Specifiche tecniche di GLM-5

Voce	GLM-5 (riportato)
Famiglia del modello	GLM (Z.ai / Zhipu AI) — generazione di punta
Architettura	Mixture-of-Experts (MoE) + attenzione sparsa (ottimizzazioni DeepSeek/DSA).
Parametri totali	≈744–745B (pool MoE).
Parametri attivi / instradati (per token)	~40–44B attivi (dipende da instradamento/esperti).
Token di pre-training	~28.5T token (riportato).
Finestra di contesto (input)	Fino a 200.000 token (modalità long-context).
Token di output massimi	128.000 token (generazione massima per chiamata, riportato).
Modalità di input	Solo testo (primario); progettato per testo formattato → output (generazione di doc/xlsx tramite strumenti).

Che cos'è GLM-5

GLM-5 è il modello di base di nuova generazione di Zhipu AI che fa scalare la linea GLM con un design di instradamento MoE e ottimizzazioni di attenzione sparsa, per offrire ragionamento su contesti lunghi e flussi di lavoro agentici (pianificazione multi-step, orchestrazione di codice & sistemi). È esplicitamente posizionato come un concorrente a pesi aperti per compiti agentici e di ingegneria, con accessibilità enterprise via API e self-hosting.

🚀 Caratteristiche principali di GLM-5

1. Intelligenza agentica e ragionamento

GLM-5 è ottimizzato per flussi di lavoro in cui il modello scompone attività lunghe e complesse in passi ordinati con allucinazioni ridotte — un progresso significativo rispetto alle precedenti versioni di GLM. Primeggia in certi benchmark dei modelli a pesi aperti sulla affidabilità della conoscenza e la produttività dei compiti.

2. Supporto per contesti lunghi

Con una finestra di contesto di 200K token, GLM-5 può sostenere conversazioni molto lunghe, documenti voluminosi e catene di ragionamento estese senza perdere coerenza — una capacità sempre più critica per applicazioni professionali reali.

3. Attenzione sparsa DeepSeek

Integrando un meccanismo di attenzione sparsa, GLM-5 scala in modo efficiente l’impronta di memoria, consentendo sequenze più lunghe senza aumenti di costo lineari.

4. Integrazione di strumenti & formati di output

Il supporto nativo per output strutturati e integrazioni con strumenti esterni (JSON, chiamate API, uso dinamico di strumenti) rende GLM-5 pratico per applicazioni enterprise come fogli di calcolo, report e assistenti di codifica automatizzati.

5. Efficienza dei costi

GLM-5 è posizionato come competitivo nei costi rispetto ai modelli proprietari, con prezzi di input/output sostanzialmente inferiori rispetto alle principali offerte, rendendolo attraente per implementazioni su larga scala.

Prestazioni nei benchmark di GLM-5

Valutazioni indipendenti multiple e benchmark di settore iniziali mostrano GLM-5 con performance solide tra i modelli a pesi aperti:

Ha raggiunto tassi di allucinazione ai minimi storici sull’Artificial Analysis Intelligence Index — una misura di affidabilità e veridicità — superando i modelli precedenti di ampio margine.
Benchmark incentrati sugli agenti indicano notevoli progressi nell’esecuzione di compiti complessi rispetto a GLM-4.7 e altri modelli aperti.
Le metriche costo-prestazioni collocano GLM-5 nel quarto quartile per la velocità ma al livello più alto (migliore) per intelligenza e prezzo tra i modelli a pesi aperti.

Punteggi quantitativi (esempio da piattaforma di ranking):

Indice di Intelligenza: #1 tra i modelli a pesi aperti.
Efficienza di prezzo: Valutazioni elevate per bassi costi di input/output.

Come accedere e utilizzare l'API di GLM-5

Passaggio 1: Registrati per ottenere la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Entra nella tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso per l’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione del token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: Invia richieste all'API `glm-5`

Seleziona l’endpoint “glm-5” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API sul nostro sito web. Il nostro sito offre anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. Dove chiamarlo: formato Chat.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.

GLM-5 uses a Mixture of Experts (MoE) architecture with ~745B total parameters and 8 active experts per token (~44B active), enabling efficient large-scale reasoning and agentic workflows compared to previous GLM series.

GLM-5 supports a 200K token context window with up to 128K output tokens, making it suitable for extended reasoning and document tasks.

Yes — GLM-5 is explicitly optimized for long-horizon agent tasks and complex systems engineering workflows, with deep reasoning and planning capabilities beyond standard chat models.

Yes — GLM-5 supports function calling, structured JSON outputs, context caching, and real-time streaming to integrate with external tools and systems.

GLM-5 is competitive with top proprietary models in benchmarks, performing close to Claude Opus 4.5 and offering significantly lower per-token costs and open-weight availability, though closed-source models may still lead in some fine-grained benchmarks.

Yes — GLM-5 is released under a permissive MIT license, enabling open-weight access and community development.

GLM-5 is well suited for long-sequence reasoning, agentic automation, coding assistance, creative writing at scale, and backend system design tasks that demand coherent multi-step outputs.

While powerful, GLM-5 is primarily text-only (no native multimodal support) and may be slower or more resource-intensive than smaller models, especially for shorter tasks.