Технические характеристики GLM-5
| Параметр | GLM-5 (по сообщениям) |
|---|---|
| Семейство моделей | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — флагманское поколение |
| Архитектура | Mixture-of-Experts (MoE) + разреженное внимание (оптимизации DeepSeek/DSA). |
| Общее число параметров | ≈744–745B (пул MoE). |
| Активные/маршрутизируемые параметры (на токен) | ~40–44B активны (зависит от маршрутизации/экспертов). |
| Токены предварительного обучения | ~28.5T токенов (сообщается). |
| Окно контекста (ввод) | До 200,000 токенов (режим длинного контекста). |
| Макс. число выходных токенов | 128,000 токенов (макс. генерация на вызов, по сообщениям). |
| Типы входных данных | Только текст (основной); спроектирована для rich text → outputs (генерация doc/xlsx через инструменты). |
Что такое GLM-5
GLM-5 — это поколение базовой модели Zhipu AI нового уровня, масштабирующее линию GLM за счёт маршрутизации MoE и оптимизаций разреженного внимания, чтобы обеспечить работу с длинным контекстом и агентными рабочими процессами (многошаговое планирование, оркестрация кода и систем). Она явно позиционируется как конкурент среди моделей с открытыми весами для агентных и инженерных задач, с доступностью для предприятий через API и возможностью самостоятельного размещения.
🚀 Основные возможности GLM-5
1. Агентный интеллект и рассуждение
GLM-5 оптимизирована для сценариев, где модель разбивает длинные, сложные задачи на упорядоченные шаги с меньшей склонностью к галлюцинациям — значительное улучшение по сравнению с предыдущими версиями GLM. Лидирует в ряде бенчмарков моделей с открытыми весами по надёжности знаний и продуктивности выполнения задач.
2. Поддержка длинного контекста
С окном контекста в 200K токенов GLM-5 может поддерживать очень длинные диалоги, крупные документы и протяжённые цепочки рассуждений без потери связности — критически важная способность для реальных профессиональных приложений.
3. Разреженное внимание DeepSeek
Интеграция механизма разреженного внимания позволяет GLM-5 эффективно масштабировать память, обеспечивая работу с более длинными последовательностями без линейного роста затрат.
4. Интеграция инструментов и форматы вывода
Нативная поддержка структурированных выводов и интеграций с внешними инструментами (JSON, вызовы API, динамическое использование инструментов) делает GLM-5 практичной для корпоративных задач, таких как таблицы, отчёты и автоматизированные ассистенты по программированию.
5. Экономическая эффективность
GLM-5 позиционируется как стоимостно-конкурентоспособная по сравнению с проприетарными аналогами: цены за вход/выход существенно ниже, что делает её привлекательной для крупномасштабного развёртывания.
Результаты бенчмарков GLM-5
Множество независимых оценок и ранних отраслевых бенчмарков показывают, что GLM-5 демонстрирует сильные результаты среди моделей с открытыми весами:
- Достигнуты рекордно низкие показатели галлюцинаций на Artificial Analysis Intelligence Index — показатель надёжности и достоверности — с большим отрывом от предыдущих моделей.
- Агентно-ориентированные бенчмарки показывают существенный рост в выполнении сложных задач по сравнению с GLM-4.7 и другими открытыми моделями.
- По метрикам соотношения стоимости и производительности GLM-5 находится в 4‑м квартиле по скорости, но на верхнем уровне (лучший) по интеллекту и цене среди моделей с открытыми весами.
Количественные оценки (пример с платформы рейтингов):
- Индекс интеллекта: №1 среди моделей с открытыми весами.
- Эффективность по цене: Высокие оценки за низкую стоимость входа/выхода.
Как получить доступ и использовать API GLM-5
Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправляйте запросы к API glm-5
Выберите конечную точку «glm-5», чтобы отправить запрос к API, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса приведены в документации API на нашем сайте. На нашем сайте также предусмотрен тест в Apifox для удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. Где вызывать: формат Chat.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Извлечение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.