Especificaรงรตes tรฉcnicas do GLM-5
| Item | GLM-5 (informado) |
|---|---|
| Model family | GLM (Z.ai / Zhipu AI) โ geraรงรฃo carro-chefe |
| Architecture | Mistura de Especialistas (MoE) + atenรงรฃo esparsa (otimizaรงรตes DeepSeek/DSA). |
| Total parameters | โ744โ745B (pool MoE). |
| Active / routed params (per token) | ~40โ44B ativos (depende do roteamento/especialistas). |
| Pre-training tokens | ~28.5T tokens (reportado). |
| Context window (input) | Atรฉ 200,000 tokens (modo de contexto longo). |
| Max output tokens | 128,000 tokens (mรกxima geraรงรฃo por chamada reportada). |
| Input modalities | Somente texto (primรกrio); projetado para texto rico โ saรญdas (geraรงรฃo de doc/xlsx via ferramentas). |
O que รฉ o GLM-5
O GLM-5 รฉ o modelo de base de prรณxima geraรงรฃo da Zhipu AI que amplia a linha GLM com um design de roteamento MoE e otimizaรงรตes de atenรงรฃo esparsa para oferecer raciocรญnio de longo contexto e fluxos de trabalho orientados a agentes (planejamento em mรบltiplas etapas, orquestraรงรฃo de cรณdigo e sistemas). Ele รฉ explicitamente posicionado como um concorrente de pesos abertos para tarefas orientadas a agentes e de engenharia, com acessibilidade empresarial via APIs e auto-hospedagem.
๐ Principais recursos do GLM-5
1. Inteligรชncia orientada a agentes e raciocรญnio
O GLM-5 รฉ otimizado para fluxos de trabalho nos quais o modelo decompรตe tarefas longas e complexas em etapas ordenadas, com alucinaรงรฃo reduzida โ um grande avanรงo em relaรงรฃo ร s versรตes anteriores do GLM. Ele lidera determinados benchmarks de modelos de pesos abertos em confiabilidade do conhecimento e produtividade de tarefas.
2. Suporte a contexto longo
Com uma janela de contexto de 200K tokens, o GLM-5 pode sustentar conversas muito longas, documentos extensos e cadeias de raciocรญnio prolongadas sem perder a coerรชncia โ uma capacidade cada vez mais crรญtica para aplicaรงรตes profissionais do mundo real.
3. Atenรงรฃo esparsa DeepSeek
Ao integrar um mecanismo de atenรงรฃo esparsa, o GLM-5 dimensiona eficientemente sua pegada de memรณria, permitindo sequรชncias mais longas sem aumentos lineares de custo.
4. Integraรงรฃo com ferramentas e formatos de saรญda
O suporte nativo a saรญdas estruturadas e integraรงรตes com ferramentas externas (JSON, chamadas de API, uso dinรขmico de ferramentas) torna o GLM-5 prรกtico para aplicaรงรตes empresariais como planilhas, relatรณrios e assistentes de codificaรงรฃo automatizados.
5. Eficiรชncia de custo
O GLM-5 รฉ posicionado como competitivo em custo em relaรงรฃo aos equivalentes proprietรกrios, com preรงos de entrada/saรญda substancialmente inferiores ร s principais ofertas, tornando-o atraente para implantaรงรตes em larga escala.
Desempenho em benchmarks do GLM-5
Vรกrias avaliaรงรตes independentes e benchmarks iniciais do setor mostram o GLM-5 com desempenho sรณlido entre os modelos de pesos abertos:
- Alcanรงou taxas de alucinaรงรฃo recorde-baixas no Artificial Analysis Intelligence Index โ uma medida de confiabilidade e veracidade โ superando modelos anteriores por ampla margem.
- Benchmarks centrados em agentes indicam ganhos substanciais na execuรงรฃo de tarefas complexas em comparaรงรฃo com o GLM-4.7 e outros modelos abertos.
- Mรฉtricas de custo versus desempenho posicionam o GLM-5 no 4ยบ quartil em velocidade, mas no nรญvel superior (melhor) em inteligรชncia e preรงo entre os modelos de pesos abertos.
Pontuaรงรตes quantitativas (Exemplo de uma plataforma de ranking):
- รndice de Inteligรชncia: #1 entre os modelos de pesos abertos.
- Eficiรชncia de Preรงo: Altas avaliaรงรตes para baixos custos de entrada/saรญda.
Como acessar e usar a API do GLM-5
Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API
Faรงa login em cometapi.com. Se vocรช ainda nรฃo รฉ nosso usuรกrio, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em โAdd Tokenโ no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitaรงรตes para a API glm-5
Selecione o endpoint โglm-5โ para enviar a solicitaรงรฃo de API e definir o corpo da solicitaรงรฃo. O mรฉtodo de solicitaรงรฃo e o corpo da solicitaรงรฃo sรฃo obtidos na documentaรงรฃo de API do nosso site. Nosso site tambรฉm fornece teste no Apifox para sua conveniรชncia. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Onde chamรก-lo: formato Chat.
Insira sua pergunta ou solicitaรงรฃo no campo content โ รฉ a isso que o modelo responderรก. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Apรณs o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saรญda.