Thông số kỹ thuật của GLM-5
| Hạng mục | GLM-5 (theo báo cáo) |
|---|---|
| Dòng mô hình | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — thế hệ chủ lực |
| Kiến trúc | Mixture-of-Experts (MoE) + chú ý thưa (tối ưu hóa DeepSeek/DSA). |
| Tổng số tham số | ≈744–745B (pool MoE). |
| Tham số kích hoạt/định tuyến (mỗi token) | ~40–44B đang hoạt động (phụ thuộc định tuyến/chuyên gia). |
| Token tiền huấn luyện | ~28.5T token (theo báo cáo). |
| Cửa sổ ngữ cảnh (đầu vào) | Tối đa 200,000 token (chế độ ngữ cảnh dài). |
| Số token đầu ra tối đa | 128,000 token (mức tạo tối đa mỗi lần gọi theo báo cáo). |
| Kiểu dữ liệu đầu vào | Chỉ văn bản (chính); được thiết kế hướng tới đầu ra văn bản phong phú → (tạo doc/xlsx thông qua công cụ). |
GLM-5 là gì
GLM-5 là mô hình nền tảng thế hệ tiếp theo của Zhipu AI, mở rộng dòng GLM bằng thiết kế định tuyến MoE và tối ưu hóa chú ý thưa để cung cấp suy luận ngữ cảnh dài và quy trình tác tử (lập kế hoạch nhiều bước, điều phối mã & hệ thống). Nó được định vị rõ ràng là một đối thủ open-weights cho các tác vụ tác tử và kỹ thuật, với khả năng tiếp cận doanh nghiệp qua API và tự lưu trữ.
🚀 Tính năng chính của GLM-5
1. Trí tuệ tác tử & suy luận
GLM-5 được tối ưu cho các quy trình trong đó mô hình phân rã các tác vụ dài, phức tạp thành các bước có thứ tự với mức “ảo giác” giảm — một cải tiến lớn so với các phiên bản GLM trước. Nó dẫn đầu một số open weights model benchmarks về độ tin cậy tri thức và năng suất tác vụ.
2. Hỗ trợ ngữ cảnh dài
Với cửa sổ ngữ cảnh 200K token, GLM-5 có thể duy trì các cuộc hội thoại rất dài, tài liệu lớn và chuỗi suy luận kéo dài mà không mất tính mạch lạc — một năng lực ngày càng quan trọng cho các ứng dụng chuyên nghiệp trong thế giới thực.
3. Chú ý thưa DeepSeek
Bằng cách tích hợp cơ chế chú ý thưa, GLM-5 mở rộng mức sử dụng bộ nhớ một cách hiệu quả, cho phép các chuỗi dài hơn mà không làm tăng chi phí tuyến tính.
4. Tích hợp công cụ & định dạng đầu ra
Hỗ trợ gốc cho đầu ra có cấu trúc và tích hợp công cụ bên ngoài (JSON, gọi API, sử dụng công cụ động) giúp GLM-5 thực tế cho các ứng dụng doanh nghiệp như bảng tính, báo cáo và trợ lý lập trình tự động.
5. Hiệu quả chi phí
GLM-5 được định vị có tính cạnh tranh về chi phí so với các đối thủ độc quyền, với giá nhập/xuất thấp hơn đáng kể so với các sản phẩm lớn, khiến nó hấp dẫn cho triển khai quy mô lớn.
Hiệu năng trên benchmark của GLM-5
Nhiều đánh giá độc lập và benchmark sớm trong ngành cho thấy GLM-5 thể hiện mạnh mẽ trong số các mô hình open-weights:
- Đạt tỷ lệ “ảo giác” thấp kỷ lục trên Artificial Analysis Intelligence Index — thước đo về độ tin cậy và tính xác thực — vượt trội các mô hình trước với khoảng cách lớn.
- Các benchmark tập trung vào tác tử cho thấy mức tăng đáng kể trong việc thực thi tác vụ phức tạp so với GLM-4.7 và các mô hình mở khác.
- Các chỉ số chi phí-hiệu năng xếp GLM-5 ở tứ phân vị thứ tư về tốc độ nhưng thuộc nhóm đầu (tốt nhất) về trí tuệ và giá trong số các mô hình open-weights.
Điểm số định lượng (Ví dụ từ nền tảng xếp hạng):
- Chỉ số Trí tuệ: #1 trong số các mô hình open-weights.
- Hiệu quả chi phí: Được đánh giá cao nhờ chi phí đầu vào/đầu ra thấp.
Cách truy cập và sử dụng GLM-5 API
Bước 1: Đăng ký lấy API Key
Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy API key thông tin truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.
Bước 2: Gửi yêu cầu tới API glm-5
Chọn endpoint “glm-5” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng CometAPI key thực tế từ tài khoản của bạn. Nơi gọi: định dạng Chat.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường nội dung — đây là phần mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.