GLM-5 vs GLM-4.7: apa yang berubah, apa yang penting, dan patutkah anda menaik taraf?

GLM-5, dikeluarkan pada 11 Februari 2026 oleh Zhipu AI (Z.ai), mewakili lonjakan seni bina yang besar berbanding GLM-4.7: skala MoE lebih besar (≈744B berbanding ~355B jumlah parameter), kapasiti parameter aktif lebih tinggi, halusinasi terukur lebih rendah, dan peningkatan jelas pada penanda aras beragen dan pengekodan — dengan kos pada kerumitan inferens dan (kadangkala) latensi.

Apakah GLM-5 dan mengapa pelancarannya penting?

Model apakah GLM-5?

GLM-5 ialah model bahasa besar open-weights termaju terbaru daripada Zhipu AI (Z.ai), dikeluarkan pada 11 Februari 2026. Ia ialah transformer Mixture-of-Experts (MoE) yang menskalakan keluarga GLM kepada ~744 bilion jumlah parameter, sambil mengaktifkan kira-kira 40 bilion parameter setiap inferens (iaitu, perutean MoE model mengekalkan compute aktif jauh lebih kecil daripada jumlah kiraan parameter). Model ini ditawarkan dengan lesen MIT dan dioptimumkan untuk beban kerja beragen — tugasan jangka panjang berbilang langkah seperti mengorkestrasi alat, menulis dan memperhalusi kod, kejuruteraan dokumen, dan kerja pengetahuan yang kompleks.

Apakah penambahbaikan utama berbanding varian GLM terdahulu?

Senarai ringkas perubahan paling penting:

• Skala parameter: GLM-5 ≈ 744B jumlah (40B aktif) vs GLM-4.7 ~355B jumlah / 32B aktif — kira-kira lonjakan 2× dalam skala model.
• Penanda aras & kefaktualan: Peningkatan besar pada penanda aras bebas (Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5 = 50 vs GLM-4.7 = 42), dan pengurangan besar dalam halusinasi pada metrik AA Omniscience (dilaporkan pengurangan 56 mata peratus berbanding GLM-4.7).
• Keupayaan beragen: Kebolehpercayaan yang dipertingkat untuk panggilan alat, penguraian rancangan, dan pelaksanaan jangka panjang (Z.ai memposisikan GLM-5 untuk “kejuruteraan beragen”).
• Penyebaran & cip: Dibina dan dibenchmark untuk berjalan pada perkakasan inferens domestik China (Huawei Ascend dan lain-lain), mencerminkan langkah Z.ai ke arah timbunan cip yang pelbagai.

Mengapa penting: GLM-5 merapatkan jurang antara model berat terbuka dan model had proprietari dalam tugas beragen dan pengetahuan — menjadikan model sumber terbuka berkeupayaan tinggi sebagai pilihan realistik untuk perusahaan yang memerlukan penyebaran boleh kawal dan fleksibiliti pelesenan.

Apa yang baharu dalam GLM-5 (terperinci)

Pemposisian: “Kejuruteraan beragen” pada skala

GLM-5 secara jelas diposisikan oleh Z.ai sebagai model untuk “kejuruteraan beragen”: kelas kes penggunaan di mana model merancang, mengeluarkan panggilan alat, memeriksa hasil, dan beriterasi secara autonomi merentas banyak langkah (cth., membina talian paip CI, melakukan triage dan membaiki suite ujian yang gagal, atau menyatukan mikroperkhidmatan). Ini ialah peralihan strategik daripada penjanaan kod satu pusingan semata-mata kepada model yang direka untuk berjalan dan menaakul merentas jejak pelaksanaan dan output alat.

Mod pemikiran, penaakulan dipelihara/berselang

GLM-5 memperkenalkan mod “pemikiran” yang diperhalusi (kadangkala dilabel dalam dokumen sebagai interleaved thinking, preserved thinking), bermakna model boleh mengeluarkan — dan kemudian menggunakan semula — jejak penaakulan dalaman dalam pusingan dan panggilan alat berikutnya. Secara praktikal, ini mengurangkan kos derivasi semula dalam aliran kerja panjang dan memperbaik konsistensi apabila agen perlu mengekalkan keadaan rancangan merentas hasil alat. GLM-4.7 memperkenalkan varian pemikiran dan tingkah laku peka alat yang lebih awal; GLM-5 memperhalusi mekanik dan resipi latihan untuk menjadikan jejak tersebut lebih boleh dipercayai dan boleh diguna semula.

Kejuruteraan konteks panjang dan kestabilan sistem

Latihan dan penalaan halus GLM-5 secara jelas menguji penjanaan dengan konteks yang sangat panjang (202,752 token semasa larian SFT/penilaian). Itu ialah peningkatan praktikal yang penting apabila anda memerlukan model untuk melihat berbilang repositori, log ujian, dan output orkestrasi dalam satu prompt. Persediaan penilaian yang menolak panjang penjanaan hingga 131,072 token untuk sesetengah beban kerja penaakulan. Ini ialah usaha kejuruteraan yang ketara untuk mengurangkan ketidakstabilan biasa apabila bersyarat pada konteks yang besar.

Seni bina dan penskalaan (MoE)

Laporan awam menunjukkan GLM-5 menggunakan seni bina MoE (mixture-of-experts) yang besar dengan beberapa ratus bilion parameter keseluruhan (senarai awam menyatakan ~744–745B). GLM-4.7 mempunyai varian MoE dan Flash yang ditala untuk pertukaran penyebaran berbeza (contohnya, varian “Flash” dengan kiraan parameter aktif lebih kecil untuk inferens setempat atau kos rendah). Reka bentuk MoE membantu GLM-5 menolak keupayaan puncak sambil membolehkan pilihan konfigurasi (set parameter aktif lebih rendah untuk inferens lebih murah). Jangkakan profil inferens berbeza (latensi, VRAM) bergantung pada varian yang anda gunakan.

Bagaimana Z.ai menskalakan dan melatih GLM-5 berbanding GLM-4.7?

Perbezaan seni bina teras

Kesimpulan: GLM-5 hampir menggandakan kapasiti keseluruhan berbanding GLM-4.7 dan meningkatkan parameter aktif, yang menyumbang kepada keupayaan penaakulan dan sintesis yang lebih baik, terutamanya untuk kandungan teknikal bentuk panjang, saluran penaakulan lanjutan, dan tugas kejuruteraan kod yang kompleks.

Seni bina: apa yang berubah?

GLM-4.7 ialah reka bentuk mixture-of-experts (MoE) dalam varian lebih besar (didokumentasikan sebagai ~355B jumlah parameter dengan set aktif lebih kecil per token). GLM-5 mengekalkan idea kekjarangan gaya MoE tetapi menambahkan mekanisme perhatian jarang baharu — laporan menyebutnya DeepSeek Sparse Attention (DSA) — yang memperuntukkan sumber perhatian secara dinamik kepada token yang dianggap penting. Dakwaan mereka ialah DSA mengurangkan kos inferens/latihan sambil mengekalkan (atau memperbaiki) penaakulan konteks panjang, membolehkan model mengendalikan konteks jauh lebih panjang daripada titik semak legasi sambil mengekalkan pengiraan yang boleh diurus.

Skala: parameter dan data

• GLM-4.7: didokumentasikan sekitar 355 bilion jumlah parameter untuk versi MoE utama (dengan set parameter aktif jauh lebih kecil per lintasan hadapan demi kecekapan).
• GLM-5: dilaporkan pada ~744 bilion parameter dan dilatih dengan ~28.5 trilion token dalam bajet pra-latihannya, dengan penekanan latihan pada kod dan urutan beragen. Gabungan itu bertujuan memperbaik sintesis kod dan perancangan beragen berterusan.

Lonjakan parameter, bersama pengembangan bajet token dan kemas kini seni bina, ialah sebab utama di bahagian input mengapa GLM-5 menunjukkan hasil numerik lebih baik pada papan pendahulu kod dan beragen.

Strategi latihan dan pascalatihan (RL)

Di mana GLM-4.7 memperkenalkan mod pemikiran “berselang” atau terpelihara untuk memperbaik penaakulan berbilang langkah dan penggunaan alat, GLM-5 memformalkan aliran tersebut dengan:

1. Mengembangkan panjang konteks melalui jadual pertengahan latihan (pasukan melaporkan peluasan konteks progresif sehingga 200K token).
2. Melaksanakan saluran pascalatihan RL berjujukan (Reasoning RL → Agentic RL → General RL) bersama penyulingan rentas peringkat berasaskan polisi untuk mengelakkan pelupaan katastrofik.
3. Menambah RL tak segerak dan enjin rollout terungkai untuk menskalakan trajektori agen semasa RL tanpa halangan penyegerakan.

Kaedah ini ditujukan khusus untuk memperbaik tingkah laku beragen jangka panjang — contohnya mengekalkan keadaan dalaman stabil sepanjang sesi panjang di mana model melakukan pelbagai panggilan alat dan suntingan kod yang saling bergantung.

Bagaimana GLM-5 dan GLM-4.7 dibandingkan dari segi prestasi dan keupayaan?

Penanda aras & Ukuran Kecerdasan

Interpretasi:

• GLM-5 mengatasi GLM-4.7 secara meluas pada penanda aras teras pengekodan dan penaakulan dengan margin yang boleh diukur. Ini jelas terutamanya dalam automasi berbilang langkah, penguraian masalah, dan tugas logik mendalam.
• Peningkatan adalah tidak remeh: cth., keupayaan Terminal Bench melonjak daripada ~41% kepada 56%, satu peningkatan relatif besar dalam kebolehpercayaan automasi beragen.
• Pada ujian penaakulan (seperti metrik HLE dalaman), GLM-5 menunjukkan keluaran penaakulan mentah dan diperkuat dengan alat yang lebih kukuh.
• Menunjukkan peningkatan boleh diukur pada ujian beragen dunia sebenar: dalam metrik CC-Bench-V2 frontend HTML ISR GLM-5 mencatat 38.9% berbanding 35.4% GLM-4.7 pada subset tugas frontend. (Ini ialah salah satu metrik dinilai secara automatik yang digunakan untuk menunjukkan kompetensi pembangunan front-end praktikal.)

Saiz konteks & Tugas bentuk panjang

• Kedua-dua model menyokong konteks besar (~200k token) — bermakna ia boleh memakan dan menaakul dokumen, pangkalan kod, atau dialog yang lebih panjang.
• Laporan anekdot dunia sebenar menunjukkan bahawa penyebaran GLM-5 kadangkala memperlihatkan isu pengurusan konteks yang dirasakan pada sesetengah platform — tetapi ini mungkin mencerminkan had khusus hos dan bukannya reka bentuk model itu sendiri.

Panggilan alat dan fungsi

Kedua-duanya menyokong pemanggilan fungsi/alatan berstruktur; GLM-5 melaksanakan logik skrip yang lebih kompleks dengan ketepatan lebih tinggi, khususnya merentasi cabang operasi yang dipanjangkan.

Contoh: Bagaimana tugas berbeza dalam kualiti output

Contoh Pengekodan (konseptual)

• GLM-4.7: Menghasilkan skrip satu fail yang kompeten dengan sintaks betul dan logik boleh baca.
• GLM-5: Cemerlang dalam penjanaan kod berbilang fail, cadangan penyahpepijatan mendalam, dan gelung maklum balas panjang dengan pemotongan konteks minimum.

Penaakulan & Perancangan

• GLM-4.7: Penaakulan berbilang langkah yang baik tetapi kadangkala terhenti pada rantai penaakulan yang sangat mendalam.
• GLM-5: Lebih baik dalam memecah penaakulan, mengingat langkah terdahulu, dan menavigasi rantai panjang — berguna untuk sintesis data dan strategi pelbagai domain.

Bagaimana latensi dan kos berubah jika kita beralih dari GLM-4.7 ke GLM-5?

Pertukaran latensi dan di mana GLM-4.7 masih menang

Mesej pendek & UI pantas: Penanda aras daripada pengamal menunjukkan GLM-5 boleh menambah overhead tetap kecil pada respons pendek (perakaunan perutean dan pemilihan pakar) yang boleh terzahir sebagai latensi sedikit lebih tinggi untuk payload sangat kecil. Untuk UI mesej kecil ultra-rendah latensi, GLM-4.7 atau varian Flash kekal menarik.

Perbandingan GLM-5 dengan GLM-4.7:

• GLM-4.7: input $0.60/1M tokens, output $2.20/1M tokens.
• GLM-5: input $1.00/1M tokens, output $3.20/1M tokens.

Pertukaran kos vs penyuntingan manusia

Harga model yang lebih tinggi boleh dibenarkan apabila GLM-5 dengan ketara mengurangkan masa manusia hiliran (cth., menyunting permintaan gabung, mentriage pembaikan automatik, atau mengelakkan panggilan model berulang). Peraturan keputusan ringkas:

Jika GLM-5 mengurangkan masa penyuntingan manual lebih daripada > X% (X bergantung pada kadar buruh manusia dan bilangan token per aliran kerja), ia boleh menjadi berbaloi walaupun kos per token lebih tinggi. Beberapa analisis blog memodelkan keadaan pulang modal sedemikian dan mendapati GLM-5 sering berbaloi untuk aliran kerja beragen berat dan berulang (cth., pembaikan kod automatik pada skala).

Latensi & perkakasan

VRAM inferens & latensi bergantung pada varian (Flash, FlashX, MoE penuh). Panduan komuniti menunjukkan bahawa GLM-4.7 FlashX dan varian Flash 30B boleh dideploy pada GPU 24GB; varian MoE penuh memerlukan set-up multi-GPU yang besar. Konfigurasi penuh GLM-5 akan menjangkakan keperluan sumber yang jauh lebih tinggi untuk kadar tembus yang sama, walaupun kekjarangan MoE membantu mengurangkan compute aktif per token. Jangkakan pelaburan kejuruteraan untuk menala pengkuantuman, pemetaan memori, dan penstriman bagi produksi.

Bilakah anda harus menaik taraf dari GLM-4.7 ke GLM-5?

Naik taraf jika:

• Anda memerlukan penaakulan kod berbilang fail yang lebih baik, pengorkestrasian agen konteks panjang, atau kadar kejayaan agen hujung ke hujung yang lebih tinggi.
• Tugasan anda bernilai tinggi dan membenarkan kerumitan dan kos infra per permintaan yang lebih tinggi.

Kekal dengan GLM-4.7 jika:

• Beban kerja anda volum tinggi, arahan pendek (pengelasan, penandaan), di mana kebolehramalan kos & latensi lebih penting daripada peningkatan kualiti marginal.
• Kes penggunaan yang menyebelahi kekal dengan GLM-4.7
• Kadar tinggi, payload pendek: Chatbot, cadangan automatik, tugas parafrasa kecil — GLM-4.7 (terutamanya varian Flash) selalunya lebih murah dan berlatensi rendah.
• Bajet terhad dan tugas berbanyak: Untuk penandaan, pengelasan, atau mikro-tugas yang dilaksanakan pada skala, kecekapan dan harga per token GLM-4.7 yang lebih rendah adalah meyakinkan.
• Anda kekurangan infra atau bajet untuk menangani sharding MoE / autopenyukatan kompleks.

Bagaimana saya memilih model dalam panggilan API saya? (contoh)

cURL — tukar ID model (CometAPI / serasi OpenAI):

# 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): tukar medan model untuk merutekan ke GLM-4.7 atau GLM-5 — selebihnya kod klien boleh kekal sama.

Penilaian akhir:

GLM-5 tampak evolusioner dengan titik infleksi penting:

• Evolusioner kerana ia meneruskan reka bentuk MoE dan berorientasikan penaakulan keluarga GLM serta meneruskan pola penambahbaikan beriterasi (4.5 → 4.6 → 4.7 → 5).
• Infleksi kerana ia meningkatkan skala secara material, memperkenalkan DSA, dan komited kepada kurikulum RL yang ditala khusus untuk tugas beragen jangka panjang — yang semuanya menghasilkan peningkatan bermakna dan boleh diukur merentas pelbagai penanda aras praktikal.

Jika anda menilai berdasarkan kedudukan papan pendahulu sahaja, GLM-5 mendakwa kepimpinan open-weights pada beberapa metrik dan merapatkan jurang dengan sistem proprietari teratas dalam tugas beragen dan pengekodan. Jika anda menilai berdasarkan pengalaman pembangun dan penggunaan sensitif latensi, kebaikan dan keburukan praktikal masih perlu dibuktikan dalam penyebaran lebih besar dan dari masa ke masa. Itu bermakna GLM-5 menarik di mana kes penggunaan menuntut kecekapan beragen berterusan; GLM-4.7 kekal sebagai pilihan matang, pantas, dan lebih menjimatkan kos untuk banyak keperluan produksi semasa.

Pembangun boleh mengakses GLM-5 dan GLM-4.7 melalui CometAPI sekarang. Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Playground dan rujuk API guide untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Daftar untuk GLM-5 hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak tip, panduan dan berita mengenai AI ikuti kami di VK, X dan Discord!