مارک کارکردگی

متعدد آزادانہ جائزے اور ابتدائی انڈسٹری بینچ مارکس ظاہر کرتے ہیں کہ GLM-5 اوپن ویٹس ماڈلز میں مضبوط کارکردگی دکھاتا ہے:

  • اس نے Artificial Analysis Intelligence Index پر ہیلوسینیشن ریٹس میں ریکارڈ حد تک کمی حاصل کی — جو قابلِ اعتمادیت اور سچائی کا پیمانہ ہے — اور پچھلے ماڈلز کو بڑے فرق سے پیچھے چھوڑا۔
  • ایجنٹ-مرکزی بینچ مارکس GLM-4.7 اور دیگر اوپن ماڈلز کے مقابلے میں پیچیدہ ٹاسکس کے نفاذ میں نمایاں بہتری کی نشاندہی کرتے ہیں۔
  • لاگت بمقابلہ کارکردگی میٹرکس کے مطابق، رفتار کے لیے GLM-5 کو چوتھے کواٹائل میں، لیکن اوپن ویٹس ماڈلز میں ذہانت اور قیمت کے لحاظ سے ٹاپ ٹئیر (بہترین) میں پوزیشن کیا گیا ہے۔

مقداری اسکورز (رینکنگ پلیٹ فارم کی مثال):

  • انٹیلیجنس انڈیکس: اوپن ویٹس ماڈلز میں #1۔
  • پرائسنگ ایفیشینسی: کم ان پٹ/آؤٹ پٹ لاگت کے لیے اعلیٰ ریٹنگز۔

GLM-5 API تک رسائی اور استعمال کا طریقہ

مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں

cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو براہِ کرم پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن ان کریں۔ انٹرفیس کی ایکسیس کریڈنشل API key حاصل کریں۔ پر سنل سینٹر میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن کی حاصل کریں: sk-xxxxx اور سبمٹ کریں۔

مرحلہ 2: درخواستیں glm-5 API کو بھیجیں

API ریکویسٹ بھیجنے کے لیے “glm-5” اینڈپوائنٹ منتخب کریں اور ریکویسٹ باڈی سیٹ کریں۔ ریکویسٹ میتھڈ اور ریکویسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کی API دستاویزات سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI key سے <YOUR_API_KEY> کو تبدیل کریں۔ کہاں کال کرنا ہے: Chat فارمیٹ۔

اپنا سوال یا ریکویسٹ کانٹینٹ فیلڈ میں داخل کریں — اسی پر ماڈل جواب دے گا۔ API ریسپانس کو پروسیس کریں تاکہ جنریٹ کیا گیا جواب حاصل ہو سکے۔

مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں

API ریسپانس کو پروسیس کریں تاکہ جنریٹ کیا گیا جواب حاصل ہو۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔

FAQ

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

GLM-5 Mixture of Experts (MoE) آرکیٹیکچر استعمال کرتا ہے، جس میں تقریباً ~745B کُل پیرامیٹرز اور فی ٹوکن 8 ایکٹو ایکسپرٹس (~44B ایکٹو) شامل ہیں، جو پچھلی GLM سیریز کے مقابلے میں بڑے پیمانے پر مؤثر استدلال اور ایجنٹک ورک فلو کو ممکن بناتا ہے۔

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

GLM-5 ایک 200K ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو اور زیادہ سے زیادہ 128K آؤٹ پٹ ٹوکنز سپورٹ کرتا ہے، جس سے یہ طویل دورانیہ کے استدلال اور دستاویزی کاموں کے لیے موزوں بنتا ہے۔

Can GLM-5 handle complex agentic and engineering tasks?

ہاں — GLM-5 کو خاص طور پر طویل دورانیہ کے ایجنٹ ٹاسکس اور پیچیدہ سسٹمز انجینئرنگ ورک فلو کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جس میں معیاری چیٹ ماڈلز سے بڑھ کر گہرا استدلال اور منصوبہ بندی کی صلاحیتیں ہیں۔

Does GLM-5 support tool calling and structured output?

ہاں — GLM-5 بیرونی ٹولز اور سسٹمز کے ساتھ انضمام کے لیے فنکشن کالنگ، اسٹرکچرڈ JSON آؤٹ پٹس، کانٹیکسٹ کیشنگ، اور ریئل ٹائم اسٹریمنگ سپورٹ کرتا ہے۔

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

GLM-5 بینچ مارکس میں سرِفہرست ملکیتی ماڈلز کے ہم سر ہے، Claude Opus 4.5 کے قریب کارکردگی دکھاتا ہے اور فی ٹوکن لاگتیں نمایاں طور پر کم اور اوپن ویٹ دستیابی فراہم کرتا ہے، اگرچہ کچھ باریک بین بینچ مارکس میں کلوزڈ سورس ماڈلز اب بھی سبقت لے سکتے ہیں۔

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

ہاں — GLM-5 ایک اجازتی MIT لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے، جو اوپن ویٹ رسائی اور کمیونٹی ڈویلپمنٹ کو ممکن بناتا ہے۔

What are typical use cases where GLM-5 excels?

GLM-5 طویل سلسلہ وار استدلال، ایجنٹک آٹومیشن، کوڈنگ میں معاونت، وسیع پیمانے پر تخلیقی تحریر، اور بیک اینڈ سسٹم ڈیزائن کے کام کے لیے نہایت موزوں ہے، جنہیں مربوط متعدد مراحل پر مشتمل آؤٹ پٹس درکار ہوتی ہیں۔

What are known limitations of GLM-5?

طاقتور ہونے کے باوجود، GLM-5 بنیادی طور پر صرف متن پر مبنی ہے (کوئی بلٹ اِن ملٹی ماڈل سپورٹ نہیں) اور چھوٹے ماڈلز کے مقابلے میں سست یا زیادہ وسائل خرچ کرنے والا ہو سکتا ہے، خاص طور پر مختصر کاموں کے لیے۔

Fitur untuk GLM 5

Jelajahi fitur-fitur utama dari GLM 5, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk GLM 5

Jelajahi harga kompetitif untuk GLM 5, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana GLM 5 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.8/M
Keluaran:$3.2/M
Masukan:$1/M
Keluaran:$4/M
-20%

Kode contoh dan API untuk GLM 5

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk GLM 5 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5 dalam proyek Anda.
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)

Model Lainnya