GLM-5, Zhipu AI (Z.ai) тарапынан 2026 жылғы 11 ақпанда шығарылған, GLM-4.7-тен архитектуралық тұрғыда үлкен секіріс ұсынады: MoE ауқымы үлкен (≈744B vs ~355B жалпы параметр), белсенді параметр сыйымдылығы жоғары, өлшенген галлюцинация төмен және агенттік пен кодтау бенчмарктерінде айқын өсім — бағасы ретінде инференс күрделілігі мен (кейде) кідіріс артады.
GLM-5 деген не және оның шығуы неге маңызды?
GLM-5 қандай модель?
GLM-5 — Zhipu AI (Z.ai) тарапынан 2026 жылғы 11 ақпанда шығарылған ең жаңа ашық-салмақты үлкен тілдік модель. Бұл Mixture-of-Experts (MoE) трансформері GLM отбасын ~744 миллиард жалпы параметрге дейін масштабтайды, ал әр инференсте шамамен 40 миллиард параметр ғана белсендіреді (яғни, MoE бағыттауы белсенді есептеуді жалпы параметр санынан едәуір аз ұстайды). Модель MIT лицензиясымен ұсынылады және ұзақ жүретін, көпқадамды тапсырмалар — құралдарды оркестрациялау, код жазу мен жетілдіру, құжат инженериясы және күрделі білім жұмыстары сияқты — агенттік жүктемелер үшін оңтайланған.
Алдыңғы GLM нұсқаларымен салыстырғандағы басты жақсартулар қандай?
Ең маңызды өзгерістердің қысқаша тізімі:
- Параметрлік масштабтау: GLM-5 ≈ 744B жалпы (40B белсенді) vs GLM-4.7 ~355B жалпы / 32B белсенді — модель ауқымында шамамен 2× секіріс.
- Бенчмарктер және фактілік дәлдік: Тәуелсіз бенчмарктерде үлкен өсім (Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5 = 50 vs GLM-4.7 = 42), сондай-ақ AA Omniscience метрикасында галлюцинацияның елеулі азаюы (GLM-4.7-ке салыстырғанда 56 пайыздық пунктке төмендеу деп хабарланған).
- Агенттік қабілет: Құралдарды шақыру, жоспарды декомпозициялау және ұзақ көкжиекті орындауда сенімділік артқан (Z.ai GLM-5-ті «агенттік инженерия» үшін позициялайды).
- Жеткізу және чиптер: Ішкі қытай инференс аппараттық құралдарында (Huawei Ascend және басқалар) іске қосуға және бенчмаркке бейімделген, бұл Z.ai-дің әртүрлі чип стектеріне көшуін көрсетеді.
Неге маңызды: GLM-5 ашық-салмақты және проприетарлық шекаралық модельдер арасындағы алшақтықты агенттік және білім тапсырмаларында тарылтады — бұл басқарылатын орналастыру мен лицензиялық икемділік қажет кәсіпорындар үшін жоғары қабілетті ашық модельдерді шынайы опцияға айналдырады.
GLM-5-та не жаңалықтар (толық)
Позициялау: «Агенттік инженерия» ауқымда
GLM-5 Z.ai тарапынан «агенттік инженерия» моделі ретінде нақты позицияланған: мұнда модель жоспарлайды, құрал шақыруларын жасайды, нәтижелерді тексереді және көптеген қадамдар бойы автономды түрде қайталайды (мысалы, CI конвейерін құру, сәтсіз тест жиынтарын триаждау және түзету, немесе микросервистерді біріктіру). Бұл бір реттік код генерациясынан алыстап, орындалу іздері мен құрал нәтижелері бойынша жұмыс істеп, ой жүгірте алатын модельдерге стратегиялық ауысу.
Ойлау режимдері, сақталған/аралас ой жүгірту
GLM-5 жетілдірілген «ойлау» режимдерін енгізеді (құжаттарда кейде interleaved thinking, preserved thinking ретінде брендтеледі), яғни модель ішкі ой жүгірту іздерін шығарып, кейінгі айналымдар мен құрал шақыруларында оларды қайта пайдалана алады. Практикада бұл ұзақ жұмыс ағындарында қайта туындау шығындарын азайтады және агент жоспар күйін құрал нәтижелері арқылы ұстауы керек кезде тұрақтылықты жақсартады. GLM-4.7 ертерек ойлау варианттары мен құралға бейім мінез-құлықты енгізген; GLM-5 осы іздердің сенімді әрі қайта пайдалануға ыңғайлы болуын қамтамасыз ету үшін механика мен тренинг рецептілерін жетілдіреді.
Ұзақ контекстті инжиниринг және жүйе тұрақтылығы
GLM-5 тренингі және финетюнингі өте ұзын контексттермен генерацияны нақты тестіледі (SFT/бағалау іске қосуларында 202,752 токен). Бұл — модельге бірнеше репозиторийді, тест журналдарын және оркестрация нәтижелерін бір промптта көру қажет болғанда маңызды практикалық өсім. Кейбір ой жүгірту жүктемелері үшін генерация ұзындығын 131,072 токенге дейін итеретін бағалау конфигурациялары бар. Бұл ұзын контекстке шарттағанда әдеттегі тұрақсыздықты азайтуға бағытталған елеулі инженерлік жұмыс.
Архитектура және масштабтау (MoE)
Жария есептер GLM-5 бірнеше жүз миллиард параметрі бар үлкен MoE (mixture-of-experts) архитектурасын қолданатынын көрсетеді (жария тізімдерде ~744–745B). GLM-4.7 орналастыру сауда-offs үшін әртүрлі күйге келтірілген MoE және Flash варианттарына ие (мысалы, жергілікті немесе төмен құнды инференс үшін белсенді параметрлері аз «Flash» варианттары). MoE дизайн GLM-5-ке шың қабілеттілікті арттыруға көмектеседі және конфигурация таңдауларын (төменірек белсенді параметр санымен арзанырақ инференс) береді. Қолданылатын вариантқа байланысты инференс профилдері (кідіріс, VRAM) әртүрлі болады деп күтіңіз.
Z.ai GLM-5-ті GLM-4.7-пен салыстырғанда қалай масштабтады және үйретті?
Негізгі архитектуралық айырмашылықтар
| Ерекшелік | GLM-5 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| Шығару күні | 2026 ж. ақпан (флагман) | 2025 ж. желтоқсан |
| Модель отбасы | Соңғы буын | Алдыңғы буын |
| Жалпы параметрлер | ~744B | ~355B |
| Белсенді параметрлер (MoE) | ~40B (әр forward pass үшін) | ~32B (әр forward pass үшін) |
| Архитектура | Mixture-of-Experts және сирек назар | Ойлау режимдері бар MoE |
| Контекст терезесі | ~200K токен (сол базалық өлшем) | ~200K токен |
Қорытынды: GLM-5 GLM-4.7-пен салыстырғанда жалпы сыйымдылықты дерлік екі есе арттырды және белсенді параметрлерді көбейтті, бұл әсіресе ұзақ формалы техникалық контент, ұзартылған ой жүгірту конвейерлері және күрделі код инженериясы тапсырмаларында жақсырақ ойлау мен синтез қабілеттеріне ықпал етеді.
Архитектура: не өзгерді?
GLM-4.7 өзінің үлкен варианттарында mixture-of-experts (MoE) дизайнға негізделген (құжатталғаны бойынша ~355B жалпы параметр және әр токен үшін әлдеқайда кіші белсенді жиын). GLM-5 MoE-стильдегі сиректікті сақтай отырып, жаңа сирек назар механикасын енгізеді — есепте бұл DeepSeek Sparse Attention (DSA) деп аталады — ол назар ресурстарын маңызды деп санаған токендерге динамикалық бөледі. Мақсат — DSA инференс/тренинг құнын төмендетіп, модельдің ұзақ контекстте ой жүгіртуін сақтап (немесе жақсартып), өте ұзын контексттерді бұрынғы чекпойнттарға қарағанда тиімді өңдеуге мүмкіндік беру.
Масштаб: параметрлер және дерек
- GLM-4.7: негізгі MoE нұсқасы үшін шамамен 355 миллиард жалпы параметр деп құжатталған (тиімділік үшін әр forward pass-та әлдеқайда кіші белсенді параметр жиыны).
- GLM-5: ~744 миллиард параметр деп хабарланған және преподготовкада ~28.5 триллион токен бюджетін пайдаланған, код және агенттік реттіліктерге басымдықпен үйретілген. Бұл комбинация код синтезі мен тұрақты агенттік жоспарлауды жақсартуға бағытталған.
Параметрлік секіріс, токен бюджетін кеңейту және архитектуралық жаңартулар бірге GLM-5-тің код және агенттік лидербордтардағы сандық нәтижелерінің жақсаруына негізгі кіріс тарапынан себеп болады.
Оқыту стратегиясы және пост-тренинг (RL)
GLM-4.7 көпқадамды ой жүгірту мен құрал қолдануды жақсарту үшін «аралас» немесе сақталатын ойлау режимдерін енгізсе, GLM-5 бұл құбырды келесідей формалдайды:
- Контекст ұзындығын тренинг ортасында кеңейту (команда контексті 200K токенге дейін прогрессивті ұзартуды хабарлайды).
- Кезекті RL пост-тренинг құбырын іске асыру (Reasoning RL → Agentic RL → General RL) және катастрофалық ұмытуды болдырмау үшін on-policy кросс-кезең дистилляциясы.
- Асинхронды RL және бөлінген rollout қозғалтқыштарын енгізу, RL кезінде агент траекторияларын синхрондау тығындарынсыз масштабтау үшін.
Бұл әдістер ұзақ көкжиекті агенттік мінез-құлықты жақсартуға нақты бағытталған — мысалы, модель бір сессияда бірнеше тәуелді құрал шақырулары мен код түзетулерін орындағанда ішкі күйді тұрақты ұстау.
GLM-5 пен GLM-4.7 өнімділік және қабілет тұрғысынан қалай салыстырылады?
Бенчмарктер және интеллект өлшемдері
| Бағалау саласы | GLM-5 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| Кодтау (SWE-bench) | ~77.8% (ашық модель SOTA) | ~73.8% SWE-bench Verified |
| Құрал және CLI тапсырмалары | ~56% Terminal Bench 2.0 | ~41% Terminal Bench 2.0 |
| Ой жүгірту (HLE және кеңейтілген) | ~30.5 → ~~50 құралдармен (ішкі бенчмарк) | ~24.8 → ~42.8 HLE құралдармен |
| Агенттік және көпқадамды тапсырмалар | Айтарлықтай күшті (ұзын тізбектер) | Күшті (ойлау режимі), бірақ GLM-5-тен терең емес |
Түсіндірме:
- GLM-5 GLM-4.7-ден кең түрде озады — негізгі кодтау және ой жүгірту бенчмарктерінде өлшенетін маржалармен. Бұл әсіресе көпқадамды автоматтандыру, мәселені декомпозициялау және терең логика тапсырмаларында айқын.
- Жақсартулар мардымды: мысалы, Terminal Bench қабілеті ~41%-тен 56%-ке өсті — агенттік автоматтандыру сенімділігінде елеулі салыстырмалы өсім.
- Ой жүгірту тесттерінде (ішкі HLE метрикалары сияқты) GLM-5 шикі және құралдармен күшейтілген ой жүгірту нәтижелерін жақсы көрсетеді.
- Нақты әлемдегі агенттік тесттерде өлшенетін өсім бар: CC-Bench-V2 frontend HTML ISR метрикасында GLM-5 38.9% көрсетсе, GLM-4.7 35.4% көрсетті (бұл практикалық фронтенд әзірлеу компетенциясын көрсету үшін қолданылатын автоматты бағалау метрикаларының бірі).
Контекст өлшемі және ұзын форматты тапсырмалар
- Екі модель де үлкен контексттерді (~200k токен) қолдайды — яғни олар ұзын құжаттарды, код базаларын немесе диалогтарды тұтынып, ой жүгірте алады.
- Нақты әлемдегі анекдоттық хабарламалар GLM-5 орналастырулары кей платформаларда кейде контекстті басқару мәселелерін көрсеткенін айтады — бірақ бұл модель дизайнынан гөрі хосттың шектеулерін көрсетуі мүмкін.
Құрал және функция шақыру
Екеуі де құрылымдалған функция/құрал шақыруды қолдайды; GLM-5 жай ғана күрделі скрипт логикаларын жоғары дәлдікпен орындайды, әсіресе кеңейтілген тармақтар бойында.
Мысалдар: Тапсырмалар шығыс сапасында қалай ерекшеленеді
Кодтау мысалы (концептуалды)
- GLM-4.7: Дұрыс синтаксис және оқылатын логикасы бар бір файлдық скрипттерді жақсы шығарады.
- GLM-5: Көп файлдық код генерациясында үздік, терең дебаг ұсыныстарын береді және контекстті минимал қысқартумен ұзақ кері байланыс циклдерін жүргізеді.
Ойлау және жоспарлау
- GLM-4.7: Көпқадамды ой жүгіртуі жақсы, бірақ өте терең ойлау тізбектерінде кейде кідіріп қалады.
- GLM-5: Ой жүгіртуді блоктарға бөлуге, бұрынғы қадамдарды еске алуға және ұзын тізбектерде жүріп өтуге жақсырақ — деректер синтезі және көп доменді стратегиялар үшін пайдалы.
GLM-4.7-тен GLM-5-ке өтсеңіз, кідіріс пен құн қалай өзгереді?
Кідіріс сауда-offs және GLM-4.7 қайда әлі де жеңеді
Қысқа хабарламалар және шапшаң UI: Практиктердің бенчмарктері GLM-5 қысқа жауаптарда аздаған тұрақты үстеме (маршруттау және сарапшыны таңдау бойынша есеп жүргізу) қосуы мүмкін екенін көрсетеді, бұл өте кішкентай жүктемелер үшін сәл жоғары кідіріс ретінде көрінуі ықтимал. Өте төмен кідірісті қысқа-хабар UI-лары үшін GLM-4.7 немесе Flash варианттары тартымды күйінде қалады.
GLM-5 GLM-4.7-пен салыстырғанда:
- GLM-4.7: кіріс $0.60/1M токен, шығыс $2.20/1M токен.
- GLM-5: кіріс $1.00/1M токен, шығыс $3.20/1M токен.
Құн vs адамдық редакциялау сауда-off
Модель бағасының жоғары болуы GLM-5 төменгі деңгейдегі адам уақытын елеулі қысқартса (мысалы, merge request-терді редакциялау, автоматты түзетулерді триаждау немесе қайталанатын модель шақыруларынан аулақ болу) ақталуы мүмкін. Қарапайым шешім ережесі:
Егер GLM-5 қолмен редакциялау уақытын > X% қысқартса (X адам еңбегі ставкасына және жұмыс ағынына шаққандағы токен санына тәуелді), жоғары токендік құнға қарамастан экономикалық тиімді болуы ықтимал. Бірқатар блог талдаулары мұндай «break-even» жағдайларын модельдеп, GLM-5 ауыр, қайталанатын агенттік жұмыс ағындары үшін (мысалы, ауқымда автоматтандырылған код жөндеу) жиі өзін ақтайтынын тапты.
Кідіріс және аппараттық құрал
Инференс VRAM және кідіріс вариантқа (Flash, FlashX, толық MoE) тәуелді. Қауымдастық нұсқаулықтары GLM-4.7 FlashX және 30B Flash варианттарының 24GB GPU-ларда орналастырылатынын көрсетеді; толық MoE варианттары үлкен көп-GPU конфигурацияларын қажет етеді. GLM-5-тің толық конфигурациялары сол өткізу қабілеті үшін едәуір жоғары ресурстар күтеді, дегенмен MoE сиректігі токенге белсенді есептеуді азайтуға көмектеседі. Өндіріс үшін кванттау, жадты карталау және ағынмен жіберуді дәл баптауға инженерлік инвестиция күтіңіз.
GLM-4.7-ден GLM-5-ке қашан жаңарту керек?
Жаңартыңыз, егер:
- Сізге көп файлдық код ой жүгіртуі, ұзақ контекстті агент оркестрациясы немесе соңына дейінгі агент табыстылық көрсеткіштері жоғарырақ қажет болса.
- Тапсырмаларыңыз жоғары құнды және жоғарырақ инфрақұрылым күрделілігі мен құнын ақтайды.
GLM-4.7-де қалаңыз, егер:
- Жұмыс жүктемеңіз жоғары көлемді, қысқа промпттар (классификация, тегтеу), мұнда құн және кідіріс болжамдылығы маржинал сапа өсімдерінен маңыздырақ.
- GLM-4.7-де қалуды қолдайтын қолдану сценарийлері
- Жоғары өткізу, қысқа жүктемелер: Чатботтар, автосұраныс, шағын перефраздау — GLM-4.7 (әсіресе Flash варианттары) жиі арзанырақ және кідірісі төмен болады.
- Шектеулі бюджеттер және көлемді тапсырмалар: Тегтеу, классификация немесе ауқымда орындалатын микротапсырмалар үшін GLM-4.7-нің тиімділігі және токендік бағасының төмендігі сенімді.
- MoE шардингін/күрделі автоскейлингті көтеретін инфра немесе бюджет жоқ болса.
API шақыруларында модельді қалай таңдаймын? (мысалдар)
cURL — модель ID-ді ауыстыру (CometAPI / OpenAI-compatible example):
# GLM-4.7
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"glm-4.7","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":800}'
# GLM-5
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"glm-5","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":1200}'
Python (requests): model өрісін GLM-4.7 немесе GLM-5-ке бағыттау үшін өзгертіңіз — клиент кодтың қалған бөлігі сол күйінде қала алады.
Қорытынды бағалау:
GLM-5 эволюциялық, бірақ маңызды бұрылыстармен көрінеді:
- Эволюциялық, себебі ол GLM отбасының MoE және ой жүгіртуге басым дизайндарын жалғастырады және итеративті жақсарту үлгісін (4.5 → 4.6 → 4.7 → 5) сақтайды.
- Бұрылыс, өйткені ол ауқымды едәуір арттырады, DSA енгізеді және ұзақ көкжиекті агенттік тапсырмаларға арнайы бейімделген RL оқу жоспарына міндеттенеді — мұның бәрі практикалық бенчмарктердің кең ауқымында мәнді, өлшенетін жақсартулар береді.
Егер сіз тек лидербордтағы орынмен бағаласаңыз, GLM-5 бірнеше метрикада ашық-салмақты лидерлікті талап етеді және агенттік пен кодтау тапсырмаларында үздік проприетарлық жүйелермен арақашықтықты тарылтады. Егер сіз әзірлеуші тәжірибесі және кідіріс-сезімтал қолданулармен бағаласаңыз, практикалық плюс-минустар үлкен орналастыруларда және уақыт өте келе әлі дәлелденуі керек. Бұл GLM-5 ұзақ уақыттық агенттік компетенция талап етілетін қолдануларда тартымды дегенді білдіреді; GLM-4.7 қазіргі өндірістік қажеттіліктердің көбісі үшін жетілген, тез және құны қолайлы таңдау күйінде қалады.
Әзірлеушілер қазір GLM-5 және GLM-4.7 модельдеріне CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін модельдің мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеңіз және егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide бөліміне жүгініңіз. Қол жеткізер алдында CometAPI-ге кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграциялауға көмектесу үшін ресми бағадан едәуір төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ GLM-5-ке бүгін тіркеліңіз!
Егер AI бойынша көбірек кеңестер, нұсқаулықтар және жаңалықтар білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде қадағалаңыз!