GLM-5 техникалық сипаттамалары
| Параметр | GLM-5 (хабарланған) |
|---|---|
| Модельдер отбасы | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — флагмандық буын |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) + сиретілген назар (DeepSeek/DSA оңтайландырулары). |
| Жалпы параметр саны | ≈744–745B (MoE пулы). |
| Белсенді / бағытталатын параметрлер (бір токен үшін) | ~40–44B белсенді (бағыттау/эксперттерге байланысты). |
| Алдын ала оқыту токендері | ~28.5T токен (хабарланған). |
| Контекст терезесі (енгізу) | 200 000 токенге дейін (ұзын контекст режимі). |
| Шығыс токендерінің ең көбі | 128 000 токен (бір шақырудағы ең көп генерация, хабарланған). |
| Енгізу түрлері | Тек мәтін (негізгі); бай мәтін → шығыстар үшін жобаланған (құралдар арқылы doc/xlsx генерациясы). |
GLM-5 деген не
GLM-5 — Zhipu AI-дің келесі буындағы негіздік моделі, ол MoE бағыттау дизайны және сиретілген назарды оңтайландыру арқылы GLM желісін ауқымдап, ұзын контексттік пайымдау мен агенттік жұмыс ағындарын (көпқадамды жоспарлау, код пен жүйелерді оркестрациялау) қамтамасыз етеді. Ол агенттік және инженерлік тапсырмаларға арналған ашық салмақты үміткер ретінде айқын позицияланған, API-лер және өзіндік орналастыру арқылы кәсіпорындарға қолжетімді.
🚀 GLM-5 негізгі мүмкіндіктері
1. Агенттік интеллект және пайымдау
GLM-5 ұзын әрі күрделі тапсырмаларды реттелген қадамдарға бөліп, галлюцинацияны азайтатын жұмыс ағындары үшін оңтайландырылған — бұл алдыңғы GLM нұсқаларымен салыстырғанда елеулі жетістік. Ол кейбір open-weights модель бенчмарктарында білім сенімділігі мен тапсырма өнімділігі бойынша алда келеді.
2. Ұзын контекст қолдауы
200K токендік контекст терезесімен GLM-5 өте ұзақ әңгімелерді, ірі құжаттарды және ұзартылған пайымдау тізбектерін тұтастығын жоғалтпай ұстай алады — бұл нақты кәсіби қолданбалар үшін барған сайын маңызды мүмкіндік.
3. DeepSeek сиретілген назар
Сиретілген назар механизмін біріктіру арқылы GLM-5 жад ізін тиімді ауқымдап, сызықты шығын өсімінсіз ұзағырақ тізбектерге мүмкіндік береді.
4. Құралдармен интеграция және шығыс пішімдері
Құрылымдалған шығыстарды және сыртқы құралдармен интеграцияны (JSON, API шақырулары, динамикалық құрал пайдалану) нативті қолдау GLM-5-ті кестелер, есептер және автоматтандырылған код жазу ассистенттері сияқты кәсіпорын қосымшалары үшін практикалық етеді.
5. Құн тиімділігі
GLM-5 меншікті баламалармен салыстырғанда құн жағынан бәсекеге қабілетті ретінде позицияланған; енгізу/шығару бағалары ірі ұсыныстарға қарағанда едәуір төмен, бұл оны ауқымды орналастыру үшін тартымды етеді.
GLM-5 бенчмарк өнімділігі
Бірнеше тәуелсіз бағалау және саланың ерте бенчмарктары GLM-5-тің open-weights модельдері арасында мықты өнімділігін көрсетеді:
- Ол сенімділік пен ақиқаттылықты өлшейтін Artificial Analysis Intelligence Index көрсеткішінде галлюцинация деңгейінің рекордтық төмен мәндеріне қол жеткізді — алдыңғы модельдерден айтарлықтай басым түсті.
- Агентке бағдарланған бенчмарктар күрделі тапсырмаларды орындауда GLM-4.7 және басқа ашық модельдермен салыстырғанда едәуір ілгерілеуді көрсетеді.
- Құн–өнімділік метрикалары GLM-5-ті жылдамдық бойынша 4-квартильге, ал интеллект пен баға бойынша open-weights модельдері арасында жоғарғы деңгейге (ең үздік) орналастырады.
Сандық баллдар (рейтинг платформасынан мысал):
- Intelligence Index: open-weights модельдері арасында №1.
- Pricing Efficiency: енгізу/шығару шығындарының төмендігі үшін жоғары рейтингтер.
GLM-5 API-іне қалай қол жеткізіп, пайдалану керек
1-қадам: API кілтін алу үшін тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console бөліміне кіріңіз. Интерфейске қол жеткізуге арналған API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, токен кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: glm-5 API-іне сұраулар жіберу
API сұрауын жіберу үшін “glm-5” endpoint-ін таңдап, сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен денесін біздің веб-сайттағы API құжаттамасынан алыңыз. Ыңғайлы болуы үшін веб-сайтымыз Apifox тестін де ұсынады. <YOUR_API_KEY> орнындағы мәнді аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. Оны қайда шақыру керек: Chat пішімі.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель дәл соған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. Өңдегеннен кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерімен жауап береді.