GLM-5 کی تکنیکی خصوصیات
| آئٹم | GLM-5 (رپورٹ کے مطابق) |
|---|---|
| ماڈل فیملی | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — فلیگ شپ جنریشن |
| آرکیٹیکچر | Mixture-of-Experts (MoE) + سپارس اٹنشن (DeepSeek/DSA آپٹیمائزیشنز). |
| کل پیرامیٹرز | ≈744–745B (MoE پول). |
| فعال / روٹ کیے گئے پیرامیٹرز (فی ٹوکن) | ~40–44B فعال (روٹنگ/ماہرین پر منحصر). |
| پری ٹریننگ ٹوکنز | ~28.5T ٹوکنز (رپورٹ کے مطابق). |
| کانٹیکسٹ ونڈو (ان پٹ) | 200,000 ٹوکنز تک (لانگ کانٹیکسٹ موڈ). |
| زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ ٹوکنز | 128,000 ٹوکنز (فی کال زیادہ سے زیادہ جنریشن — رپورٹ کے مطابق). |
| ان پٹ موڈالیٹیز | صرف متن (پرائمری)؛ رچ ٹیکسٹ → آؤٹ پٹس کے لیے تیار کیا گیا (ٹولز کے ذریعے doc/xlsx جنریشن). |
GLM-5 کیا ہے
GLM-5، Zhipu AI کا اگلی نسل کا فاؤنڈیشن ماڈل ہے جو MoE روٹنگ ڈیزائن اور سپارس اٹنشن آپٹیمائزیشنز کے ذریعے GLM لائن کو اسکیل کرتا ہے تاکہ لانگ-کانٹیکسٹ ریزننگ اور ایجینٹک ورک فلووز (ملٹی-اسٹیپ پلاننگ، کوڈ اور سسٹم آرکسٹریشن) فراہم کر سکے۔ اسے واضح طور پر ایک اوپن ویٹس امیدوار کے طور پر ایجینٹک اور انجینئرنگ ٹاسکس کے لیے پوزیشن کیا گیا ہے، اور APIs اور سیلف ہوسٹنگ کے ذریعے انٹرپرائز رسائی پذیری فراہم کی گئی ہے۔
🚀 GLM-5 کی اہم خصوصیات
1. ایجینٹک انٹیلیجنس اور ریزننگ
GLM-5 اُن ورک فلووز کے لیے آپٹیمائز کیا گیا ہے جہاں ماڈل طویل اور پیچیدہ کاموں کو منظم مراحل میں تقسیم کرتا ہے اور ہیلوسینیشن کم ہوتی ہے — سابقہ GLM ورژنز کے مقابلے میں ایک بڑی بہتری۔ یہ علم کی قابلِ اعتمادیت اور ٹاسک پروڈکٹیوٹی پر بعض اوپن ویٹس ماڈل بینچ مارکس میں سبقت رکھتا ہے۔
2. لانگ کانٹیکسٹ سپورٹ
ایک 200K ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو کے ساتھ، GLM-5 بہت طویل گفتگو، بڑے دستاویزات، اور توسیع شدہ ریزننگ چینز کو یکجائی کھوئے بغیر برقرار رکھ سکتا ہے — حقیقی دنیا کی پیشہ ورانہ ایپلیکیشنز کے لیے یہ صلاحیت بڑھتی ہوئی اہمیت رکھتی ہے۔
3. DeepSeek سپارس اٹنشن
سپارس اٹنشن میکانزم کو ضم کر کے، GLM-5 اپنی میموری فوٹ پرنٹ کو مؤثر انداز میں اسکیل کرتا ہے، جس سے بغیر خطی لاگت میں اضافے کے طویل سلسلے ممکن ہوتے ہیں۔
4. ٹول انٹیگریشن اور آؤٹ پٹ فارمیٹس
ساختہ آؤٹ پٹس اور بیرونی ٹول انٹیگریشنز (JSON، API کالز، ڈائنامک ٹول استعمال) کے لیے نیٹو سپورٹ GLM-5 کو اسپریڈشیٹس، رپورٹس، اور خودکار کوڈنگ اسسٹنٹس جیسی انٹرپرائز ایپلیکیشنز کے لیے عملی بناتی ہے۔
5. لاگت میں افادیت
GLM-5 کو ملکیتی متبادلات کے مقابلے میں لاگت کے اعتبار سے مسابقتی طور پر پوزیشن کیا گیا ہے؛ ان پٹ/آؤٹ پٹ قیمتیں بڑے آفرنگز کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم ہیں، جس سے بڑے پیمانے پر ڈپلائمنٹ کے لیے یہ پُرکشش بنتا ہے۔
GLM-5 کی بینچ مارک کارکردگی
متعدد خودمختار جائزے اور ابتدائی انڈسٹری بینچ مارکس ظاہر کرتے ہیں کہ GLM-5 اوپن ویٹس ماڈلز میں مضبوط کارکردگی دکھاتا ہے:
- Artificial Analysis Intelligence Index — جو قابلِ اعتمادیت اور سچائی کا پیمانہ ہے — پر اس نے ہیلوسینیشن کی ریکارڈ کم شرحیں حاصل کیں، اور پچھلے ماڈلز کو بڑے مارجن سے پیچھے چھوڑا۔
- ایجنٹ-مرکزی بینچ مارکس بتاتے ہیں کہ پیچیدہ ٹاسکس کی انجام دہی میں GLM-4.7 اور دیگر اوپن ماڈلز کے مقابلے میں قابلِ ذکر بہتری ہے۔
- لاگت بمقابلہ کارکردگی میٹرکس کے مطابق، رفتار کے لحاظ سے GLM-5 چوتھے کواڈرائل میں ہے، مگر ذہانت اور قیمت کے معاملے میں اوپن ویٹس ماڈلز میں ٹاپ ٹئیر (بہترین) پر ہے۔
مقداری اسکورز (رینکنگ پلیٹ فارم کی مثال):
- Intelligence Index: اوپن ویٹس ماڈلز میں #1۔
- Pricing Efficiency: کم ان پٹ/آؤٹ پٹ لاگت کے لیے بلند درجہ بندیاں۔
GLM-5 API تک رسائی اور استعمال کیسے کریں
مرحلہ 1: API کلید کے لیے سائن اپ کریں
cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنی CometAPI console میں سائن اِن کریں۔ انٹرفیس کے لیے رسائی اسناد کی API کلید حاصل کریں۔ پرسنل سینٹر میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن کلید حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔
مرحلہ 2: glm-5 API کو درخواستیں بھیجیں
API درخواست بھیجنے کے لیے “glm-5” اینڈپوائنٹ منتخب کریں اور درخواست باڈی سیٹ کریں۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست باڈی ہماری ویب سائٹ کی API ڈاک سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI کلید سے بدل دیں۔ اسے کہاں کال کرنا ہے: Chat فارمیٹ۔
اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں — ماڈل اسی کا جواب دے گا۔ تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API رسپانس کو پروسیس کریں۔
مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں
تیار شدہ جواب حاصل کرنے کے لیے API رسپانس کو پروسیس کریں۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔