GLM-5 техникалық сипаттамалары
| Бап | GLM-5 (хабарланған) |
|---|---|
| Модель отбасы | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — флагмандық буын |
| Архитектура | Сарапшылар қоспасы (MoE) + сирек назар аудару (DeepSeek/DSA оңтайландырулары). |
| Жалпы параметрлер | ≈744–745B (MoE пул). |
| Белсенді / маршрутталған параметрлер (әр токенге) | ~40–44B белсенді (маршрутизацияға/сарапшыларға 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 (әр шақыруға генерацияның ең көбі хабарланған). |
| Енгізу модальдылығы | Тек мәтін (негізгі); бай мәтін → шығысқа бағытталған (құралдар арқылы doc/xlsx генерациясы). |
GLM-5 деген не
GLM-5 — Zhipu AI жасаған келесі буындағы базалық модель, ол GLM желісін MoE маршрутизация дизайны және сирек назар аудару оңтайландыруларымен ауқымдайды, ұзын контекстті пайымдауды және агенттік жұмыс ағындарын (көпқадамды жоспарлау, код және жүйелерді үйлестіру) қамтамасыз етеді. Ол агенттік және инженерлік тапсырмаларға арналған ашық салмақты балама ретінде айқын орналастырылған, әрі API-лер мен өзін-өзі хосттау арқылы кәсіпорындарға қолжетімді.
🚀 GLM-5 негізгі мүмкіндіктері
1. Агенттік интеллект және пайымдау
GLM-5 модельдің ұзын әрі күрделі тапсырмаларды ретті қадамдарға бөлуіне және галлюцинацияны азайтуға бағытталған жұмыс ағындары үшін оңтайландырылған — бұл алдыңғы GLM нұсқаларымен салыстырғанда үлкен жетістік. Ол білімнің сенімділігі мен тапсырма өнімділігі бойынша кейбір ашық салмақты модель бенчмарктарында алда келеді.
2. Ұзын контекст қолдауы
200K токендік контекст терезесі арқасында, GLM-5 өте ұзақ әңгімелерді, үлкен құжаттарды және ұзартылған пайымдау тізбектерін тұтастығын жоғалтпай ұстай алады — бұл нақты кәсіби қолданбалар үшін барған сайын маңызды қабілет.
3. DeepSeek Sparse Attention
Сирек назар аудару механизмін интеграциялау арқылы GLM-5 жад ізі ауқымын тиімді басқарады, ұзын тізбектерді сызықтық шығын өсімінсіз өңдеуге мүмкіндік береді.
4. Құралдармен интеграция және шығыс пішімдері
Құрылымдалған шығыстар мен сыртқы құралдармен интеграцияны (JSON, API шақырулары, динамикалық құралдарды пайдалану) өздігінен қолдау GLM-5 моделін электрондық кестелер, есептер және автоматтандырылған кодтау көмекшілері сияқты кәсіпорын қолданбалары үшін тәжірибелік етеді.
5. Құн тиімділігі
GLM-5 құны бойынша меншікті баламалармен салыстырғанда бәсекеге қабілетті позицияланған, енгізу/шығару бағалары ірі ұсыныстардан едәуір төмен, бұл оны ауқымды енгізу үшін тартымды етеді.
GLM-5 бенчмарк өнімділігі
Бірнеше тәуелсіз бағалау мен бастапқы салалық бенчмарктар GLM-5 моделінің ашық салмақты модельдер арасында жоғары өнімділігін көрсетеді:
- Ол Artificial Analysis Intelligence Index бойынша галлюцинация көрсеткіштерінің рекордтық төмен деңгейіне қол жеткізді — бұл сенімділік пен шынайылықты өлшейтін метрика — бұрынғы модельдерден айтарлықтай озып шықты.
- Агентке бағытталған бенчмарктар GLM-4.7 және басқа ашық модельдермен салыстырғанда күрделі тапсырмаларды орындауда айтарлықтай өсімді көрсетеді.
- Құн-қуаттылық метрикаларына сәйкес, жылдамдық бойынша 4-тоқсандықта, бірақ интеллект пен баға бойынша жоғарғы деңгейде (ең озық) орналасқан.
Сандық ұпайлар (рейтинг платформасынан мысал):
- Intelligence Index: ашық салмақты модельдер арасында #1.
- Pricing Efficiency: енгізу/шығару құны төмендігі үшін жоғары рейтингтер.
GLM-5 API-ға қалай қол жеткізу және пайдалану
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. Өз CometAPI console бөліміңізге кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, токен кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: glm-5 API-ына сұраулар жіберу
API сұрауын жіберу үшін “glm-5” соңғы нүктесін таңдап, сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесін біздің веб-сайттағы API құжатынан алуға болады. Ыңғайлылық үшін веб-сайтымыз Apifox арқылы тестілеуді де ұсынады. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. Қайда шақыру керек: Chat пішімі.
Сұрағыңыз немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. Жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және растау
Жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырманың күйін және шығыс деректерін қайтарады.