Tekniske spesifikasjoner for GLM-5
| Element | GLM-5 (rapportert) |
|---|---|
| Modellfamilie | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — flaggskipgenerasjon |
| Arkitektur | Mixture-of-Experts (MoE) + sparsom oppmerksomhet (DeepSeek/DSA-optimaliseringer). |
| Totalt antall parametere | ≈744–745B (MoE-pool). |
| Aktive / rutede parametere (per token) | ~40–44B aktive (avhenger av ruting/eksperter). |
| Pre-trenings-tokens | ~28.5T tokens (rapportert). |
| Kontekstvindu (input) | Opptil 200 000 tokens (langkontekstmodus). |
| Maks antall output-tokens | 128 000 tokens (maksimal generering per kall, rapportert). |
| Inputmodaliteter | Kun tekst (primært); utviklet for rik tekst → output (doc/xlsx-generering via verktøy). |
Hva er GLM-5
GLM-5 er Zhipu AIs neste generasjons grunnmodell som skalerer GLM-linjen med et MoE-rutingsdesign og optimaliseringer for sparsom oppmerksomhet for å levere langkontekst-resonnering og agentiske arbeidsflyter (flertrinns planlegging, kode- og systemorkestrering). Den er eksplisitt posisjonert som en open-weights-utfordrer for agentiske og tekniske oppgaver, med tilgjengelighet for virksomheter via API-er og selvhosting.
🚀 Hovedfunksjoner i GLM-5
1. Agentisk intelligens og resonnering
GLM-5 er optimalisert for arbeidsflyter der modellen bryter ned lange, komplekse oppgaver i ordnede trinn med redusert hallusinasjon — en stor forbedring sammenlignet med tidligere GLM-versjoner. Den leder enkelte benchmarks for open-weights-modeller innen kunnskapspålitelighet og oppgaveproduktivitet.
2. Støtte for lang kontekst
Med et kontekstvindu på 200K tokens kan GLM-5 opprettholde svært lange samtaler, store dokumenter og utvidede resonnementskjeder uten å miste sammenheng — en stadig viktigere kapasitet for profesjonelle applikasjoner i den virkelige verden.
3. DeepSeek sparsom oppmerksomhet
Ved å integrere en mekanisme for sparsom oppmerksomhet skalerer GLM-5 minnefotavtrykket effektivt, noe som muliggjør lengre sekvenser uten lineære kostnadsøkninger.
4. Verktøyintegrasjon og output-formater
Innebygd støtte for strukturerte output og integrasjoner med eksterne verktøy (JSON, API-kall, dynamisk verktøybruk) gjør GLM-5 praktisk for virksomhetsapplikasjoner som regneark, rapporter og automatiserte kodeassistenter.
5. Kostnadseffektivitet
GLM-5 er posisjonert som kostnadskonkurransedyktig sammenlignet med proprietære alternativer, med input-/output-prising betydelig lavere enn store tilbud, noe som gjør den attraktiv for utrulling i stor skala.
Benchmark-ytelse for GLM-5
Flere uavhengige evalueringer og tidlige bransjebenchmarks viser at GLM-5 presterer sterkt blant open-weight-modeller:
- Den oppnådde rekordlave hallusinasjonsrater på Artificial Analysis Intelligence Index — et mål på pålitelighet og sannferdighet — og overgikk tidligere modeller med god margin.
- Agent-sentriske benchmarks indikerer betydelige forbedringer i utføring av komplekse oppgaver sammenlignet med GLM-4.7 og andre åpne modeller.
- Kostnad-til-ytelse-målinger plasserer GLM-5 i 4. kvartil for hastighet, men i toppsjiktet (best) for intelligens og pris blant open-weight-modeller.
Kvantitative poengsummer (eksempel fra rangeringsplattform):
- Intelligence Index: #1 blant open-weights-modeller.
- Priseffektivitet: Høye vurderinger for lave input-/output-kostnader.
Hvordan få tilgang til og bruke GLM-5 API
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ennå ikke er bruker hos oss, vennligst registrer deg først. Logg inn i CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk på “Add Token” under API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til glm-5 API
Velg endepunktet “glm-5” for å sende API-forespørselen og angi request body. Forespørselsmetoden og request body hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor det kalles: Chat-format.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — dette er det modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å få det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og output-data.