GLM-5 — Zhipu AI-дің ұзақ көкжиекті кодтау мен көпқадамды агенттерге арналған, ашық салмақтары бар, агентке бағдарланған негіздік моделі. Ол бірнеше хостингтік API арқылы (CometAPI және провайдер endpoint-тері қамтылған) әрі код пен салмақтарымен зерттеу релизі ретінде қолжетімді; оны OpenAI-мен үйлесімді стандартты REST шақырулары, streaming және SDK-лар арқылы интеграциялай аласыз.
Z.ai ұсынған GLM-5 деген не?
GLM-5 — Z.ai-дің бесінші буындағы флагмандық негіздік моделі, агенттік инжинирингке арналған: ұзақ көкжиекті жоспарлау, көпқадамды құралдарды пайдалану және ауқымды код/жүйе дизайны. 2026 жылғы ақпанда жария түрде шығарылған GLM-5 — Mixture-of-Experts (MoE) моделі, жалпы шамамен ~744 млрд параметр және әр алға өтуде белсенді параметрлері ~40 млрд диапазонында; архитектура мен оқыту таңдаулары өндірістік жүктемелер үшін ұзақ контекстік бірізділікті, құрал шақыруын және шығын-эффективті инференсті басым қояды. Бұл дизайн шешімдері GLM-5-ке ұзақ агенттік жұмыс ағындарын (мысалы: шолу → жоспарлау → код жазу/тестілеу → итерация) өте ұзын енгізулер бойында контексті сақтай отырып іске қосуға мүмкіндік береді.
Key technical highlights :
- MoE архитектурасы: жалпы ~744B / белсенді ~40B параметр; кеңейтілген алдын ала оқыту (есеп бойынша ~28.5T токен) жабық алдыңғы қатарлы модельдермен ара-қашықтықты қысқартуға бағытталған.
- Ұзақ контекстті қолдау және оңтайландырулар (терең сирек назар аудару, deep sparse attention, DSA), қарапайым тығыз масштабтаумен салыстырғанда орналастыру құнын төмендету үшін.
- Агенттік мүмкіндіктер кіріктірілген: құрал/функция шақыру, күйді сақтайтын сессияларды қолдау және интеграцияланған шығулар (вендор UI-ларындағы агенттік жұмыс ағындарының бөлігі ретінде
.docx,.xlsx,.pdfартефакттарын шығара алады). - Ашық салмақтар қолжетімділігі (салмақтар модель хабтарына жарияланған) және хостингтік қолжетімділік опциялары (вендор API-лары, инференс микросервистері).
GLM-5-тің басты артықшылықтары қандай?
Агенттік жоспарлау және ұзақ көкжиекті жады
GLM-5-тің архитектурасы мен баптауы жұмыс ағындарында тұрақты көпқадамды пайымдау мен жадты басым қояды — бұл мына жағдайлар үшін пайдалы:
- автономды агенттер (CI конвейерлері, тапсырма оркестраторлары),
- үлкен көпфайлды код генерациясы немесе рефакторинг, және
- кең тарихты сақтау қажет құжаттық интеллект.
Үлкен контекстік терезелер
GLM-5 жарияланған модель спецификацияларында өте үлкен контекст өлшемдерін қолдайды (шамамен ~200k токен), бұл бір сұрауда сессияның көп бөлігін сақтауға және көптеген қолдануларда агрессивті бөлшектеуді немесе сыртқы жадты азайтуға мүмкіндік береді. (Төмендегі салыстыру диаграммасын қараңыз.)
Жүйелік деңгейдегі тапсырмаларға арналған күшті кодтау өнімділігі
GLM-5 бағдарламалық инженерия бенчмарктерінде (SWE-bench және қолданбалы код + агент жинақтары) ашық көзді жоғары өнімділік туралы хабарлайды. SWE-bench-Verified-те шамамен ~77.8%; кодтау/терминал-стильді агент сынақтарында (Terminal-Bench 2.0) баллдар 50-дің орталарында шоғырланған — бұл алдыңғы қатарлы меншік модельдерге жақындайтын практикалық кодтау қабілетінің дәлелі. Бұл метрикалар GLM-5-ті код генерациясы, автоматты рефакторинг, көпфайлды пайымдау және CI/CD ассистент сценарийлері сияқты тапсырмаларға лайық етеді.
Құн/тиімділік арасалмақтары
GLM-5 MoE және “сирек” назар аудару инновацияларын пайдаланғандықтан, ол тығыз масштабтауға қарағанда қабілет бірлігіне шаққандағы инференс құнын азайтуға ұмтылады. CometAPI GLM-5-ті жоғары өткізуі бар агенттік жүктемелер үшін тартымды ететін бәсекелі бағалар ұсынады.
GLM-5 API-ін CometAPI арқылы қалай қолданамын?
Қысқа жауап: CometAPI-ді OpenAI-мен үйлесімді шлюз ретінде қараңыз — базалық URL мен API кілтті орнатыңыз, модель ретінде glm-5 таңдаңыз, сосын chat/completions endpoint-іне қоңырау шалыңыз. CometAPI OpenAI-стильді REST бетін (мысалы, /v1/chat/completions endpoint-тері) әрі SDK-лар мен үлгі жобаларды ұсынады, бұл көшу процесін оңайлатады.
Төменде өндірістік-практикалық cookbook берілген: аутентификация, базалық чат шақыруы, streaming, функция/құрал шақыруы, және құн/жауапты өңдеу.
CometAPI арқылы GLM-5-ке қол жеткізудің негізгі қадамдары:
- CometAPI-ге тіркеліңіз, API кілтін алыңыз.
- CometAPI каталогынан GLM-5-тің нақты модель идентификаторын табыңыз (
"glm-5"тізімге байланысты). - CometAPI chat/completions endpoint-іне аутентификацияланған POST сұрауын жіберіңіз (OpenAI-стильді).
Base details (CometAPI patterns): платформа OpenAI-стильді жолдарды қолдайды, мысалы https://api.cometapi.com/v1/chat/completions, Bearer аутентификация, model параметрі, system/user хабарламалары, streaming, және құжаттарда curl/python үлгілері бар.
Мысал: GLM-5-пен жылдам Python (requests) чат completion
# Python requests example (blocking)import osimport requestsimport jsonCOMET_KEY = os.getenv("COMETAPI_KEY") # store your key securelyURL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"payload = { "model": "zhipuai/glm-5", # CometAPI model identifier for GLM-5 "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful devops assistant."}, {"role": "user", "content": "Create a bash script to backup /etc daily and keep 30 days."} ], "max_tokens": 800, "temperature": 0.0}headers = { "Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}", "Content-Type": "application/json"}resp = requests.post(URL, headers=headers, json=payload, timeout=60)resp.raise_for_status()data = resp.json()print(data["choices"][0]["message"]["content"])
Мысал: curl
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [{"role":"user","content":"Summarize the following architecture doc..." }], "max_tokens": 600 }'
Streaming жауаптары (практикалық үлгі)
CometAPI OpenAI-стильді streaming-ті (SSE / chunked) қолдайды. Python-да ең қарапайым тәсіл — "stream": true сұрау және жауап деректерін келген сайын итерациялау. Бұл төмен кідірісті ішінара шығулар қажет болғанда маңызды (нақты уақыттағы dev ассистенттер, streaming UI-лар құру).
# Streaming (requests)import requests, osurl = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['COMETAPI_KEY']}"}payload = { "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [{"role":"user","content":"Write a test scaffold for the following function..."}], "stream": True, "temperature": 0.1}with requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True) as r: r.raise_for_status() for chunk in r.iter_lines(decode_unicode=True): if chunk: # Each line is a JSON chunk (OpenAI-compatible). Parse carefully. print(chunk)
Анықтама: OpenAI-стильді streaming және CometAPI үйлесімділік құжаттары.
Функция / құрал шақыруы (сыртқы құралды қалай шақыруға болады)
GLM-5 OpenAI / агрегатор конвенцияларына үйлесімді функция немесе құрал шақыру үлгілерін қолдайды (шлюз модель жауабындағы құрылымдалған функция шақыруларын өткізіп береді). Мысал: GLM-5-тен жергілікті “run_tests” құралын шақыруды сұраңыз; модель талдап орындауға болатын құрылымдалған нұсқауды қайтарады.
# Example request fragment (pseudo-JSON){ "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [ {"role":"system","content":"You can call the 'run_tests' tool to run unit tests."}, {"role":"user","content":"Run tests for repo X and summarize failures."} ], "functions": [ {"name":"run_tests","description":"Run pytest in the repo root","parameters": {"type":"object", "properties":{"path":{"type":"string"}}}} ], "function_call": "auto"}
Модель function_call жүктемесін қайтарған кезде, құралды сервер жағында орындаңыз, содан кейін құрал нәтижесін "tool" рөлі бар хабарлама ретінде қайта беріп, әңгімені жалғастырыңыз. Бұл үлгі қауіпсіз құрал шақыруын және күйі бар агенттік ағындарды іске асырады. Нақты SDK көмекшілер үшін CometAPI құжаттары мен мысалдарына жүгініңіз.
Практикалық параметрлер және баптау
function_call: құрылымдалған құрал шақыруын және қауіпсіз орындау ағындарын қосу үшін пайдаланыңыз.
temperature: жүйелік деңгейдегі шығулар (код, инфрақұрылым) үшін 0–0.3, идея генерациясы үшін жоғарырақ.
max_tokens: күтілетін шығу ұзындығын орнатыңыз; GLM-5 хостинг кезінде өте ұзын шығуларды қолдайды (вендор шектеулері әртүрлі).
top_p / nucleus sampling: ықтималдығы төмен құйрықтарды шектеуге пайдалы.
stream: интерактивті UI-лар үшін true.
GLM-5 Anthropic-тің Claude Opus және басқа алдыңғы қатарлы модельдермен қалай салыстырылады
Қысқа жауап: GLM-5 агенттік және кодтау бенчмарктерінде алдыңғы қатарлы жабық модельдермен ара-қашықтықты қысқартады әрі ашық салмақтармен орналастыруды және хостинг кезінде жиі жақсырақ токен құнын ұсынады. Нәзік тұсы: кейбір абсолютті кодтау бенчмарктерінде (SWE-bench, Terminal-Bench варианттары) Anthropic-тің Claude Opus (4.5/4.6) көптеген жария көшбасшылар тақталарында бірнеше ұпаймен алда — бірақ GLM-5 өте бәсекелі және басқа көптеген ашық модельдерден озады.
Сандар практикада нені білдіреді
- SWE-bench (~код дұрыстығы / инженерия): Claude Opus жария көшбасшылар тақталарында шамалы басымдық көрсетеді (≈79% қарсы GLM-5 ≈77.8%); көптеген нақты тапсырмаларда бұл айырма азырақ қолмен түзетулерге әкеледі, бірақ прототиптеу немесе ауқымды агенттік жұмыс ағындары үшін архитектуралық таңдауды міндетті түрде өзгертпеуі мүмкін.
- Terminal-Bench (командалық жол агенттік тапсырмалары): Opus 4.6 алда (≈65.4% қарсы GLM-5 ≈56.2%) — егер сізге терминалдық автоматтандыру және үлестірімнен тыс shell операцияларында ең жоғары сенімділік қажет болса, шеткі артықшылықта Opus жиі жақсырақ.
- Агенттік және ұзақ көкжиек: GLM-5 ұзақ көкжиекті бизнес симуляцияларында өте жақсы жұмыс істейді (Vending-Bench 2 баланс $4,432 туралы хабарланған) және көпқадамды жұмыс ағындары үшін күшті жоспарлау бірізділігін көрсетеді. Егер өніміңіз ұзақ жұмыс істейтін агент болса (қаржы, операциялар), GLM-5 мықты таңдау.
GLM-5-тің сенімді шығуларын алу үшін промпттар мен жүйелерді қалай жобалау керек?
System хабарламалары және айқын шектеулер
GLM-5-ке қатаң рөл мен шектеулер беріңіз, әсіресе код немесе құрал шақыру тапсырмаларында. Мысал:
{"role":"system","content":"You are GLM-5, an expert engineer. Return concise, tested Python code that follows PEP8 and includes unit tests."}
Әрбір елеулі өзгеріс үшін тесттер мен қысқа негіздемені сұраңыз.
Күрделі тапсырмаларды бөлшектеу
“Толық өнімді жазыңыз” деудің орнына, мынадай реттілікті сұраңыз:
- дизайн қаңқасы,
- интерфейс сигнатуралары,
- имплементация және тесттер,
- финалдық интеграция скрипті.
Бұл кезеңдік бөлшектеу галлюцинацияны азайтады және тексеруге болатын детерминистік бақылау нүктелерін береді.
Детерминистік код үшін төмен temperature пайдаланыңыз
Код сұрағанда temperature = 0–0.2 етіп қойыңыз және max_tokens-ты қауіпсіз жоғарғы шекке орнатыңыз. Креативті жазу немесе дизайн брейнстормингі үшін temperature-ді көтеріңіз.
GLM-5-ті интеграциялау кезіндегі үздік тәжірибелер (CometAPI арқылы немесе тікелей хосттар)
Промпт инжинирингі және system промпттары
- Агент рөлдерін, құралға қол жеткізу саясатын және қауіпсіздік шектеулерін анықтайтын айқын жүйелік нұсқауларды пайдаланыңыз. Мысал: “Сіз жүйе архитекторсыз: unit тесттер жергілікті түрде өткенде ғана өзгерістер ұсыныңыз; іске қосылатын нақты CLI командаларын тізіңіз.”
- Кодтау тапсырмалары үшін репозиторий контекстін (файл тізімдері, негізгі код үзінділері) беріңіз және мүмкін болса unit-тест нәтижелерін тіркеңіз. GLM-5-тің ұзақ контекстті өңдеуі көмектеседі — бірақ әрқашан маңызды контекстті алдымен қойыңыз (рөл, тапсырма), содан кейін қосымша артефакттар.
Сессия және күйді басқару
- Ұзақ агенттік диалогтар үшін сеанс ID-ларын пайдаланыңыз және алдыңғы қадамдардың ықшамдалған “естелігін” (қысқаша мазмұн) сақтаңыз, осылайша контексттің шамадан тыс ұлғаюын болдырмаңыз. CometAPI және ұқсас шлюздер сессия/күй көмекшілерін ұсынады — бірақ ұзақ жұмыс істейтін агенттер үшін қолданба деңгейінде күйді ықшамдау өте маңызды.
Құралдандыру және функция шақырулары (қауіпсіздік + сенімділік)
- Тар, аудиттелетін құралдар жиынтығын ашыңыз. Адамның бақылауынсыз еркін shell орындауға рұқсат бермеңіз. Құрылымдалған функция анықтамаларын пайдаланыңыз және олардың аргументтерін сервер жағында тексеріңіз.
- Құрал шақыруларын және модель жауаптарын әрқашан журналдаңыз — трассалану және пост-мортем күйге келтіру үшін.
Құнды бақылау және топтау
-
Жоғары көлемді агенттер үшін сапа арасалмақтары қабылданса, фондық өңдеуді арзанырақ модель варианттарына бағыттаңыз (CometAPI модельдерді атымен ауыстыруға мүмкіндік береді). Ұқсас сұрауларды топтаңыз және мүмкіндігінше
max_tokens-ты азайтыңыз. Енгізу мен шығу токендерінің қатынасын қадағалаңыз — шығу токендері жиі қымбатырақ болады. -
Кідіріс пен өткізу қабілетін басқару
-
Интерактивті сессиялар үшін streaming қолданыңыз. Фондық агент жұмыстары үшін асинхронды рантаймдарды, жұмысшы кезектерін және жылдамдық шектеушілерді таңдаңыз. Егер өзініз хосттасаңыз (ашық салмақтар), MoE архитектурасына сәйкес акселератор топологиясын баптаңыз — FPGA / Ascend / маманданған кремний опциялары шығын бойынша ұтымды болуы мүмкін.
Қорытынды жазбалар
GLM-5 агенттік инжинирингке практикалық, ашық салмақты қадам ұсынады: үлкен контекстік терезелер, жоспарлау қабілеттері және мықты код өнімділігі оны әзірлеуші құралдары, агент оркестрациясы және жүйелік деңгейдегі автоматтандыру үшін тартымды етеді. Жылдам интеграция үшін CometAPI-ді пайдаланыңыз немесе басқарылатын хостинг үшін cloud model garden-ды таңдаңыз; әрқашан өз жүктемеңізде тексеріңіз және құн мен галлюцинацияны бақылау үшін кеңінен аспаптаңыз.
Әзірлеушілер GLM-5 моделіне қазір CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін модельдің мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеп көріңіз және егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide бөлігін қараңыз. Қол жеткізер алдында CometAPI-ге кіргеніңізге және API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады, бұл интеграцияға көмектеседі.
Дайынсыз ба?→ Бүгін M2.5-ке тіркеліңіз !
Егер AI туралы көбірек кеңестер, нұсқаулықтар және жаңалықтарды білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде оқыңыз!