GLM-5 ve GLM-4.7: Neler değişti, neler önemli ve yükseltmeli misiniz?

GLM-5, Zhipu AI (Z.ai) tarafından 11 Şubat 2026’da yayınlandı ve GLM-4.7’ye kıyasla büyük bir mimari sıçramayı temsil ediyor: daha büyük MoE ölçeği (≈744B vs ~355B toplam parametre), daha yüksek etkin parametre kapasitesi, daha düşük ölçülen halüsinasyon ve ajan odaklı ile kodlama kıyaslarında net kazanımlar — karşılığında çıkarım (inference) karmaşıklığı ve (bazı durumlarda) gecikme maliyeti.

GLM-5 nedir ve neden yayınlanması önemlidir?

GLM-5 ne tür bir modeldir?

GLM-5, Zhipu AI (Z.ai) tarafından 11 Şubat 2026’da yayınlanan en yeni açık ağırlıklı uç (frontier) büyük dil modelidir. Mixture-of-Experts (MoE) bir dönüştürücüdür ve GLM ailesini ~744 milyar toplam parametreye ölçeklerken çıkarım başına yaklaşık 40 milyar parametreyi etkinleştirir (yani modelin MoE yönlendirmesi, etkin hesabı toplam parametre sayısından çok daha küçük tutar). Model MIT lisansı ile sunulur ve ajan odaklı iş yükleri — araç orkestrasyonu, kod yazma ve iyileştirme, doküman mühendisliği ve karmaşık bilgi işleri gibi uzun soluklu, çok adımlı görevler — için optimize edilmiştir.

Önceki GLM varyantlarına göre öne çıkan iyileştirmeler nelerdir?

En önemli değişikliklerin kısa listesi:

• Parametre ölçekleme: GLM-5 ≈ 744B toplam (40B etkin) vs GLM-4.7’nin ~355B toplam / 32B etkin — model ölçeğinde yaklaşık 2× sıçrama.
• Kıyaslar ve olgusallık: Bağımsız kıyaslarda büyük artış (Artificial Analysis Intelligence Index: GLM-5 = 50 vs GLM-4.7 = 42), ve AA Omniscience metriğinde halüsinasyonda büyük azalma (GLM-4.7’ye göre bildirilen 56 yüzde puanlık düşüş).
• Ajan yeteneği: Araç çağırma, planı parçalama ve uzun ufuklu yürütmede daha iyi güvenilirlik (Z.ai, GLM-5’i “ajan mühendisliği” için konumlandırıyor).
• Dağıtım ve çipler: Yerli Çin çıkarım donanımında (Huawei Ascend ve diğerleri) çalışacak şekilde inşa edilip kıyaslandı; bu, Z.ai’nin çeşitli çip yığınlarına yönelimini yansıtıyor.

Neden önemli: GLM-5, ajan odaklı ve bilgi görevlerinde açık ağırlıklı modeller ile mülki (proprietary) uç (frontier) modeller arasındaki farkı daraltıyor — kontrollü dağıtımlar ve lisanslama esnekliğine ihtiyaç duyan işletmeler için yüksek kapasiteli, açık kaynak modelleri gerçekçi bir seçenek haline getiriyor.

GLM-5’te neler yeni (ayrıntılı)

Konumlandırma: ölçekli “ajan mühendisliği”

GLM-5, Z.ai tarafından açıkça “ajan mühendisliği” için konumlandırılıyor: modelin plan yapıp araç çağrıları başlattığı, sonuçları incelediği ve çok sayıda adım boyunca özerk şekilde yinelediği kullanım sınıfları (ör. bir CI hattı inşa etmek, başarısız test paketlerini triyaj edip düzeltmek veya mikro servisleri birleştirmek). Bu, salt tek adımlı kod üretiminden, yürütme izleri ve araç çıktıları boyunca çalışıp akıl yürütecek şekilde tasarlanan modellere stratejik bir kaymadır.

Düşünme kipleri, korunmuş/iç içe akıl yürütme

GLM-5, rafine edilmiş “düşünme” kipleri (dokümanlarda bazen interleaved thinking, preserved thinking olarak markalanır) tanıtıyor; yani model, içsel akıl yürütme izlerini dışa verebilir — ve ardından bunları sonraki turlarda ve araç çağrılarında yeniden kullanabilir. Pratikte bu, uzun iş akışlarında yeniden türetme maliyetlerini azaltır ve bir ajanın araç sonuçları boyunca plan durumunu koruması gerektiğinde tutarlılığı geliştirir. GLM-4.7, önceki düşünme varyantlarını ve araç farkındalığını tanıtmıştı; GLM-5 bu izleri daha güvenilir ve yeniden kullanılabilir kılmak için mekaniği ve eğitim tariflerini iyileştiriyor.

Uzun bağlam mühendisliği ve sistem kararlılığı

GLM-5’in eğitimi ve ince ayarı, çok uzun bağlamlarla (SFT/değerlendirme çalışmaları sırasında 202,752 belirteç) üretimi açıkça test ediyor. Bu, modele tek bir istemde birden çok depo, test günlükleri ve orkestrasyon çıktıları gösterilmesi gerektiğinde önemli bir pratik artıştır. Bazı akıl yürütme iş yükleri için üretim uzunluklarını 131,072 belirtece kadar zorlayan değerlendirme kurulumları. Bu, dev bağlamlara koşullandığında tipik kararsızlığı azaltmaya yönelik dikkat çekici bir mühendislik çabasıdır.

Mimari ve ölçekleme (MoE)

Kamusal raporlar, GLM-5’in toplamda birkaç yüz milyar parametreli büyük bir MoE (uzman karışımı) mimarisi kullandığını gösteriyor (kamusal sayımlar ~744–745B listeliyor). GLM-4.7, farklı dağıtım ödünleşimleri için ayarlanmış MoE ve Flash varyantlarına sahipti (örneğin, yerel veya düşük maliyetli çıkarım için daha düşük etkin parametre sayılı “Flash” varyantları). MoE tasarımı, GLM-5’in tepe kapasiteyi zorlamasına ve yapılandırma seçenekleri (daha ucuz çıkarım için daha düşük etkin parametre sayıları) sunmasına yardımcı olur. Hangi varyantı dağıttığınıza bağlı olarak farklı çıkarım profilleri (gecikme, VRAM) bekleyin.

Z.ai, GLM-5’i GLM-4.7’ye göre nasıl ölçekledi ve eğitti?

Temel mimari farklar

Özet: GLM-5, GLM-4.7’ye kıyasla toplam kapasiteyi neredeyse ikiye katlar ve etkin parametreleri artırır; bu da özellikle uzun biçimli teknik içerik, genişletilmiş akıl yürütme hatları ve karmaşık kod mühendisliği görevlerinde daha iyi mantık ve sentez yeteneklerine katkıda bulunur.

Mimari: neler değişti?

GLM-4.7, daha büyük varyantlarında bir uzman karışımı (MoE) tasarımıdır (verimlilik için her belirteçte çok daha küçük bir etkin parametre kümesine sahip ~355B toplam parametre olarak belgelenmiştir). GLM-5, MoE tarzı seyrekliğini korurken yeni bir seyrek dikkat mekanizmasını katmanlar — rapor bunu DeepSeek Sparse Attention (DSA) olarak adlandırıyor — ve dikkat kaynaklarını önemli olduğuna karar verdiği belirteçlere dinamik olarak tahsis eder. İddia şu ki DSA, çıkarım/eğitim maliyetini azaltırken modelin uzun bağlam akıl yürütmesini korur (veya iyileştirir), böylece model, hesaplamayı yönetilebilir tutarken eski denetim noktalarından çok daha uzun bağlamları ele alabilir.

Ölçek: parametreler ve veri

• GLM-4.7: ana MoE sürümü için toplamda yaklaşık 355 milyar parametre olarak belgelenmiştir (verimlilik için her ileri geçişte çok daha küçük bir etkin parametre kümesiyle).
• GLM-5: ~744 milyar parametre olarak raporlanmıştır ve ön eğitim bütçesinde ~28.5 trilyon belirteç ile, kod ve ajanik dizilere vurgu yapılarak eğitilmiştir. Bu kombinasyonun kod sentezini ve sürdürülebilir ajanik planlamayı geliştirmesi amaçlanır.

Parametre sıçraması, belirteç bütçesi genişlemesi ve mimari güncellemelerle birlikte, GLM-5’in kod ve ajanik lider panolarda daha iyi sayısal sonuçlar göstermesinin birincil giriş (input) tarafı nedenidir.

Eğitim stratejisi ve sonradan eğitim (RL)

GLM-4.7, çok adımlı akıl yürütme ve araç kullanımı için “iç içe” veya korunmuş düşünme kiplerini tanıtmışken, GLM-5 bu hattı şu şekilde resmileştirir:

1. Bağlam uzunluğunu orta eğitim zaman çizelgesi ile genişletmek (ekip, bağlamın aşamalı olarak 200K belirtece kadar uzatıldığını bildiriyor).
2. Ardışık RL sonradan eğitim hattı (Reasoning RL → Agentic RL → General RL) uygulamak ve yıkıcı unutmayı önlemek için politika-üzerinde çok aşamalı damıtma kullanmak.
3. Asenkron RL ve ayrık rollout motorları ekleyerek, eşzamanlılık darboğazları olmadan RL sırasında ajan yörüngelerini ölçeklemek.

Bu yöntemler, uzun ufuklu ajanik davranışı iyileştirmeye özel olarak yöneliktir — örneğin, modelin birden çok bağımlı araç çağrısı ve kod düzenlemesi gerçekleştirdiği uzun oturumlar boyunca içsel durumu istikrarlı tutmak.

GLM-5 ve GLM-4.7 performans ve yetenek açısından nasıl karşılaştırılır?

Kıyaslar ve Zeka Ölçümleri

Yorum:

• GLM-5, GLM-4.7’yi çekirdek kodlama ve akıl yürütme kıyaslarında ölçülebilir marjlarla genel olarak geride bırakır. Bu özellikle çok adımlı otomasyon, problem parçalama ve derin mantık görevlerinde belirgindir.
• İyileştirmeler önemsiz değil: ör., Terminal Bench kabiliyeti ~%41’den %56’ya sıçrıyor; ajanik otomasyon güvenilirliğinde büyük bir bağıl kazanım.
• Akıl yürütme testlerinde (ör. dahili HLE metrikleri), GLM-5 daha güçlü ham ve araçla zenginleştirilmiş akıl yürütme çıktıları sunar.
• Gerçek dünya ajanik testlerde ölçülebilir kazanımlar gösterir: CC-Bench-V2 frontend HTML ISR metriğinde GLM-5, bazı frontend görevleri alt kümesinde %38.9 kaydetti; GLM-4.7’nin %35.4’üne göre. (Bu, pratik ön uç geliştirme yetkinliğini göstermek için kullanılan otomatik değerlendirilen metriklerden biridir.)

Bağlam Boyutu ve Uzun Biçimli Görevler

• Her iki model de büyük bağlamları (~200k belirteç) destekler — bu, daha uzun belgeleri, kod tabanlarını veya diyalogları tüketip üzerinde akıl yürütebilecekleri anlamına gelir.
• Gerçek dünya anekdotlarında GLM-5 dağıtımları bazı platformlarda bazen algılanan bağlam yönetimi sorunları göstermiştir — ancak bu, model tasarımından ziyade ana bilgisayar özgül sınırları yansıtıyor olabilir.

Araç ve Fonksiyon Çağırma

Her ikisi de yapılandırılmış fonksiyon/araç çağrısını destekler; GLM-5 yalnızca daha karmaşık betik mantığını daha yüksek sadakatle yürütür, özellikle genişletilmiş işlem dallarında.

Örnekler: Görevlerde çıktı kalitesi nasıl farklılaşıyor

Kodlama örneği (kavramsal)

• GLM-4.7: Doğru sözdizimli ve okunabilir mantıkla yetkin tek dosyalı betikler üretir.
• GLM-5: Çok dosyalı kod üretiminde ve derin hata ayıklama önerilerinde, uzun geri bildirim döngülerinde bağlamın minimum tırpanlanmasıyla mükemmeldir.

Akıl yürütme ve planlama

• GLM-4.7: Çok adımlı akıl yürütmede iyi ancak çok derin akıl yürütme zincirlerinde zaman zaman duraksar.
• GLM-5: Akıl yürütmeyi daha iyi parçalara ayırır, önceki adımları hatırlar ve uzun zincirlerde gezinir — veri sentezi ve çok alanlı stratejiler için yararlı.

GLM-4.7’den GLM-5’e geçersek gecikme ve maliyet nasıl değişir?

Gecikme ödünleşimleri ve GLM-4.7’nin hâlâ üstün olduğu yerler

Kısa mesajlar ve hızlı arayüzler: Uygulayıcı kıyasları, GLM-5’in kısa yanıtlarda küçük bir sabit ek yük (yönlendirme ve uzman-seçimi defter tutma) ekleyebileceğini ve bunun çok küçük yüklerde biraz daha yüksek gecikme olarak kendini gösterebileceğini gösteriyor. Ultra düşük gecikmeli kısa mesaj arayüzleri için GLM-4.7 veya Flash varyantları cazip olmaya devam eder.

GLM-5, GLM-4.7 ile karşılaştırıldığında:

• GLM-4.7: giriş $0.60/1M belirteç, çıkış $2.20/1M belirteç.
• GLM-5: giriş $1.00/1M belirteç, çıkış $3.20/1M belirteç.

Maliyet vs. insan düzenleme ödünleşimi

Model fiyatı daha yüksek olsa da, GLM-5 aşağı akıştaki insan zamanını anlamlı şekilde azalttığında (ör., birleştirme isteklerini düzenleme, otomatik düzeltmeleri triyajlama veya tekrarlanan model çağrılarından kaçınma), gerekçelendirilebilir. Basit bir karar kuralı:

GLM-5 manuel düzenleme süresini > X% azaltıyorsa (X, insan işçilik oranına ve iş akışı başına belirteç sayısına bağlıdır), belirteç başına daha yüksek maliyete rağmen maliyet-etkin olabilir. Birkaç blog analizi bu kırılma noktası koşullarını modelledi ve GLM-5’in, ağır ve tekrarlı ajanik iş akışları (ör., ölçekli otomatik kod onarımı) için çoğu zaman karşılığını verdiğini buldu.

Gecikme ve donanım

Çıkarım VRAM’i ve gecikme, varyanta bağlıdır (Flash, FlashX, tam MoE). Topluluk rehberleri, GLM-4.7 FlashX ve 30B Flash varyantlarının 24GB GPU’larda dağıtılabildiğini; tam MoE varyantlarının büyük çoklu-GPU kurulumları gerektirdiğini gösteriyor. GLM-5’in tam yapılandırmaları, aynı verim için maddi olarak daha yüksek kaynak gereksinimleri bekler; MoE seyrekliğinin belirteç başına etkin hesabı azaltmaya yardımcı olmasına karşın. Üretim için kuantizasyon, bellek eşleme ve akışın ayarlanmasına mühendislik yatırımı bekleyin.

GLM-4.7’den GLM-5’e ne zaman yükseltme yapmalısınız?

Şu durumlarda yükseltin:

• Daha iyi çok dosyalı kod akıl yürütmesine, uzun bağlam ajan orkestrasyonuna veya uçtan uca ajan başarı oranlarında daha yüksek değerlere ihtiyacınız varsa.
• Görevleriniz yüksek değerliyse ve istek başına daha yüksek altyapı karmaşıklığı ile maliyeti gerekçelendirebiliyorsanız.

Şu durumlarda GLM-4.7 ile devam edin:

• İş yükünüz yüksek hacimli, kısa istemler (sınıflandırma, etiketleme) ve marjinal kalite kazançlarından ziyade maliyet & gecikme öngörülebilirliği daha önemliyse.
• GLM-4.7 ile kalmayı tercih ettiren kullanım durumları
• Yüksek verim, kısa yükler: Sohbet botları, otomatik öneri, küçük paraphrase işleri — GLM-4.7 (özellikle Flash varyantları) çoğu zaman daha ucuz ve daha düşük gecikmelidir.
• Kısıtlı bütçeler ve hacimli görevler: Etiketleme, sınıflandırma veya ölçekli mikro görevler için GLM-4.7’nin verimliliği ve daha düşük belirteç başına fiyatı çekicidir.
• MoE parçalamayı / karmaşık otomatik ölçeklendirmeyi idare edecek altyapı veya bütçeniz yoksa.

API çağrılarımda modeli nasıl seçerim? (örnekler)

cURL — model ID’sini değiştirin (CometAPI / OpenAI uyumlu örnek):

# GLM-4.7
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
 -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"model":"glm-4.7","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":800}'
# GLM-5
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
 -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: "application/json" \
 -d '{"model":"glm-5","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this repo..."}],"max_tokens":1200}'

Python (requests): model alanını GLM-4.7 veya GLM-5’e yönlendirmek için değiştirin — istemci kodunun geri kalanı aynı kalabilir.

Son değerlendirme:

GLM-5, önemli dönemeçlerle evrimsel görünüyor:

• Evrimsel çünkü GLM ailesinin MoE ve akıl yürütme-öncelikli tasarımını sürdürüyor ve yinelemeli iyileştirme örüntüsünü devam ettiriyor (4.5 → 4.6 → 4.7 → 5).
• Dönemeç çünkü ölçeği maddi olarak artırıyor, DSA’yı tanıtıyor ve uzun ufuklu ajanik görevlere özel uyarlanmış bir RL müfredatına bağlı kalıyor — ve bunların tümü, bir dizi pratik kıyas boyunca anlamlı, ölçülebilir iyileştirmeler üretiyor.

Sadece lider pano sıralamasıyla değerlendirirseniz, GLM-5 birkaç metrikte açık ağırlıklı liderlik iddia ediyor ve ajanik ile kodlama görevlerinde en üst düzey mülki sistemlerle arayı daraltıyor. Geliştirici deneyimi ve gecikmeye duyarlı kullanım açısından değerlendirirseniz, pratik artılar ve eksiler daha büyük dağıtımlarda ve zaman içinde kanıtlanmaya devam ediyor. Bu, GLM-5’in kullanım durumunun sürdürülebilir ajanik yetkinlik talep ettiği yerlerde çekici olduğu; GLM-4.7’nin ise birçok mevcut üretim ihtiyacı için olgun, daha hızlı ve maliyet açısından daha sağduyulu bir tercih olarak kaldığı anlamına gelir.

Geliştiriciler GLM-5 ve GLM-4.7 modellerine şu anda CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için Playground içinde modelin yeteneklerini keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API guide belgesine 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’e kaydolun!

Daha fazla ipucu, rehber ve yapay zekâ haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinde takip edin!