What distinguishes GLM-5’s architecture from earlier GLM models?

GLM-5 использует архитектуру со смесью экспертов (MoE) с общим числом параметров ~745B и 8 активными экспертами на токен (~44B активных), что позволяет эффективно выполнять крупномасштабные рассуждения и агентные рабочие процессы по сравнению с предыдущими моделями серии GLM.

How long of a context window does GLM-5 support via its API?

GLM-5 поддерживает **контекстное окно на 200K токенов** и до **128K выходных токенов**, что делает его подходящим для длительных рассуждений и задач с документами.

Can GLM-5 handle complex agentic and engineering tasks?

Да — GLM-5 специально оптимизирован для агентных задач с длинным горизонтом и сложных рабочих процессов системной инженерии, с возможностями глубокого рассуждения и планирования, выходящими за рамки стандартных чат-моделей.

Does GLM-5 support tool calling and structured output?

Да — GLM-5 поддерживает **вызов функций, структурированные выходные данные JSON, кэширование контекста и потоковую передачу в реальном времени**, чтобы интегрироваться с внешними инструментами и системами.

How does GLM-5 compare to proprietary models like GPT and Claude?

GLM-5 конкурентоспособна с ведущими проприетарными моделями в бенчмарках, демонстрируя результаты, близкие к Claude Opus 4.5, и предлагая значительно более низкую стоимость за токен и доступность открытых весов, хотя закрытые модели всё ещё могут лидировать в некоторых более тонких бенчмарках.

Is GLM-5 open source and what license does it use?

Да — GLM-5 распространяется по **либеральной лицензии MIT**, обеспечивая доступ к открытым весам и развитие сообществом.

What are typical use cases where GLM-5 excels?

GLM-5 хорошо подходит для **рассуждений на длинных последовательностях, агентной автоматизации, помощи в программировании, масштабного творческого письма и задач проектирования бэкенд-систем**, которые требуют связных многошаговых результатов.

What are known limitations of GLM-5?

Несмотря на свою мощь, GLM-5 преимущественно текстовая (без нативной мультимодальной поддержки) и может быть медленнее или более ресурсоёмной, чем меньшие модели, особенно для коротких задач.

Доступный API GLM 5 | text-to-text

Технические характеристики GLM-5

Пункт	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 (на токен)	~40–44B активных (зависит от маршрутизации/экспертов).
Токены предобучения	~28.5T токенов (по сообщениям).
Окно контекста (ввод)	До 200,000 токенов (режим длинного контекста).
Максимум выходных токенов	128,000 токенов (макс. генерация за вызов, по сообщениям).
Входные модальности	Только текст (основная); спроектирован для rich text → outputs (генерация doc/xlsx через инструменты).

Что такое GLM-5

GLM-5 — это следующее поколение базовой модели Zhipu AI, масштабирующее линию GLM благодаря дизайну маршрутизации MoE и оптимизациям разреженного внимания для обеспечения долгоконтекстного рассуждения и агентных рабочих процессов (многошаговое планирование, оркестрация кода и систем). Модель явно позиционируется как конкурент с открытыми весами для агентных и инженерных задач, с доступностью для предприятий через API и самостоятельный хостинг.

🚀 Основные возможности GLM-5

1. Агентный интеллект и рассуждение

GLM-5 оптимизирован для рабочих процессов, где модель разбивает длинные, сложные задачи на упорядоченные шаги с уменьшением галлюцинаций — крупное улучшение по сравнению с предыдущими версиями GLM. Она лидирует в некоторых бенчмарках моделей с открытыми весами по надежности знаний и продуктивности задач.

2. Поддержка длинного контекста

С окном контекста в 200K токенов GLM-5 может вести очень длинные диалоги, обрабатывать большие документы и протяженные цепочки рассуждений без потери связности — критически важная способность для профессиональных приложений.

3. Разреженное внимание DeepSeek

Благодаря интеграции механизма разреженного внимания GLM-5 эффективно масштабирует объем памяти, позволяя работать с более длинными последовательностями без линейного роста затрат.

4. Интеграция инструментов и форматы вывода

Нативная поддержка структурированных выводов и внешних инструментов (JSON, вызовы API, динамическое использование инструментов) делает GLM-5 практичной для корпоративных приложений, таких как электронные таблицы, отчеты и автоматизированные ассистенты программирования.

5. Эффективность по стоимости

GLM-5 позиционируется как конкурентоспособная по стоимости по сравнению с проприетарными аналогами, с заметно более низкими ценами на ввод/вывод, что делает ее привлекательной для масштабного развертывания.

Результаты тестов GLM-5

Несколько независимых оценок и ранние отраслевые бенчмарки показывают, что GLM-5 демонстрирует сильные результаты среди моделей с открытыми весами:

Она достигла рекордно низких показателей галлюцинаций на Artificial Analysis Intelligence Index — метрике надежности и правдивости — значительно опередив предыдущие модели.
Агентно-ориентированные бенчмарки указывают на значительный прирост в выполнении сложных задач по сравнению с GLM-4.7 и другими открытыми моделями.
Метрики соотношения стоимости и производительности позиционируют GLM-5 как четвертый квартиль по скорости, но топовый уровень (лучший) по «интеллекту» и цене среди моделей с открытыми весами.

Количественные оценки (пример с рейтинговой платформы):

Индекс интеллекта: #1 среди моделей с открытыми весами.
Эффективность по цене: Высокие оценки за низкие затраты на ввод/вывод.

Как получить доступ и использовать GLM-5 API

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою CometAPI console. Получите учетные данные — ключ API интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправьте запросы в API `glm-5`

Выберите конечную точку “glm-5” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Для вашего удобства на сайте также доступен тест Apifox. 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: Извлекайте и проверяйте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

Цены для GLM 5

Изучите конкурентоспособные цены на GLM 5, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как GLM 5 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

Цена Comet (USD / M Tokens)	Официальная цена (USD / M Tokens)	Скидка
Ввод:$0.8/M Вывод:$3.2/M	Ввод:$1/M Вывод:$4/M	-20%

Пример кода и API для GLM 5

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для GLM 5, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал GLM 5 в ваших проектах.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

# glm-5: Zhipu GLM-5 model via chat/completions
completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

GLM 5