Technische specificaties van GLM-5
| Onderdeel | GLM-5 (gerapporteerd) |
|---|---|
| Modelfamilie | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — vlaggenschipgeneratie |
| Architectuur | Mixture-of-Experts (MoE) + sparse attention (DeepSeek/DSA-optimalisaties). |
| Totaal aantal parameters | ≈744–745B (MoE pool). |
| Actieve / geroute parameters (per token) | ~40–44B actief (afhankelijk van routing/experts). |
| Pretraining-tokens | ~28.5T tokens (gerapporteerd). |
| Contextvenster (invoer) | Tot 200,000 tokens (modus voor lange context). |
| Max. uitvoertokens | 128,000 tokens (gerapporteerde maximale generatie per aanroep). |
| Invoermodaliteiten | Alleen tekst (primair); ontworpen voor rich text → outputs (doc/xlsx-generatie via tools). |
Wat is GLM-5
GLM-5 is het foundation model van de volgende generatie van Zhipu AI, dat de GLM-lijn opschaalt met een MoE-routingontwerp en sparse attention-optimalisaties om redeneren over lange context en agentische workflows (meertrapsplanning, code- en systeemorchestratie) te leveren. Het is expliciet gepositioneerd als een open-weights concurrent voor agentische en engineeringtaken, met enterprise-toegankelijkheid via API's en self-hosting.
🚀 Belangrijkste kenmerken van GLM-5
1. Agentische intelligentie en redeneren
GLM-5 is geoptimaliseerd voor workflows waarin het model lange, complexe taken opsplitst in geordende stappen met minder hallucinaties — een grote verbetering ten opzichte van eerdere GLM-versies. Het leidt bepaalde benchmarks voor open-weights-modellen op het gebied van kennisbetrouwbaarheid en taakproductiviteit.
2. Ondersteuning voor lange context
Met een contextvenster van 200K tokens kan GLM-5 zeer lange gesprekken, grote documenten en uitgebreide redeneerketens volhouden zonder coherentie te verliezen — een steeds crucialere capaciteit voor professionele toepassingen in de praktijk.
3. DeepSeek Sparse Attention
Door integratie van een sparse-attentionmechanisme schaalt GLM-5 efficiënt zijn geheugengebruik, waardoor langere sequenties mogelijk zijn zonder lineaire kostenstijgingen.
4. Toolintegratie en uitvoerformaten
Native ondersteuning voor gestructureerde outputs en externe toolintegraties (JSON, API-calls, dynamisch toolgebruik) maakt GLM-5 praktisch voor enterprise-toepassingen zoals spreadsheets, rapporten en geautomatiseerde code-assistenten.
5. Kostenefficiëntie
GLM-5 is gepositioneerd als kostconcurrerend ten opzichte van propriëtaire tegenhangers, met aanzienlijk lagere input-/outputprijzen dan grote aanbieders, wat het aantrekkelijk maakt voor grootschalige uitrol.
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 maatstaf voor betrouwbaarheid en waarheidsgetrouwheid — en overtrof eerdere modellen met ruime marge.
- Agentgerichte benchmarks laten aanzienlijke winst zien in de uitvoering van complexe taken, vergeleken met GLM-4.7 en andere open modellen.
- Kosten-prestatie-metrieken positioneren GLM-5 als 4e kwartiel voor snelheid maar topniveau (beste) qua intelligentie en prijs onder open-weights-modellen.
Kwantitatieve scores (voorbeeld van een rankingplatform):
- Intelligence Index: #1 onder open-weights-modellen.
- Pricing Efficiency: Hoge beoordelingen dankzij lage input-/outputkosten.
Toegang krijgen tot en gebruikmaken van de GLM-5-API
Stap 1: Registreer voor een API-sleutel
Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Meld je aan bij je CometAPI-console. Haal de toegangssleutel (API key) van de interface op. Klik op “Add Token” bij de API-token in het persoonlijke centrum, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en dien in.
Stap 2: Stuur verzoeken naar glm-5 API
Selecteer het endpoint “glm-5” om het API-verzoek te sturen en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. Waar aan te roepen: Chat-formaat.
Voeg je vraag of verzoek in het content-veld in — hierop reageert het model. 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.