Technische specificaties van GLM-5

Item	GLM-5 (gerapporteerd)
Model family	GLM (Z.ai / Zhipu AI) — vlaggenschipgeneratie
Architecture	Mixture-of-Experts (MoE) + sparse attention (DeepSeek/DSA-optimalisaties).
Total parameters	≈744–745B (MoE-pool).
Active / routed params (per token)	~40–44B actief (afhankelijk van routing/experts).
Pre-training tokens	~28.5T tokens (gerapporteerd).
Context window (input)	Tot 200.000 tokens (lange-contextmodus).
Max output tokens	128.000 tokens (maximale generatie per call gerapporteerd).
Input modalities	Alleen tekst (primair); ontworpen voor rijke tekst → uitvoer (doc/xlsx-generatie via tools).

Wat is GLM-5

GLM-5 is Zhipu AI’s foundation model van de volgende generatie dat de GLM-lijn opschaalt met een MoE-routeringsontwerp en optimalisaties voor sparse attention om redeneren met lange context en agentische werkstromen (meertrapsplanning, code- & systeemorkestratie) te leveren. Het is expliciet gepositioneerd als een concurrent met open-weights voor agentische en engineeringtaken, met toegankelijkheid voor ondernemingen via API’s en zelfhosting.

🚀 Belangrijkste kenmerken van GLM-5

1. Agentische intelligentie & redeneren

GLM-5 is geoptimaliseerd voor werkstromen waarin het model lange, complexe taken opdeelt in geordende stappen met minder hallucinaties — een grote verbetering ten opzichte van eerdere GLM-versies. Het voert bepaalde benchmarks voor open-weights-modellen aan op het gebied van kennisbetrouwbaarheid en productiviteit bij taken.

2. Ondersteuning voor lange context

Met een contextvenster van 200K tokens kan GLM-5 zeer lange gesprekken, omvangrijke documenten en uitgebreide redeneerketens aan zonder samenhang te verliezen — een steeds crucialere capaciteit voor professionele toepassingen in de echte wereld.

3. DeepSeek Sparse Attention

Door een sparse-attentionmechanisme te integreren schaalt GLM-5 zijn geheugengebruik efficiënt op, waardoor langere reeksen mogelijk zijn zonder lineaire kostenstijgingen.

4. Toolintegratie & uitvoerformaten

Native ondersteuning voor gestructureerde uitvoer en integraties met externe tools (JSON, API-aanroepen, dynamisch toolgebruik) maakt GLM-5 praktisch voor bedrijfsapplicaties zoals spreadsheets, rapporten en geautomatiseerde code-assistenten.

5. Kostenefficiëntie

GLM-5 wordt gepositioneerd als kostentechnisch concurrerend ten opzichte van propriëtaire tegenhangers, met input/output-prijzen die substantieel lager liggen dan grote aanbiedingen, wat het aantrekkelijk maakt voor grootschalige implementatie.

Benchmarkprestaties van GLM-5

Meerdere onafhankelijke evaluaties en vroege industriebenchmarks tonen aan dat GLM-5 sterk presteert onder open-weights-modellen:

Het behaalde recordlage hallucinatiepercentages op de Artificial Analysis Intelligence Index — een maat voor betrouwbaarheid en waarheidsgetrouwheid — en overtrof eerdere modellen ruimschoots.
Agentgerichte benchmarks laten substantiële winst zien in de uitvoering van complexe taken vergeleken met GLM-4.7 en andere open modellen.
Kosten-prestatie-statistieken positioneren GLM-5 als 4th quartile voor snelheid maar topklasse (beste) op intelligentie en prijs onder open-weights-modellen.

Kwantitatieve scores (voorbeeld van rankingplatform):

Intelligence Index: #1 onder open-weights-modellen.
Pricing Efficiency: Hoge beoordelingen voor lage in-/uitvoerkosten.

Toegang krijgen tot en gebruik van de GLM-5-API

Stap 1: Registreer voor een API-sleutel

Log in op cometapi.com. Als u nog geen gebruiker bent, registreer dan eerst. Meld u aan bij uw CometAPI-console. Verkrijg de toegangssleutel (API key) van de interface. Klik bij het API-token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en verzend.

Stap 2: Verzend verzoeken naar `glm-5` API

Selecteer het “glm-5”-eindpunt om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze API-documentatie op de website. Onze website biedt ook Apifox-test voor uw gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door uw daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit uw account. Waar aan te roepen: Chat-formaat.

Plaats uw vraag of verzoek in het content-veld — dit is waar het model op reageert. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren

Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en uitvoergegevens.

GLM-5 uses a Mixture of Experts (MoE) architecture with ~745B total parameters and 8 active experts per token (~44B active), enabling efficient large-scale reasoning and agentic workflows compared to previous GLM series.

GLM-5 supports a 200K token context window with up to 128K output tokens, making it suitable for extended reasoning and document tasks.

Yes — GLM-5 is explicitly optimized for long-horizon agent tasks and complex systems engineering workflows, with deep reasoning and planning capabilities beyond standard chat models.

Yes — GLM-5 supports function calling, structured JSON outputs, context caching, and real-time streaming to integrate with external tools and systems.

GLM-5 is competitive with top proprietary models in benchmarks, performing close to Claude Opus 4.5 and offering significantly lower per-token costs and open-weight availability, though closed-source models may still lead in some fine-grained benchmarks.

Yes — GLM-5 is released under a permissive MIT license, enabling open-weight access and community development.

GLM-5 is well suited for long-sequence reasoning, agentic automation, coding assistance, creative writing at scale, and backend system design tasks that demand coherent multi-step outputs.

While powerful, GLM-5 is primarily text-only (no native multimodal support) and may be slower or more resource-intensive than smaller models, especially for shorter tasks.