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

GLM-5 menggunakan arsitektur Mixture of Experts (MoE) dengan ~745B total parameter dan 8 pakar aktif per token (~44B aktif), sehingga memungkinkan penalaran skala besar dan alur kerja berbasis agen yang efisien dibandingkan seri GLM sebelumnya.

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

GLM-5 mendukung **jendela konteks 200K token** dengan hingga **128K token keluaran**, sehingga cocok untuk penalaran panjang dan tugas berbasis dokumen.

Can GLM-5 handle complex agentic and engineering tasks?

Ya — GLM-5 secara eksplisit dioptimalkan untuk tugas agen berjangka panjang dan alur kerja rekayasa sistem yang kompleks, dengan kemampuan penalaran dan perencanaan mendalam melampaui model chat standar.

Does GLM-5 support tool calling and structured output?

Ya — GLM-5 mendukung **pemanggilan fungsi, keluaran JSON terstruktur, caching konteks, dan streaming real-time** untuk berintegrasi dengan alat dan sistem eksternal.

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

GLM-5 kompetitif dengan model proprietari teratas dalam benchmark, berkinerja mendekati Claude Opus 4.5 dan menawarkan biaya per token yang jauh lebih rendah serta ketersediaan bobot terbuka, meskipun model sumber tertutup mungkin masih unggul pada beberapa benchmark yang sangat spesifik.

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

Ya — GLM-5 dirilis di bawah **lisensi MIT yang permisif**, memungkinkan akses ke bobot terbuka dan pengembangan komunitas.

What are typical use cases where GLM-5 excels?

GLM-5 sangat cocok untuk **penalaran berurutan panjang, otomasi berbasis agen, bantuan pengkodean, penulisan kreatif skala besar, dan tugas perancangan sistem backend** yang menuntut keluaran multi-langkah yang koheren.

What are known limitations of GLM-5?

Meski kuat, GLM-5 pada dasarnya hanya berbasis teks (tanpa dukungan multimodal native) dan dapat lebih lambat atau lebih memakan sumber daya dibandingkan model yang lebih kecil, terutama untuk tugas yang lebih singkat.

API GLM 5 Terjangkau | text-to-text

Spesifikasi teknis GLM-5

Item	GLM-5 (dilaporkan)
Model family	GLM (Z.ai / Zhipu AI) — generasi andalan
Architecture	Mixture-of-Experts (MoE) + atensi jarang (optimisasi DeepSeek/DSA).
Total parameters	≈744–745B (kumpulan MoE).
Active / routed params (per token)	~40–44B aktif (tergantung pada perutean/pakar).
Pre-training tokens	~28.5T token (dilaporkan).
Context window (input)	Hingga 200,000 token (mode konteks panjang).
Max output tokens	128,000 token (maksimal generasi per panggilan, dilaporkan).
Input modalities	Hanya teks (utama); dioptimalkan untuk teks kaya → keluaran (pembuatan doc/xlsx melalui alat).

Apa itu GLM-5

GLM-5 adalah model fondasi generasi berikutnya dari Zhipu AI yang menskalakan lini GLM dengan desain perutean MoE dan optimisasi atensi jarang untuk menghadirkan penalaran konteks panjang dan aliran kerja berbasis agen (perencanaan multi-langkah, orkestrasi kode & sistem). Model ini secara eksplisit diposisikan sebagai penantang bobot terbuka untuk tugas-tugas berbasis agen dan rekayasa, dengan akses tingkat perusahaan melalui API dan self-hosting.

🚀 Fitur Utama GLM-5

1. Kecerdasan Berbasis Agen & Penalaran

GLM-5 dioptimalkan untuk alur kerja di mana model menguraikan tugas panjang dan kompleks menjadi langkah-langkah terurut dengan halusinasi yang berkurang — sebuah peningkatan besar dibanding versi GLM sebelumnya. Model ini memimpin beberapa tolok ukur model bobot terbuka dalam hal reliabilitas pengetahuan dan produktivitas tugas.

2. Dukungan Konteks Panjang

Dengan jendela konteks 200K token, GLM-5 dapat mempertahankan percakapan yang sangat panjang, dokumen besar, dan rantai penalaran yang diperluas tanpa kehilangan koherensi — kemampuan yang semakin krusial untuk aplikasi profesional di dunia nyata.

3. DeepSeek Sparse Attention

Dengan mengintegrasikan mekanisme atensi jarang, GLM-5 menskalakan jejak memori secara efisien, memungkinkan urutan lebih panjang tanpa peningkatan biaya yang linear.

4. Integrasi Alat & Format Keluaran

Dukungan bawaan untuk keluaran terstruktur dan integrasi alat eksternal (JSON, panggilan API, penggunaan alat dinamis) menjadikan GLM-5 praktis untuk aplikasi perusahaan seperti spreadsheet, laporan, dan asisten pengodean otomatis.

5. Efisiensi Biaya

GLM-5 diposisikan sebagai kompetitif dari sisi biaya dibandingkan mitra proprietari, dengan harga input/output yang secara signifikan lebih rendah daripada penawaran utama, membuatnya menarik untuk penerapan skala besar.

Kinerja Benchmark GLM-5

Berbagai evaluasi independen dan tolok ukur industri awal menunjukkan GLM-5 berkinerja kuat di antara model bobot terbuka:

Model ini mencapai tingkat halusinasi terendah yang tercatat pada Artificial Analysis Intelligence Index — ukuran reliabilitas dan kebenaran — melampaui model-model sebelumnya dengan selisih besar.
Tolok ukur berpusat pada agen menunjukkan peningkatan substansial dalam eksekusi tugas kompleks dibandingkan GLM-4.7 dan model terbuka lainnya.
Metrik biaya-terhadap-kinerja menempatkan GLM-5 pada kuartil ke-4 untuk kecepatan namun kelas teratas (terbaik) pada kecerdasan dan harga di antara model bobot terbuka.

Skor Kuantitatif (Contoh dari platform pemeringkatan):

Indeks Kecerdasan: #1 di antara model bobot terbuka.
Efisiensi Harga: Peringkat tinggi untuk biaya input/output yang rendah.

Cara mengakses dan menggunakan API GLM-5

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, harap daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console. Dapatkan kunci API kredensial akses untuk antarmuka. Klik “Add Token” pada API token di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx lalu kirim.

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API `glm-5`

Pilih endpoint “glm-5” untuk mengirim permintaan API dan atur badan permintaan. Metode permintaan dan badan permintaan diperoleh dari dokumen API di situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. Di mana memanggilnya: Chat format.

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—itulah yang akan direspons oleh model . Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.

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)

GLM 5