GLM-5 Blog - Eén API-toegang tot 500+ AI-modellen

GLM-5-Turbo uitgelegd: agent-first basismodel voor “Lobster” (OpenClaw) werkstromen(2026 Gids)

GLM-5-Turbo is een taalmodel van de volgende generatie, in maart 2026 uitgebracht door Zhipu AI, specifiek geoptimaliseerd voor “lobster”-agentomgevingen (OpenClaw-ecosysteem). Het is een snelle, agentgerichte variant van GLM-5, ontworpen voor de uitvoering van langeketentaken, het aanroepen van tools en AI-automatisering op enterpriseniveau. Het beschikt over een contextvenster van ~200K tokens, een Mixture-of-Experts-architectuur en verbeterde stabiliteit in meerstaps agent-workflows.

GLM-5 vs GLM-4.7: wat is er veranderd, wat is belangrijk, en moet je upgraden?

GLM-5, uitgebracht op 11 februari 2026 door Zhipu AI (Z.ai), vormt een grote sprong in de architectuur ten opzichte van GLM-4.7: grotere MoE-schaal (≈744B vs ~355B totale parameters), hogere capaciteit aan actieve parameters, lager gemeten hallucinatieniveau en duidelijke verbeteringen op agentic- en coding-benchmarks — tegen de prijs van hogere inferentiecomplexiteit en (soms) latentie.

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Welke is beter in 2026

Qwen 3.5 richt zich op grootschalige, kostenefficiënte, agent‑gedreven multimodale workloads met een sparse Mixture‑of‑Experts (MoE)-ontwerp en een enorme geactiveerde capaciteit; Minimax M2.5 legt de nadruk op kostenefficiënte, realtime agentdoorvoer bij lage bedrijfskosten; GLM‑5 richt zich op intensief redeneren, agents met lange context en engineering‑workflows via een zeer grote MoE‑achtige architectuur die is geoptimaliseerd voor tokenefficiëntie. Wat ‘het beste’ is, hangt ervan af of je prioriteit geeft aan ruwe redenerings-/codekwaliteit, agentdoorvoer en kosten, of aan open‑sourceflexibiliteit en engineering‑workflows met lange context.

Feb 12, 2026

GLM-5: functie, prestatiebenchmarks en toegang

De release van GLM-5, deze week onthuld door het Chinese Zhipu AI (in veel ontwikkelaarskanalen publiekelijk onder de naam Z.AI / zai-org), markeert een nieuwe stap in het versnellende tempo van releases van grote modellen. Het nieuwe model wordt gepositioneerd als Zhipu’s vlaggenschip: groter van schaal, afgestemd op agentische taken met een lange horizon, en gebouwd met technische keuzes die de inferentiekosten moeten verlagen terwijl de lange context behouden blijft. Vroege berichtgeving uit de sector en praktijknotities van ontwikkelaars wijzen op betekenisvolle verbeteringen in coderen, meerstapsredeneren en orkestratie van agents ten opzichte van eerdere GLM-iteraties — en in sommige tests daagt het zelfs Claude 4.5 uit.