GLM-5’in, bu hafta Çin’in Zhipu AI tarafından (birçok geliştirici kanalında halka açık olarak Z.AI / zai-org markasıyla) duyurulan sürümü, büyük model yayınlarının hızlanan ritminde bir başka adımı işaret ediyor. Yeni model Zhipu’nun amiral gemisi olarak konumlandırılıyor: daha büyük ölçekli, uzun vadeli ajan odaklı görevler için ayarlı ve uzun bağlamı korurken çıkarım maliyetini azaltmayı amaçlayan mühendislik tercihleriyle inşa edilmiş. Erken sektör haberleri ve uygulamalı geliştirici notları, önceki GLM yinelemelerine kıyasla kodlama, çok adımlı akıl yürütme ve ajan orkestrasyonunda kayda değer kazanımlar olduğunu gösteriyor — ve bazı testlerde Claude 4.5’e bile meydan okuyor.
GLM-5 nedir ve kim geliştirdi?
GLM-5, GLM ailesinin en son büyük sürümüdür: Z.ai tarafından geliştirilen ve yayımlanan büyük, açık kaynaklı bir temel model (GLM serisinin arkasındaki ekip). 2026 Şubat başında duyurulan GLM-5, özellikle “ajan odaklı” görevlere ayarlanmış yeni nesil bir model olarak sunuluyor — yani modelin planlama yapması, araçları çağırması, yürütmesi ve uzun sohbetler veya otomatik ajanlar için bağlamı sürdürmesi gereken çok adımlı, uzun vadeli iş akışları. Bu sürüm, yalnızca model tasarımıyla değil, nasıl ve nerede eğitildiğiyle de dikkat çekici: Z.ai, öz yeterlilik hamlesinin parçası olarak yerli Çin donanımı ve araç zincirlerinin bir karışımını kullandı.
Bildirilen mimari ve eğitim rakamları şunları içerir:
- Parametre ölçekleme: GLM-5 yaklaşık 744B parametreye ölçeklenir (bazı teknik notlarda daha küçük “aktif” uzman sayısı belirtilir; ör., 40B aktif); önceki GLM-4 ailesi boyutları yaklaşık 355B/32B aktiftir.
- Ön eğitim verisi: Eğitim derlemi boyutunun GLM-4 neslindeki ~23 trilyon tokenden GLM-5 için ~28.5 trilyon tokene yükseltildiği bildiriliyor.
- Seyrek dikkat / DeepSeek Sparse Attention (DSA): Çıkarım sırasında hesaplama maliyetini azaltırken uzun bağlamı korumak için bir seyrek dikkat şeması.
- Tasarım vurgusu: ajan orkestrasyonuna, uzun bağlamlı akıl yürütmeye ve maliyet etkin çıkarıma odaklanan mühendislik tercihleri.
Kökenler ve konumlandırma
GLM-5, GLM-4.5’i (2025 ortasında yayımlandı) ve 4.7 gibi birkaç yinelemeli güncellemeyi içeren bir çizgi üzerine inşa edilmiştir. Z.ai, GLM-5’i “vibe coding”den (hızlı tek adımlı kod çıktıları) “ajan odaklı mühendisliğe” bir sıçrama olarak konumlandırıyor: uzun bağlam pencereleri boyunca sürdürülebilir akıl yürütme, çoklu araç orkestrasyonu ve sistem sentezi. Kamuya açık materyaller, GLM-5’in yalnızca münferit soruları yanıtlamak yerine çok adımlı ajan davranışlarını oluşturma, koordine etme ve sürdürme gibi karmaşık sistem mühendisliği görevlerini ele almak üzere tasarlandığını vurguluyor.
GLM-5’teki yeni özellikler nelerdir?
Başlıca mimari değişiklikler
- Devasa seyrek ölçekleme (MoE): GLM-5, çok daha büyük bir seyrek Mixture-of-Experts mimarisine geçiyor. Geliştirici sayfaları ve bağımsız yazılarda yayınlanan rakamlar, modeli yaklaşık 744B toplam parametre ve token başına ~40B aktif olarak listeliyor — GLM-4.5’in ~355B / 32B aktif yapılandırmasına göre önemli bir sıçrama. Bu seyrek ölçekleme, modelin çok büyük toplam kapasite sunarken token başına hesaplamayı yönetilebilir tutmasını sağlar.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Çıkarım maliyetini doğrusal olarak ölçeklendirmeden uzun bağlam yeteneğini korumak için GLM-5, (DeepSeek markalı) bir seyrek dikkat mekanizmasını entegre eder; bu mekanizma, çok uzun bağlamlarda dikkat maliyetini azaltırken önemli uzun menzilli bağımlılıkları ölçekli olarak tutar.
Temel tasarım hedefi olarak ajan odaklı mühendislik
GLM-5’in manşet özelliklerinden biri, açıkça ajan odaklı mühendislik için tasarlanmış olmasıdır — yani model, yalnızca tek turluk sohbet veya özetleme görevleri için değil; planlayabilen, araç çağrıları yapabilen, durumu yönetebilen ve uzun bağlamlar boyunca akıl yürütebilen çok adımlı ajanların “beyni” olarak kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Z.ai, GLM-5’i orkestrasyon döngülerinde hizmet verecek şekilde konumlandırıyor: karmaşık sorunları parçalama, harici araçları/API’leri çağırma ve çok tur boyunca uzun görevleri izleme.
Ajan odaklı tasarım neden önemlidir
Ajan odaklı iş akışları gerçek dünya otomasyonunun merkezindedir: otomatik araştırma asistanları, otonom yazılım mühendisleri, operasyon orkestrasyonu ve simülasyon kontrolü. Bu dünya için inşa edilen bir modelin güçlü planlama, kararlı araç çağırma davranışı ve binlerce tokenlık bağlamda sağlamlık göstermesi gerekir.
Geliştirilmiş kodlama, akıl yürütme ve “uzun vadeli” davranış
GLM-5, geliştirilmiş kod üretimi ve akıl yürütmeyi vurgular. Z.ai, modelin kod yazma, yeniden düzenleme ve hata ayıklama yeteneğinde hedefli iyileştirmeler ile uzun etkileşimler boyunca daha tutarlı çok adımlı akıl yürütme sağladığını iddia ediyor. Bağımsız erken erişim raporları ve iş ortağı değerlendirmeleri, modelin geliştirici odaklı görevlerde önceki GLM nesillerine göre belirgin biçimde daha güçlü olduğunu buldu.
Geliştiricilere yönelik pratik özellikler
- Belgeleri, kod tabanlarını ve sohbet durumunu barındırmak için daha büyük bağlam pencereleri.
- Güvenli araç çağırma ve sonuç işleme için araçlandırma temel yapıtaşları.
- Karmaşık görevleri parçalamak ve yürütmek için daha iyi few-shot ve chain-of-thought performansı.
- Ajan odaklı özellikler ve araç çağırma: GLM-5, ajanlar için yerel desteği vurgular: fonksiyon/araç çağırma, durumlu oturumlar ve uzun diyaloglar ile araç kullanım dizilerinin daha iyi yönetimi. Bu, web araması, veritabanları veya görev otomasyonunu entegre eden ajanlar geliştirmeyi kolaylaştırır.
GLM-5, benchmark’larda nasıl performans gösteriyor?
Belirli benchmark öne çıkanları
- Kodlama benchmark’ları: GLM-5, belirli kodlama görevlerinde Anthropic’in Claude Opus 4.5 gibi yüksek düzeyde optimize edilmiş kapalı modellerin kodlama performansına yaklaşmakta (ve bazı durumlarda eşleşmektedir). Bu sonuçlar göreve bağlıdır (birim testleri, algoritmik kodlama, API kullanımı), ancak GLM-4.5’e göre net bir iyileşmeyi işaret eder.
- Akıl yürütme ve ajan odaklı testler: Çok adımlı akıl yürütme ve ajan odaklı değerlendirme setlerinde (ör., çok turlu planlama, görev parçalama benchmark’ları), GLM-5 açık kaynaklı modeller arasında sınıfının en iyisi sonuçlar elde etti ve bazı metriklerde hedeflenen görevlerde rakip kapalı modelleri geride bıraktı.
GLM-5’e nasıl erişir ve nasıl denersiniz?
GLM-5, Zhipu AI (Z.ai) tarafından geliştirilen beşinci nesil büyük dil modelidir; Mixture-of-Experts mimarisi (~745 B toplam, ~44 B aktif) ile inşa edilmiştir ve güçlü akıl yürütme, kodlama ve ajan odaklı iş akışlarını hedefler. Resmi olarak yaklaşık 12 Şubat 2026 civarında kullanıma sunuldu.
Şu anda insanların eriştiği iki ana yol var:
A) Resmi API Erişimi (Z.ai veya toplayıcılar)
Zhipu AI modelleri için kendisi API’ler sunar ve bu API’ler üzerinden GLM-5’i çağırabilirsiniz.
Tipik adımlar:
- Z.ai/Open BigModel API hesabına kaydolun.
- Kontrol panelinden bir API anahtarı edinin.
- Model adıyla (ör.,
glm-5) bir OpenAPI tarzı veya REST API uç noktası kullanın.
(OpenAI’de GPT modellerini çağırmaya benzer şekilde). - İstemleri ayarlayın ve HTTP istekleri gönderin.
👉 Z.ai’nin fiyatlandırma sayfası resmi GLM-5 token fiyatlarını şöyle gösteriyor:
- ~$1.0 milyon giriş tokenı başına
- ~$3.2 milyon çıkış tokenı başına
B) Üçüncü Taraf API Sarmalayıcıları ——CometAPI
CometAPI veya WaveSpeed gibi API’ler, birleştirilmiş bir arayüz arkasında birden fazla AI modelini (OpenAI, Claude, Z.ai vb.) sarmalar.
- CometAPI gibi hizmetlerle model kimliğini değiştirerek GLM modellerini çağırabilirsiniz.
(CometAPI şu anda GLM-5/GLM-4.7’i destekliyor.) - CometAPI’nin glm-5’i resmi fiyatın %20’si ile fiyatlandırılmıştır.
| Kullanım Türü | Fiyat |
|---|---|
| Giriş tokenları | ~$0.8 1M token başına |
| Çıkış tokenları | ~$2.56 1M token başına |
Neden önemli: Mevcut OpenAI uyumlu istemci kodunuzu korur ve yalnızca temel URL/model kimliğini değiştirirsiniz.
C) Hugging Face / ağırlıklar üzerinden kendi barındırma
Hugging Face model listelerinde görünen resmi olmayan GLM-5 ağırlık depoları vardır (ör., glm-5/glm-5-fp8 adlı sürümler).
Bunlarla şunları yapabilirsiniz:
- Model ağırlıklarını indirin.
- Yerelde veya bulut GPU filonuzda sunmak için vLLM, SGLang, xLLM veya Transformers gibi araçları kullanın.
Artılar: azami kontrol, devam eden API maliyeti yok.
Eksiler: çok büyük hesaplama gereksinimleri — muhtemelen birden fazla üst düzey GPU ve bellek (birkaç yüz GB), küçük sistemlerde pratik değil.
Peki — GLM-5 buna değer mi ve GLM-4.7’yi tutmalı mısınız?
Kısa cevap (yönetici özeti)
- Çalışmanız sağlam, çok adımlı ajan davranışı, üretim düzeyinde kod üretimi veya sistem düzeyinde otomasyon gerektiriyorsa: GLM-5 derhal değerlendirmeye değerdir. Mimari, ölçek ve ayarlamaları tam olarak bu sonuçları önceliklendirir.
- Maliyet etkin, yüksek verimli mikro hizmetlere (kısa sohbet, sınıflandırma, hafif istemler) ihtiyaç duyuyorsanız: GLM-4.7 muhtemelen en ekonomik seçenek olmaya devam eder. GLM-4.7, birçok sağlayıcı listesinde token başına anlamlı derecede daha düşük maliyetle güçlü bir yetenek setini korur ve zaten saha testinden geçmiştir.
Daha uzun cevap (pratik öneri)
Katmanlı bir model stratejisi benimseyin: günlük, yüksek hacimli etkileşimler için GLM-4.7’yi kullanın ve GLM-5’i yüksek değerli mühendislik sorunları ve ajan orkestrasyonu için ayırın. Uzun bağlam, araç entegrasyonu ve kod doğruluğunu zorlayan küçük bir ürün diliminde GLM-5’i pilot edin; hem tasarruf edilen mühendislik süresini hem de artan model maliyetini ölçün. Zamanla, GLM-5’in yetenek artışının daha geniş bir geçişi haklı çıkarıp çıkarmadığını bileceksiniz.
CometAPI ile, GLM-4.7 ile GLM-5 arasında istediğiniz zaman geçiş yapabilirsiniz.
GLM-5’in parladığı gerçek dünya kullanım alanları
1. Karmaşık ajan orkestrasyonu
GLM-5’in çok adımlı planlama ve araç çağırmaya odaklanan tasarımı, arama, API çağrıları ve program yürütmesini koordine etmesi gereken sistemler için uygundur (örneğin: otomatik araştırma asistanları, yinelemeli kod üreticileri veya veritabanlarına ve harici API’lere başvurmak zorunda olan çok adımlı müşteri hizmetleri ajanları).
2. Uzun biçimli mühendislik ve kod tabanı üzerinde akıl yürütme
Modelin çok sayıda dosya veya büyük bir kod tabanı üzerinde analiz, yeniden düzenleme veya sentez yapmasını gerektiğinde, GLM-5’in genişletilmiş bağlamı ve seyrek dikkati doğrudan avantajdır — kesilmiş bağlamın neden olduğu daha az hata modu ve daha iyi uzun erimli tutarlılık.
3. Bilgi yoğun sentez
Karmaşık raporlar üreten analistler ve ürün ekipleri — çok bölümlü araştırma özetleri, hukuki özetler veya düzenleyici başvurular — modelin istikrarlı çok adımlı akıl yürütmedeki iyileştirmelerinden ve satıcı raporlu testlerde azalan halüsinasyonlardan yararlanabilir.
4. İş akışları için ajan odaklı otomasyon
Birden fazla sistemi orkestre etmesi gereken otomasyonlar inşa eden ekipler (ör., planlama + biletleme + dağıtım hatları), araç çağırma çerçeveleri ve güvenlik sarmalayıcılarıyla desteklenen GLM-5’i merkezi planlayıcı ve yürütücü olarak kullanabilir.
Sonuç
GLM-5, hızla gelişen öncü model ortamında önemli bir sürümdür. Ajan odaklı mühendisliğe, geliştirilmiş kodlama ve akıl yürütmeye ve açık ağırlıkların kullanılabilirliğine yaptığı vurgu, uzun vadeli, araç destekli AI sistemleri geliştiren ekipler için onu çekici kılar. Seçili görevlerde gerçek kazanımlar ve cesaret verici maliyet/performans dengeleri — ancak kullanıcılar, üretime geçmeden önce GLM-5’i kendi spesifik görevlerine göre değerlendirmeli ve kontrollü benchmark’larını çalıştırmalıdır.
Geliştiriciler, GLM-5’e şu anda CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için, Playground içinde modelin yeteneklerini keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzu’na başvurun. Erişmeden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ Bugün glm-5 için kaydolun !
AI hakkında daha fazla ipucu, rehber ve haber için bizi VK, X ve Discord üzerinde takip edin!