GLM-5, Zhipu AI’nin uzun vadeli kodlama ve çok adımlı ajanlar için geliştirilmiş, açık ağırlıklara sahip, ajan odaklı yeni temel modelidir. Birden fazla barındırılan API üzerinden (CometAPI ve sağlayıcı uç noktaları dahil) ve kod ile ağırlıkları içeren bir araştırma sürümü olarak mevcuttur; standart OpenAI uyumlu REST çağrıları, akış ve SDK’lar ile entegre edebilirsiniz.
Z.ai’den GLM-5 nedir?
GLM-5, Z.ai’ın ajan odaklı mühendislik için tasarlanmış beşinci nesil amiral gemisi temel modelidir: uzun vadeli planlama, çok adımlı araç kullanımı ve büyük ölçekli kod/sistem tasarımı. Şubat 2026’da kamuya yayımlanan GLM-5, toplamda ~744 milyar parametreli ve ileri geçiş başına ~40B aralığında etkin parametre kümesine sahip bir Uzmanlar Karışımı (MoE) modelidir; mimari ve eğitim tercihleri uzun bağlam tutarlılığı, araç çağırma ve üretim iş yükleri için maliyet etkin çıkarımı önceliklendirir. Bu tasarım tercihleri GLM-5’in (örneğin: tarama → planlama → kod yazma/test etme → yineleme) gibi genişletilmiş ajan odaklı iş akışlarını çok uzun girdilerde bağlamı koruyarak çalıştırmasını sağlar.
Öne çıkan teknik özellikler:
- MoE mimarisi ~744B toplam / ~40B etkin parametre; sınır kapalı modellere yaklaşmak için ölçekli ön eğitim (~28.5T token bildirildi).
- Uzun bağlam desteği ve optimizasyonlar (derin seyrek dikkat, DSA) ile naif yoğun ölçeklemeye kıyasla daha düşük yaygınlaştırma maliyeti.
- Ajan odaklı özellikler yerleşik: araç/fonksiyon çağırma, durumlu oturum desteği ve entegre çıktılar (satıcı arayüzlerinde ajan iş akışlarının parçası olarak
.docx,.xlsx,.pdfürünleri üretebilme). - Açık ağırlıkların mevcut olması (ağırlıklar model depolarına yayımlanır) ve barındırılan erişim seçenekleri (satıcı API’leri, çıkarım mikroservisleri).
GLM-5’in başlıca avantajları nelerdir?
Ajan odaklı planlama ve uzun vadeli bellek
GLM-5’in mimarisi ve ayarlamaları iş akışları boyunca tutarlı çok adımlı akıl yürütme ve belleği önceliklendirir — şu alanlar için faydalıdır:
- otonom ajanlar (CI boru hatları, görev orkestratörleri),
- büyük, çok dosyalı kod üretimi veya yeniden düzenlemeler ve
- geniş geçmişleri tutması gereken belge zekası.
Geniş bağlam pencereleri
GLM-5 yayınlanan model özelliklerinde (yaklaşık ~200k token mertebesinde) çok büyük bağlam boyutlarını destekler, bu da bir istekte oturumun daha fazlasını tutmanıza ve birçok kullanım durumunda agresif parçalama veya harici belleğe duyulan ihtiyacı azaltmanıza olanak tanır. (Aşağıdaki karşılaştırma grafiğine bakın.)
Sistem düzeyi görevler için güçlü kodlama performansı
GLM-5 yazılım mühendisliği kıyaslarında (SWE-bench ve uygulamalı kod + ajan setleri) en iyi açık kaynak performansını rapor eder. SWE-bench-Verified üzerinde ~%77.8 rapor eder; kodlama/terminal tarzı ajan testlerinde (Terminal-Bench 2.0) puanlar 50’lerin ortasında kümelenir — öncü tescilli modellere yaklaşan pratik kodlama yeteneğinin kanıtı. Bu metrikler GLM-5’i kod üretimi, otomatik yeniden düzenleme, çok dosyalı akıl yürütme ve CI/CD asistan senaryoları gibi görevler için uygun kılar.
Maliyet/verim dengeleri
GLM-5, MoE ve “seyrek” dikkat yeniliklerini kullandığından, yoğun ölçeklemeye kıyasla yetenek birimi başına çıkarım maliyetini azaltmayı hedefler. CometAPI yoğun iş hacimli ajan odaklı iş yükleri için GLM-5’i cazip kılan rekabetçi fiyatlar sunar.
CometAPI üzerinden GLM-5 API’sini nasıl kullanırım?
Kısa yanıt: CometAPI’yi OpenAI uyumlu bir ağ geçidi gibi ele alın — temel URL ve API anahtarınızı ayarlayın, modeli glm-5 olarak seçin, ardından sohbet/tamamlama uç noktasını çağırın. CometAPI, OpenAI tarzı bir REST yüzeyi sağlar (/v1/chat/completions gibi uç noktalar) ve geçişi zahmetsiz kılan SDK’lar ile örnek projeler sunar.
Aşağıda pratik, üretime yönelik bir tarif kitabı vardır: kimlik doğrulama, temel sohbet çağrısı, akış, fonksiyon/araç çağırma ve maliyet/yanıt yönetimi.
CometAPI üzerinden GLM-5’e erişmek için temel adımlar:
- CometAPI’ye kaydolun, bir API anahtarı edinin.
- CometAPI kataloğunda GLM-5 için tam model kimliğini bulun (
"glm-5"listelemeye bağlı olarak). - CometAPI sohbet/tamamlama uç noktasına (OpenAI tarzı) kimliği doğrulanmış bir POST isteği gönderin.
Temel detaylar (CometAPI kalıpları): platform, https://api.cometapi.com/v1/chat/completions gibi OpenAI tarzı yolları, Bearer kimlik doğrulamasını, model parametresini, sistem/kullanıcı mesajlarını, akışı ve belgelerde curl/python örneklerini destekler.
Örnek: GLM-5 ile hızlı Python (requests) sohbet tamamlama
# Python requests example (blocking)import osimport requestsimport jsonCOMET_KEY = os.getenv("COMETAPI_KEY") # store your key securelyURL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"payload = { "model": "zhipuai/glm-5", # CometAPI model identifier for GLM-5 "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful devops assistant."}, {"role": "user", "content": "Create a bash script to backup /etc daily and keep 30 days."} ], "max_tokens": 800, "temperature": 0.0}headers = { "Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}", "Content-Type": "application/json"}resp = requests.post(URL, headers=headers, json=payload, timeout=60)resp.raise_for_status()data = resp.json()print(data["choices"][0]["message"]["content"])
Örnek: curl
curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [{"role":"user","content":"Summarize the following architecture doc..." }], "max_tokens": 600 }'
Akış yanıtları (pratik örüntü)
CometAPI, OpenAI tarzı akışı (SSE / parça) destekler. Python’da en basit yaklaşım "stream": true istemek ve yanıt verileri geldikçe bunlar üzerinde yinelemektir. Bu, düşük gecikmeli kısmi çıktı gerektiğinde önemlidir (gerçek zamanlı geliştirici asistanları, akış arayüzleri kurun).
# Streaming (requests)import requests, osurl = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['COMETAPI_KEY']}"}payload = { "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [{"role":"user","content":"Write a test scaffold for the following function..."}], "stream": True, "temperature": 0.1}with requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True) as r: r.raise_for_status() for chunk in r.iter_lines(decode_unicode=True): if chunk: # Each line is a JSON chunk (OpenAI-compatible). Parse carefully. print(chunk)
Referans: OpenAI tarzı akış ve CometAPI uyumluluk belgeleri.
Fonksiyon / araç çağrımı (harici bir aracı nasıl çağırırsınız)
GLM-5, OpenAI / toplayıcı gelenekleriyle uyumlu fonksiyon veya araç çağrımı örüntülerini destekler (ağ geçidi, model yanıtında yapılandırılmış fonksiyon çağrılarını iletir). Örnek kullanım: GLM-5’ten yerel “run_tests” aracını çağırmasını isteyin; model ayrıştırıp yürütebileceğiniz yapılandırılmış bir talimat döndürür.
# Example request fragment (pseudo-JSON){ "model": "zhipuai/glm-5", "messages": [ {"role":"system","content":"You can call the 'run_tests' tool to run unit tests."}, {"role":"user","content":"Run tests for repo X and summarize failures."} ], "functions": [ {"name":"run_tests","description":"Run pytest in the repo root","parameters": {"type":"object", "properties":{"path":{"type":"string"}}}} ], "function_call": "auto"}
Model bir function_call yükü döndürdüğünde, aracı sunucu tarafında çalıştırın, sonra araç sonucunu "tool" rolüne sahip bir mesaj olarak geri besleyin ve konuşmayı sürdürün. Bu örüntü güvenli araç çağrımını ve durumlu ajan akışlarını etkinleştirir. Somut SDK yardımcıları için CometAPI’nin belgelerine ve örneklerine bakın.
Pratik parametreler ve ayarlama
function_call: yapılandırılmış araç çağrımını ve daha güvenli yürütme akışlarını etkinleştirmek için kullanın.
temperature: deterministik sistem düzeyi çıktılar (kod, altyapı) için 0–0.3; fikir üretimi için daha yüksek.
max_tokens: beklenen çıktı uzunluğu için ayarlayın; GLM-5 barındırıldığında çok uzun çıktıları destekler (satıcı sınırları değişir).
top_p / çekirdek örnekleme: düşük olası kuyrukları sınırlamak için yararlı.
stream: etkileşimli arayüzler için true.
GLM-5, Anthropic’in Claude Opus’u ve diğer öncü modellerle nasıl karşılaştırılır?
Kısa yanıt: GLM-5, ajan odaklı ve kodlama kıyaslarında öncü kapalı modellere arayı kapatır; açık ağırlıklarla dağıtım ve toplayıcılar tarafından barındırıldığında sıklıkla token başına daha iyi maliyet sunar. Nüans: bazı mutlak kodlama kıyaslarında (SWE-bench, Terminal-Bench varyantları) Anthropic’in Claude Opus’u (4.5/4.6) yayınlanan sıralamalarda birçok noktada hâlâ birkaç puan öndedir — ancak GLM-5 son derece rekabetçidir ve birçok diğer açık modeli geride bırakır.
Sayılar pratikte ne anlama geliyor
- SWE-bench (~kod doğruluğu / mühendislik): Claude Opus yayınlanan sıralamalarda marjinal bir üstünlük gösterir (≈%79 vs GLM-5 ≈%77.8); birçok gerçek görevde bu fark daha az manuel düzenleme anlamına gelebilir, ancak prototipleme veya ölçekli ajan odaklı iş akışları için mimari seçimin değişmesini gerektirmez.
- Terminal-Bench (komut satırı ajan odaklı görevler): Opus 4.6 önde (≈%65.4 vs GLM-5 ≈%56.2) — sağlam terminal otomasyonu ve dağılım dışı kabuk işlemlerinde en yüksek güvenilirlik gerekiyorsa, Opus çoğu durumda marjinal olarak daha iyidir.
- Ajan odaklı ve uzun vadeli: GLM-5, uzun vadeli iş simülasyonlarında (Vending-Bench 2 bilanço $4,432 raporlandı) son derece iyi performans gösterir ve çok adımlı iş akışları için güçlü planlama tutarlılığı sergiler. Ürününüz uzun süre çalışan bir ajan ise (finans, operasyon), GLM-5 güçlüdür.
Güvenilir GLM-5 çıktıları almak için ipuçları ve sistemleri nasıl tasarlarım?
Sistem mesajları ve açık kısıtlar
GLM-5’e, özellikle kod veya araç çağrımı görevleri için sıkı bir rol ve kısıtlar verin. Örnek:
{"role":"system","content":"You are GLM-5, an expert engineer. Return concise, tested Python code that follows PEP8 and includes unit tests."}
Her önemli değişiklik için testler ve kısa gerekçe isteyin.
Karmaşık görevleri parçalayın
“tüm ürünü yaz” demek yerine şunları isteyin:
- tasarım taslağı,
- arayüz imzaları,
- uygulama ve testler,
- son entegrasyon betiği.
Bu adım adım parçalama halüsinasyonu azaltır ve doğrulayabileceğiniz deterministik kontrol noktaları sağlar.
Deterministik kod için düşük sıcaklık kullanın
Kod isterken temperature = 0–0.2 ve max_tokens için güvenli bir üst sınır belirleyin. Yaratıcı yazım veya tasarım beyin fırtınası için sıcaklığı yükseltin.
GLM-5’i entegre ederken en iyi uygulamalar (CometAPI veya doğrudan barındırma)
İpucu mühendisliği ve sistem ipuçları
- Ajan rolleri, araç erişim politikaları ve güvenlik kısıtlarını tanımlayan açık sistem yönergeleri kullanın. Örnek: “Bir sistem mimarısın: yalnızca birim testler yerelde geçerse değişiklik öner; çalıştırılacak kesin CLI komutlarını listele.”
- Kodlama görevleri için depo bağlamı (dosya listeleri, kritik kod parçaları) sağlayın ve mümkünse birim test çıktıları ekleyin. GLM-5’in uzun bağlam yönetimi yardımcı olur — ancak her zaman temel bağlamı (rol, görev) önce, sonra destekleyici unsurları yerleştirin.
Oturum ve durum yönetimi
- Uzun ajan sohbetleri için oturum kimlikleri kullanın ve önceki adımların sıkıştırılmış “hafızasını” (özetler) tutun; bağlam şişmesini önlemek için gereklidir. CometAPI ve benzeri ağ geçitleri oturum/durum yardımcıları sunar — ancak uzun süreli ajanlar için uygulama düzeyinde durum sıkıştırma esastır.
Araçlar ve fonksiyon çağrıları (güvenlik + güvenilirlik)
- Dar ve denetlenebilir bir araç seti sunun. İnsan denetimi olmadan keyfi kabuk yürütmesine izin vermeyin. Yapılandırılmış fonksiyon tanımları kullanın ve argümanlarını sunucu tarafında doğrulayın.
- İzlenebilirlik ve kök neden analizi için araç çağrılarını ve model yanıtlarını daima kaydedin.
Maliyet kontrolü ve toplu işlem
- Yüksek hacimli ajanlar için, kalite dengeleri kabul edilebilir olduğunda arka plan işlemlerini daha ucuz model varyantlarına yönlendirin (CometAPI modelleri ada göre değiştirmenize izin verir). Benzer istekleri toplu halde işleyin ve mümkün olduğunda
max_tokens’ı düşürün. Girdi vs çıktı token oranını izleyin — çıktı token’ları genellikle daha pahalıdır.
Gecikme ve aktarım mühendisliği
- Etkileşimli oturumlar için akış kullanın. Arka plan ajan işleri için eşzamanlı olmayan çalıştırmalar, işçi kuyrukları ve oran sınırlayıcıları tercih edin. Kendiniz barındırıyorsanız (açık ağırlıklar), MoE mimarisine göre hızlandırıcı topolojisini ayarlayın — FPGA / Ascend / özel silikon seçenekleri maliyet avantajları sağlayabilir.
Kapanış notları
GLM-5, ajan odaklı mühendisliğe yönelik pratik, açık ağırlıklı bir adımı temsil eder: büyük bağlam pencereleri, planlama kabiliyetleri ve güçlü kod performansı onu geliştirici araçları, ajan orkestrasyonu ve sistem düzeyi otomasyon için çekici kılar. Hızlı entegrasyon için CometAPI’yi kullanın veya yönetilen barındırma için bir bulut model bahçesini tercih edin; her zaman iş yükünüzde doğrulayın ve maliyet ile halüsinasyon kontrolü için kapsamlı ölçümleme yapın.
Geliştiriciler GLM-5’e CometAPI üzerinden şimdi erişebilir. Başlamak için modelin yeteneklerini Playground içinde keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API guide’a başvurun. Erişimden 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 M2.5 için kaydolun !
Daha fazla ipucu, rehber ve AI haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinde takip edin!