GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →

Blog GLM-5

GLM 5.2: Panduan Lengkap, Benchmark, Harga & Akses melalui CometAPI
Jun 29, 2026
GLM-5.2

GLM 5.2: Panduan Lengkap, Benchmark, Harga & Akses melalui CometAPI

GLM 5.2: GLM-5.2 adalah LLM andalan open-weight dari Z.ai untuk pemrograman jangka panjang dan perangkat lunak agentic. Tersedia di CometAPI — kompatibel dengan OpenAI, kunci tunggal.
Cara Menggunakan API GLM-5.2: Panduan Lengkap 2026 untuk Pengembang
Jun 18, 2026
GLM-5.2

Cara Menggunakan API GLM-5.2: Panduan Lengkap 2026 untuk Pengembang

Tutorial API GLM-5.2 langkah demi langkah: Mulai dengan cepat, optimalkan upaya penalaran, bangun agen, dan pangkas biaya dibandingkan dengan GPT/Claude.
Apa itu GLM-5.2? Semua yang Perlu Anda Ketahui
Jun 29, 2026
GLM-5.2

Apa itu GLM-5.2? Semua yang Perlu Anda Ketahui

GLM-5.2: GLM-5.2 adalah model Mixture-of-Experts (MoE) unggulan terbaru dari Zhipu AI (Z.ai) yang telah dirilis. Coba CometAPI — satu kunci, kompatibel dengan OpenAI.
Panduan GLM-5.1 + Claude Code (2026): Penyiapan, Benchmark, Perbandingan Biaya, dan Strategi API Terbaik untuk Pengembang
Apr 28, 2026
GLM-5.1

Panduan GLM-5.1 + Claude Code (2026): Penyiapan, Benchmark, Perbandingan Biaya, dan Strategi API Terbaik untuk Pengembang

GLM-5.1 dapat digunakan bersama Claude Code dengan menghubungkannya melalui jembatan API yang kompatibel dengan OpenAI atau Anthropic, sehingga pengembang dapat memanfaatkan alur kerja agen Claude Code sambil menggunakan model penulisan kode GLM-5.1 yang berkinerja tinggi dan berbiaya lebih rendah. Pengaturan ini memberi tim akses ke penulisan kode otonom jangka panjang, eksekusi tugas terminal yang lebih kuat, dan biaya API yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan Claude Opus, sambil mempertahankan pengalaman pengembang Claude Code.
Cara Menggunakan API GLM-5.1
Apr 19, 2026
GLM-5.1

Cara Menggunakan API GLM-5.1

GLM-5.1 adalah model sumber terbuka andalan Z.ai (dirilis pada 7 April 2026) yang dioptimalkan untuk tugas berbasis agen jangka panjang seperti pengodean otonom dan penalaran multi-langkah. Untuk menggunakan API GLM-5.1, gunakan CometAPI untuk akses terpadu yang lebih murah, dapatkan kunci API Anda.
GLM-5-Turbo Dijelaskan: model dasar berorientasi agen untuk alur kerja “Lobster” (OpenClaw)(Panduan 2026)
Mar 17, 2026
GLM-5

GLM-5-Turbo Dijelaskan: model dasar berorientasi agen untuk alur kerja “Lobster” (OpenClaw)(Panduan 2026)

GLM-5-Turbo adalah model bahasa besar generasi berikutnya yang dirilis oleh Zhipu AI pada Maret 2026, dioptimalkan khusus untuk lingkungan agen “lobster” (ekosistem OpenClaw). Ini adalah varian GLM-5 yang berkecepatan tinggi dan berfokus pada agen, dirancang untuk eksekusi tugas berantai panjang, pemanggilan tool, dan otomasi AI kelas perusahaan. Fitur-fiturnya mencakup jendela konteks ~200K token, arsitektur Mixture-of-Experts, serta stabilitas yang lebih baik dalam alur kerja agen multi-langkah.
GLM-5 vs GLM-4.7: apa yang berubah, apa yang penting, dan haruskah Anda melakukan upgrade?
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7

GLM-5 vs GLM-4.7: apa yang berubah, apa yang penting, dan haruskah Anda melakukan upgrade?

GLM-5, dirilis pada 11 Februari 2026 oleh Zhipu AI (Z.ai), mewakili lompatan arsitektural besar dari GLM-4.7: skala MoE lebih besar (≈744B vs ~355B jumlah parameter total), kapasitas parameter aktif lebih tinggi, halusinasi terukur lebih rendah, dan peningkatan jelas pada benchmark agentic dan pemrograman — dengan biaya pada kompleksitas inferensi dan (kadang-kadang) latensi.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang lebih baik pada tahun 2026?
Mar 19, 2026
qwen3.5
minimax-M2.5
GLM-5

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang lebih baik pada tahun 2026?

Qwen 3.5 menargetkan beban kerja multimodal berbasis agen skala besar dan berbiaya rendah dengan desain Mixture-of-Experts (MoE) yang sparse serta kapasitas aktif yang sangat besar; Minimax M2.5 menekankan throughput agen waktu nyata yang efisien biaya dengan biaya operasional rendah; GLM-5 berfokus pada penalaran mendalam, agen berkonteks panjang, dan alur kerja rekayasa melalui arsitektur bergaya MoE yang sangat besar yang dioptimalkan untuk efisiensi token. “Terbaik” bergantung pada apakah Anda memprioritaskan kualitas penalaran/pengodean murni, throughput agen dan biaya, atau fleksibilitas sumber terbuka serta alur kerja rekayasa berkonteks panjang.