GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →

Blog GLM-5

GLM 5.2: Panduan Lengkap, Penanda Aras, Harga & Aksesnya dengan CometAPI
Jun 29, 2026
GLM-5.2

GLM 5.2: Panduan Lengkap, Penanda Aras, Harga & Aksesnya dengan CometAPI

GLM 5.2: GLM-5.2 ialah LLM utama open-weight Z.ai untuk pengaturcaraan jangka panjang dan perisian beragen. Tersedia di CometAPI — serasi dengan OpenAI, kunci tunggal.
Cara Menggunakan API GLM-5.2: Panduan Lengkap 2026 untuk Pembangun
Jun 18, 2026
GLM-5.2

Cara Menggunakan API GLM-5.2: Panduan Lengkap 2026 untuk Pembangun

Tutorial API GLM-5.2 langkah demi langkah: Mulakan dengan pantas, optimumkan usaha penaakulan, bina ejen, dan kurangkan kos berbanding GPT/Claude.
Apa itu GLM-5.2? Segala yang perlu anda ketahui
Jun 29, 2026
GLM-5.2

Apa itu GLM-5.2? Segala yang perlu anda ketahui

GLM-5.2: GLM-5.2 ialah model Mixture-of-Experts (MoE) perdana terbaharu Zhipu AI (Z.ai) yang telah dilancarkan. Cuba CometAPI — kunci tunggal, serasi dengan OpenAI.
Panduan GLM-5.1 + Claude Code (2026): Persediaan, Penanda Aras, Perbandingan Kos, dan Strategi API Terbaik untuk Pembangun
Apr 28, 2026
GLM-5.1

Panduan GLM-5.1 + Claude Code (2026): Persediaan, Penanda Aras, Perbandingan Kos, dan Strategi API Terbaik untuk Pembangun

GLM-5.1 boleh digunakan bersama Claude Code dengan menghubungkannya melalui jambatan API yang serasi dengan OpenAI atau Anthropic, membolehkan pembangun memanfaatkan alur kerja agen Claude Code sambil menggunakan model pengekodan GLM-5.1 yang berprestasi tinggi dengan kos yang lebih rendah. Konfigurasi ini memberikan pasukan akses kepada pengekodan autonomi jangka panjang, pelaksanaan tugasan terminal yang lebih mantap, dan kos API yang jauh lebih rendah berbanding Claude Opus, sambil mengekalkan pengalaman pembangun Claude Code.
Cara menggunakan API GLM-5.1
Apr 19, 2026
GLM-5.1

Cara menggunakan API GLM-5.1

GLM-5.1 ialah model sumber terbuka utama Z.ai (dikeluarkan pada 7 April 2026) yang dioptimumkan untuk tugasan agen berjangka panjang seperti pengekodan autonomi dan penaakulan berbilang langkah. Untuk menggunakan API GLM-5.1, gunakan CometAPI untuk akses bersepadu yang lebih murah, dapatkan kunci API anda
Penjelasan GLM-5-Turbo: model asas berorientasikan ejen untuk “Lobster” (OpenClaw) aliran kerja(Panduan 2026)
Mar 17, 2026
GLM-5

Penjelasan GLM-5-Turbo: model asas berorientasikan ejen untuk “Lobster” (OpenClaw) aliran kerja(Panduan 2026)

GLM-5-Turbo ialah model bahasa besar generasi baharu yang dikeluarkan oleh Zhipu AI pada Mac 2026, dioptimumkan khusus untuk persekitaran ejen “lobster” (ekosistem OpenClaw). Ia ialah varian GLM-5 berkelajuan tinggi yang berfokuskan ejen, direka untuk pelaksanaan tugas rantaian panjang, pemanggilan alat, dan automasi AI gred perusahaan. Ia menampilkan tingkap konteks ~200K token, senibina Mixture-of-Experts, dan kestabilan yang dipertingkatkan dalam aliran kerja ejen berbilang langkah.
GLM-5 vs GLM-4.7: apa yang berubah, apa yang penting, dan patutkah anda menaik taraf?
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7

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 yang lebih besar (≈744B berbanding ~355B jumlah parameter), kapasiti parameter aktif yang lebih tinggi, kadar halusinasi terukur yang lebih rendah, dan peningkatan yang jelas pada penanda aras agentic dan pengekodan — dengan kos pada kerumitan inferens dan (kadangkala) latensi.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang Lebih Baik pada 2026
Mar 19, 2026
qwen3.5
minimax-M2.5
GLM-5

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Mana yang Lebih Baik pada 2026

Qwen 3.5 menyasarkan beban kerja agen multimodal berskala besar dan berkos rendah dengan reka bentuk Mixture-of-Experts (MoE) yang jarang dan kapasiti diaktifkan yang amat besar; Minimax M2.5 menekankan throughput agen masa nyata yang cekap kos pada kos operasi yang rendah; GLM-5 memfokuskan pada penaakulan berat, agen konteks panjang dan aliran kerja kejuruteraan melalui seni bina gaya MoE yang sangat besar yang dioptimumkan untuk kecekapan token. Yang “terbaik” bergantung pada sama ada anda mengutamakan kualiti penaakulan/pengkodan mentah, throughput dan kos agen, atau fleksibiliti sumber terbuka serta aliran kerja kejuruteraan konteks panjang.