Осы аптада Қытайдың Zhipu AI компаниясы (көптеген әзірлеуші арналарына жария бренд Z.AI / zai-org ретінде) таныстырған GLM-5 шығарылымы ірі модельдердің жиілеген релиз қарқынындағы тағы бір қадамды білдіреді. Жаңа модель Zhipu-дің флагманы ретінде позицияланады: ауқымы үлкен, ұзақ көкжиекті агенттік тапсырмаларға бапталған және ұзақ контекстті сақтай отырып инференс құнын төмендетуге бағытталған инженерлік таңдаулармен құрастырылған. Саладағы ерте есептер мен әзірлеушілердің қолмен сынақ жазбалары алдыңғы GLM итерацияларымен салыстырғанда код жазу, көпқадамды пайымдау және агенттерді оркестрациялау бойынша елеулі ілгерілеуді меңзейді — ал кейбір тестілерде тіпті Claude 4.5-ке қарсы бәсекелеседі.
GLM-5 деген не және оны кім әзірледі?
GLM-5 — GLM отбасының соңғы ірі релизі: Z.ai (GLM сериясының артындағы команда) әзірлеп, жариялаған үлкен, ашық бастапқы іргетас моделі. 2026 жылдың ақпанының басында жарияланған GLM-5 «agentic» тапсырмаларға арнайы бапталған келесі буын модель ретінде ұсынылады — яғни модель жоспарлап, құралдар шақырып, орындап, ұзақ сөйлесулер немесе автоматтандырылған агенттер үшін контекстті сақтауы қажет көпқадамды, ұзақ көкжиекті жұмыс ағымдары. Релиз модель дизайнымен ғана емес, сонымен қатар оны қалай және қайда оқытқанымен де ерекшеленеді: Z.ai өзін-өзі қамтамасыз етуге ұмтылыс аясында отандық қытайлық аппараттық және құралдар тізбегінің қоспасын пайдаланған.
Хабарланған архитектура және оқыту көрсеткіштері мыналарды қамтиды:
- Параметрлерді масштабтау: GLM-5 шамамен 744B параметрге дейін масштабталады (кейбір техникалық жазбаларда «белсенді» сарапшылар саны аздау деп көрсетіледі, мысалы, 40B белсенді), ал бұрынғы GLM-4 отбасы өлшемдері шамамен 355B/32B белсенді болған.
- Алдын ала оқыту деректері: Оқыту корпусының көлемі GLM-4 буынындағы шамамен ~23 триллион токеннен GLM-5 үшін ~28.5 триллион токенге дейін ұлғайғаны хабарланған.
- Сирек назар / DeepSeek Sparse Attention (DSA): Инференс кезінде есептеу құнын азайта отырып ұзақ контекстті сақтауға арналған сирек назар схемасы.
- Дизайн екпіні: агенттерді оркестрациялау, ұзақ контексттік пайымдау және инференсті тиімді етуге бағытталған инженерлік таңдаулар.
Шығу тегі және позициялау
GLM-5 GLM-4.5 (2025 жылдың ортасында шығарылған) және 4.7 секілді бірнеше итерациялық жаңартуларға сүйенеді. Z.ai GLM-5-ті «vibe coding» (жылдам бір қадамдық код шығару) деңгейінен «агенттік инженерияға» секіру ретінде позициялайды: ұзақ контексттік терезелерде тұрақты пайымдау, көпқұралды оркестрация және жүйелер синтезі. Қоғамдық материалдар GLM-5 күрделі жүйелік инженерия тапсырмаларын — оқшау сұрақтарға жауап беруден гөрі көпқадамды агент мінез-құлықтарын құру, үйлестіру және қолдауды — орындауға арналғанын баса айтады.
GLM-5 жаңа мүмкіндіктері қандай?
Негізгі архитектуралық өзгерістер
- Ауқымды сирек масштабтау (MoE): GLM-5 әлдеқайда үлкен сирек Mixture-of-Experts архитектурасына көшеді. Әзірлеуші парақшаларындағы және тәуелсіз шолулардағы жария деректер модельді шамамен 744B жалпы параметр және әр токенге ~40B белсенді ретінде сипаттайды — GLM-4.5-тің ~355B / 32B белсенді конфигурациясынан едәуір ілгерілеу. Бұл сирек масштабтау модельге өте үлкен жалпы сыйымдылықты ұсынуға мүмкіндік береді, ал әр токенге есептеуді қолжетімді деңгейде ұстайды.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Инференс құнын сызықты өсірмей ұзақ контекст мүмкіндігін сақтау үшін GLM-5 маңызды ұзақ қашықтағы тәуелділіктерді ауқымда ұстап, өте ұзын контексттердегі назар құнын қысқартатын сирек назар механизмін (брендтелген DeepSeek) біріктіреді.
Негізгі дизайн мақсаты ретінде агенттік инженерия
GLM-5-тің басты ерекшеліктерінің бірі — ол агенттік инженерияға арнайы әзірленген: модель бір реттік чат немесе қысқаша тапсырмалар үшін ғана емес, жоспарлап, құрал шақырып, күйді басқарып, ұзақ контексттер бойынша ой жүгірте алатын көпқадамды агенттердің «миы» ретінде қолданылуға арналған. Z.ai GLM-5-ті оркестрациялау циклдерінде қызмет етуге позициялайды: күрделі мәселелерді бөлшектеу, сыртқы құралдар/API-ларды шақыру және көптеген айналымдар бойы ұзақ тапсырмаларды қадағалау.
Агенттік дизайн неге маңызды
Агенттік жұмыс ағымдары нақты әлемдегі автоматтандырудың өзегі: автоматтандырылған зерттеу ассистенттері, автономды бағдарламалық инженерлер, операцияларды оркестрациялау және симуляцияны басқару. Бұл әлемге арналған модельге қуатты жоспарлау, тұрақты құрал шақыру мінез-құлқы және мыңдаған токен контекстінде беріктік қажет.
Кодтау, пайымдау және «ұзақ көкжиекті» мінез-құлық жақсартылды
GLM-5 код генерациясы мен пайымдауды жақсартуға екпін қояды. Z.ai модельдің код жазу, рефакторлау және жөндеу қабілетіне, сондай-ақ ұзақ өзара әрекеттесулер бойында тұрақты көпқадамды пайымдауға бағытталған жақсартуларды мәлімдейді. Ерте қолжетімділікке ие тәуелсіз есептер мен серіктес бағалаулары модельдің әзірлеушіге бағытталған тапсырмаларда бұрынғы GLM буындарына қарағанда айтарлықтай күшейгенін көрсетті.
Әзірлеушілерге арналған практикалық мүмкіндіктер
- Құжаттаманы, код базаларын және сөйлесу күйін сыйдыратын үлкен контекст терезелері.
- Қауіпсіз құрал шақыру және нәтижелерді өңдеу үшін құралдар примитивтері.
- Күрделі тапсырмаларды бөлшектеу және орындау үшін few-shot және chain-of-thought өнімділігі жақсартылған.
- Агенттік мүмкіндіктер және құрал шақыру: GLM-5 агенттерге тумысынан қолдауды баса көрсетеді: функция/құрал шақыру, күйі сақталатын сессиялар және ұзақ диалогтар мен құрал қолдану тізбектерін жақсы басқару. Бұл веб-іздеу, дерекқорлар немесе тапсырма автоматтандыруды біріктіретін агенттерді құруды жеңілдетеді.
GLM-5 бенчмарктерде қалай жұмыс істейді?
Нақты бенчмарк ерекшеліктері
- Кодтау бенчмарктері: GLM-5 кейбір кодтау тапсырмаларында Anthropic-тің Claude Opus 4.5 секілді жоғары деңгейде оңтайландырылған проприетарлық модельдердің өнімділігіне жақындап (кейде сәйкес келіп) келеді. Бұл нәтижелер тапсырмаға тәуелді (юнит-тесттер, алгоритмдік кодтау, API қолдану), бірақ олар GLM-4.5-пен салыстырғанда айқын жақсару екенін көрсетеді.
- Пайымдау және агенттік тестілер: Көпқадамды пайымдау және агенттік бағалау жинақтарында (мысалы, көп айналымды жоспарлау, тапсырмаларды бөлшектеу бенчмарктері) GLM-5 ашық модельдер арасында үздік нәтиже көрсетті және кейбір метрикаларда мақсатталған тапсырмаларда бәсекелес жабық модельдерді де басып озды.
GLM-5-ке қалай қол жеткізіп, сынап көремін?
GLM-5 — Zhipu AI (Z.ai) әзірлеген бесінші буын үлкен тілдік модель, Mixture-of-Experts архитектурасымен (~745 B жалпы, ~44 B белсенді) құрастырылған және қуатты пайымдау, кодтау және агенттік жұмыс ағымдарына бағытталған. Ол 2026 жылдың шамамен ақпанның 12-і күні ресми іске қосылды.
Қазір оны пайдаланудың екі негізгі жолы бар:
A) Ресми API қолжетімділігі (Z.ai немесе агрегаторлар)
Zhipu AI өз модельдері үшін API ұсынады, және сіз GLM-5-ті осы API арқылы шақыра аласыз.
Типтік қадамдар:
- Z.ai/Open BigModel API аккаунтына тіркеліңіз.
- Дашбордтан API кілтін алыңыз.
- Модель атауын қолданып (мысалы,
glm-5) OpenAPI стиліндегі немесе REST API endpoint-ін пайдаланыңыз.
(OpenAI-дан GPT модельдерін қалай шақыратыныңызға ұқсас.) - Промпттарды орнатып, HTTP сұрауларын жіберіңіз.
👉 Z.ai бағалар бетінде ресми GLM-5 токен бағалары мынадай түрде көрсетілген:
- ~$1.0 миллион кіріс токенге
- ~$3.2 миллион шығыс токенге
B) Үшінші тарап API орамдары ——CometAPI
CometAPI немесе WaveSpeed секілді API-лар көптеген AI модельдерін (OpenAI, Claude, Z.ai және т.б.) бірыңғай интерфейс артында орайды.
- CometAPI сияқты сервистер арқылы модель ID-ін ауыстырып, GLM модельдерін шақыра аласыз.
(CometAPI қазір GLM-5/GLM-4.7 қолдайды.) - CometAPI-дің glm-5 бағасы ресми бағаның 20%-ына тең.
| Пайдалану түрі | Бағасы |
|---|---|
| Кіріс токендері | ~$0.8 1M токенге |
| Шығыс токендері | ~$2.56 1M токенге |
Неліктен бұл маңызды: Қолданыстағы OpenAI-мен үйлесімді клиент кодын сақтап, тек базалық URL/модель ID-ін өзгертесіз.
C) Hugging Face / Weights арқылы өзін-өзі хосттау
Hugging Face модель тізімдерінде көрінетін бейресми GLM-5 салмақ репозиторийлері бар (мысалы, glm-5/glm-5-fp8 деп аталатын нұсқалар).
Олармен сіз:
- Модель салмақтарын жүктеп ала аласыз.
- vLLM, SGLang, xLLM, немесе Transformers секілді құралдарды пайдаланып, жергілікті немесе бұлттағы GPU паркіңізде қызмет ете аласыз.
Артықшылықтары: максималды бақылау, тұрақты API шығындары жоқ.
Кемшіліктері: өте үлкен есептеу талаптары — ықтимал түрде бірнеше жоғары деңгейлі GPU және жад (бірнеше жүз ГБ), бұл шағын жүйелерде оны практикалық емес етеді.
Ендеше — GLM-5 тұрарлық па, және GLM-4.7-ді сақтаған жөн бе?
Қысқ жауап (атқарушы қорытынды)
- Егер жұмысыңызға берік, көпқадамды агенттік мінез-құлық, өндірістік деңгейдегі код генерациясы немесе жүйелік деңгейдегі автоматтандыру қажет болса: GLM-5-ті дереу бағалауға тұрарлық. Оның архитектурасы, ауқымы және баптауы дәл осы нәтижелерге басымдық береді.
- Егер сізге шығын тиімді, жоғары өткізу қабілеттілігі бар микросервис (қысқа чат, классификация, жеңіл промпттар) керек болса: GLM-4.7 ең үнемді таңдау болып қала береді. GLM-4.7 көптеген провайдер тізімдерінде токен құны айтарлықтай төмен күйде күшті мүмкіндіктер жиынтығын сақтайды және тәжірибеде дәлелденген.
Ұзақ жауап (практикалық ұсыныс)
Деңгейлі модель стратегиясын ұстаныңыз: күнделікті, жоғары көлемді өзара әрекеттесулер үшін GLM-4.7-ні пайдаланыңыз және GLM-5-ті жоғары құнды инженерлік мәселелер мен агенттік оркестрация үшін сақтаңыз. GLM-5-ті ұзақ контекстті, құралдар интеграциясын және код дұрыстығын сынайтын өнімнің шағын бөлігінде пилоттаңыз; үнемделген инженерлік уақытты және қосымша модель құнын өлшеңіз. Уақыт өте GLM-5-тегі қабілет өсімі кең көлемде көшуге тұрарлық па, соны білесіз.
CometAPI арқылы сіз GLM-4.7 мен GLM-5 арасында кез келген уақытта ауыса аласыз.
Нақты қолданылулар, онда GLM-5 жарқырайды
1. Күрделі агент оркестрациясы
GLM-5-тің көпқадамды жоспарлау және құрал шақыруға бағытталған дизайн фокусы іздеу, API шақыру және бағдарламаны орындауды үйлестіруі тиіс жүйелер үшін өте қолайлы (мысалы: автоматтандырылған зерттеу ассистенттері, итеративті код генераторлары немесе дерекқорлар мен сыртқы API-ларға жүгінетін көпқадамды тұтынушы қызметі агенттері).
2. Ұзақ форматтағы инженерлік және код базасы бойынша пайымдау
Модельдің көптеген файлдар немесе үлкен код базасы бойынша талдау, рефакторлау немесе синтездегені қажет болғанда, GLM-5-тің кеңейтілген контексті және сирек назар механизмі тікелей артықшылық береді — қысқарған контексттен туындайтын ақаулар азаяды және ұзақ аралықтағы бірізділік жақсарады.
3. Білімге негізделген синтез
Күрделі есептер — көпсекциялы зерттеу шолулары, құқықтық қысқаша мазмұндар немесе реттеуші құжаттар — жасайтын аналитиктер мен продакт-командалар модельдің тұрақты көпқадамды пайымдаудағы жақсартуларынан және вендор хабарлаған тестілерде галлюцинациялардың азаюынан пайда көре алады.
4. Жұмыс ағымдары үшін агенттік автоматтандыру
Көп жүйені оркестрациялауы тиіс автоматтандыруды (мысалы, жоспарлау + тикеттеу + жариялау конвейерлері) құратын командалар GLM-5-ті орталық жоспарлаушы және орындаушы ретінде пайдалана алады, оны құрал шақыру фреймворктері және қауіпсіздік орамдарымен қолдай отырып.
Қорытынды
GLM-5 жылдам эволюциядағы озық модельдер ландшафтындағы маңызды релиз. Оның агенттік инженерияға екпіні, кодтау мен пайымдаудағы жақсартулар және ашық салмақтардың қолжетімділігі ұзақ көкжиекті, құралға қолдау көрсететін AI жүйелерін құратын командалар үшін оны тартымды етеді. Белгілі тапсырмалардағы нақты ілгерілеулер және құн/өнімділік бойынша жігерлендіретін компромистер байқалады — бірақ сатып алушылар өндірісте қолданбас бұрын модельді өздерінің нақты тапсырмаларына қарсы бағалап, бақыланатын бенчмарк жүргізуі тиіс.
Әзірлеушілер қазір CometAPI арқылы GLM-5-ке қол жеткізе алады. Бастау үшін модельдің мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеңіз және егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide-пен танысыңыз. Қол жеткізбестен бұрын CometAPI-ге кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан едәуір төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Бүгін glm-5 үшін тіркеліңіз
Егер AI туралы көбірек кеңестер, гидтер және жаңалықтарды білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде бақылаңыз!