Wie groß ist das context window von GLM-5?

GLM-5 unterstützt ein context window von bis zu 200.000 tokens, was bei open-weight models branchenführend ist.

Wie viel kostet die GLM-5 API?

Die Preisgestaltung ist mit 1,00 $ pro 1 Million input tokens und 3,20 $ pro 1 Million output tokens äußerst wettbewerbsfähig.

Unterstützt GLM-5 Vision oder multimodale Inputs?

Nein, GLM-5 ist ein reines Text-model. Für Vision-Aufgaben wird es normalerweise mit spezialisierten multimodal models wie GLM-4.5V kombiniert.

Welches Unternehmen hat die GLM-models entwickelt?

GLM-models werden von Zhipu AI (auch bekannt als Z.AI) entwickelt, einem führenden AI-Forschungslabor mit Sitz in China.

Wie schneidet GLM-5 im Vergleich zu Claude 4.5 beim Coding ab?

GLM-5 erreicht ein state-of-the-art Ergebnis von 77,8 % auf SWE-Bench Verified und konkurriert so mit der Performance von frontier proprietary models zu einem Bruchteil der Kosten.

Ist GLM-5 open-source?

Ja, GLM-5 ist ein open-weights model, das unter der permissiven MIT-Lizenz veröffentlicht wurde, was eine breite kommerzielle Nutzung ermöglicht.

Wie viele parameters hat GLM-5?

GLM-5 verfügt über insgesamt 744 Milliarden parameters, mit 40 Milliarden aktiven parameters pro token in seiner MoE-Architektur.

Was macht GLM-5 im Vergleich zu anderen open-weight models einzigartig?

Es ist speziell für 'Agentic Engineering' und Aufgaben mit langem Zeithorizont optimiert. Das bedeutet, dass es die Logik über längere Ausführungssitzungen hinweg besser aufrechterhalten kann als vergleichbare models.

GLM-5

GLM-5 ist das 744B-parameter-Kraftpaket von Zhipu AI mit open weights, das bei agentic tasks mit langem Zeithorizont, Coding und faktischer Genauigkeit mit...

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding AI

zhipuGLM11. Februar 2026

Kontext

200KToken

Max. Ausgabe

128KToken

Eingabepreis

$1.00/ 1M

Ausgabepreis

$3.20/ 1M

Modalität:Text

Fähigkeiten:ToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

68.2%

HLE

32%

MMLU

85%

MMLU Pro

70.4%

SimpleQA

48%

IFEval

88%

AIME 2025

84%

MATH

88%

GSM8k

97%

MGSM

90%

MathVista

SWE-Bench

77.8%

HumanEval

90%

LiveCodeBench

52%

MMMU

MMMU Pro

ChartQA

DocVQA

Terminal-Bench

56.2%

ARC-AGI

12%

API-Dokumentation anzeigen

Über GLM-5

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GLM-5.

GLM-5 ist das flagship foundation model der nächsten Generation von Zhipu AI, das speziell entwickelt wurde, um den Stand des Agentic Engineering für open-weight-Systeme neu zu definieren. Basierend auf einer massiven 744-Milliarden-Parameter Mixture of Experts (MoE) Architektur mit 40 Milliarden aktiven parameters, ist es das erste open-weights model, das die Leistungslücke zu proprietären Giganten wie Claude 4.5 schließt. Dieses model glänzt durch Logikdichte und Software-Engineering und erzielt bahnbrechende 77,8 % auf SWE-Bench Verified.

Technisch integriert GLM-5 fortschrittliche Multi-head Latent Attention (MLA) und Sparse-Attention-Mechanismen, um die token-Effizienz zu optimieren und den Memory-Overhead um 33 % zu senken. Trainiert mit 28,5 Billionen tokens auf einem rein einheimischen Cluster aus 100.000 Huawei Ascend Chips, beweist GLM-5, dass frontier-level reasoning ohne Abhängigkeit von High-End-NVIDIA-Hardware möglich ist. Mit seinem 200.000 tokens umfassenden context window und dem spezialisierten 'Thinking Mode' liefert es robuste, halluzinationsarme Ergebnisse für hochpräzise technische Workflows.

Optimiert für Zuverlässigkeit, dient GLM-5 als Basis für autonome technische Agenten, die in der Lage sind, einen persistenten Status über lange Ausführungszeiträume hinweg beizubehalten. Die permissive MIT-Lizenzierung und die wettbewerbsfähigen Preise von 1,00 $ pro Million input tokens machen es zur idealen Wahl für Unternehmen, die ein lokales Deployment oder eine hochskalierbare API-Integration ohne die restriktiven Bedingungen proprietärer Alternativen suchen.

Anwendungsfälle für GLM-5

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GLM-5 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Complex Systems Engineering

Design und Wartung von Microservice-Architekturen mit autonomem Dependency-Management.

Long-Horizon Agentic Tasks

Ausführung mehrstufiger technischer Workflows, die ein persistentes Gedächtnis über mehr als eine Stunde Ausführungszeit erfordern.

Legacy Codebase Migration

Refactoring ganzer Repositories und Aktualisierung veralteter Abhängigkeiten über ein context window von 200k tokens.

Low-Hallucination Technical Research

Durchführung hochpräziser technischer Forschung, bei der faktische Genauigkeit und das Unterlassen von Falschaussagen oberste Priorität haben.

Autonomous Terminal Operations

Betrieb von dev-agents, die autonom Sicherheitsaudits und Systemadministrationsbefehle ausführen können.

Bilingual Global Deployment

Bereitstellung von erstklassigem englischem und chinesischem reasoning für lokalisierte Unternehmensanwendungen in großem Maßstab.

Stärken

Einschränkungen

Elite Agentic Intelligence: Erzielt den höchsten Agentic Index Score (63) unter den open-weight models bei der Ausführung mehrstufiger Aufgaben.

Keine native Multimodalität: Es fehlen die Funktionen zur Verarbeitung von Vision, Audio und Video, die in multimodal-Konkurrenten wie GPT-4o zu finden sind.

Niedrige Halluzinationsrate: Zeigt eine Reduzierung der Halluzinationen um 56 % im Vergleich zu früheren Generationen und priorisiert faktische Genauigkeit.

Extreme Hosting-Anforderungen: Die 1,5 TB BF16-Gewichte machen ein lokales Deployment für fast alle Nutzer ohne Cloud-Infrastruktur unmöglich.

Massive MoE-Effizienz: Die 744B-parameter-Architektur bietet flagship-Logikdichte, während MLA den Memory-Overhead um 33 % reduziert.

Hohe Inference-Latency: Die Zeit bis zum ersten token (time-to-first-token) kann bei öffentlichen APIs im Vergleich zu kleineren 'Flash'-models hoch sein (über 7 Sekunden).

Permissive MIT-Lizenz: Veröffentlicht unter einer echten open-source-Lizenz, die eine uneingeschränkte kommerzielle Nutzung ohne restriktive Klauseln ermöglicht.

Nuancen im Frontend-Design: Während es in der Logik exzellent ist, kann es gelegentlich Schwierigkeiten mit feingliedrigem CSS-Design-Feinschliff im Vergleich zu Claude haben.

API-Schnellstart

zai/glm-5

Dokumentation anzeigen

zhipu SDK

import { ZhipuAI } from "zhipuai-sdk";

const client = new ZhipuAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-5",
    messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo for security vulnerabilities." }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of response) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content || "");
  }
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über GLM-5 sagen

Sehen Sie, was die Community über GLM-5 denkt

"GLM-5 ist der neue Spitzenreiter bei open weights! Es erreicht 50 Punkte auf dem Intelligence Index, ein signifikanter Sprung."

— Artificial Analysis

"Dieses model ist unglaublich. Ich habe erfolgreich einen Job ausgeführt, der über eine Stunde dauerte... absolut beeindruckend."

— Theo - t3.gg

youtube

"GLM-5 nutzt null NVIDIA-Chips, hat 745B params und kostet 1 $ pro Million input tokens. Das ist die Zukunft."

— Legendary

"Die Halluzinationsrate ist wahnsinnig niedrig; es sagt viel eher 'Ich weiß es nicht', als einen anzulügen."

— DevUser456

"Zhipu AI hat gerade den Kampf um die besten open-source Coding-models neu eröffnet."

— AIExplorer

hackernews

"Endlich ein open-weight model, das nicht mitten in einer komplexen Aufgabe den Faden verliert."

— CodeMaster

Videos über GLM-5

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GLM-5

“Es ist mit Abstand das beste open-weight model, das ich je gesehen habe, besonders für Coding-Aufgaben.”

“Die Tatsache, dass dies das erste open-weight model ist, mit dem ich erfolgreich einen Job ausgeführt habe, der über eine Stunde dauerte... hat mich umgehauen.”

“Es scheint das model zu sein, das von allen bisherigen am wenigsten halluziniert.”

“Wir erleben eine massive Verschiebung dessen, was open-weight models in der Produktion tatsächlich leisten können.”

“Die Stabilität dieses models während langer tool-use-Sitzungen ist wirklich beispiellos.”

“Das Coding-Gefühl hier ist sehr, sehr stark... vergleichbar mit GLM 4.7, was bereits ein Ausnahmetalent war.”

“Die Einführung der Dynamic Island im UI-Mockup war ein sehr cooles, unerwartetes Feature.”

“Es übertrifft fast jedes andere model seiner Klasse bei komplexer Logik.”

“Die Tiefe des reasoning erinnert mich an das erste Mal, als ich o1 benutzt habe, aber es ist open-weight.”

“Für ein reines Text-model beherrscht es visuelle Logik in Code besser als viele vision models.”

“Die Speichernutzung ist massiv gesunken... wir haben 33-fache Speicherverbesserungen gegenüber früheren Versionen erzielt.”

“Es hat den Car-Wash-Logiktest mit aktiviertem thinking bestanden und dabei Claude und GPT-4o geschlagen.”

“Das Deployment erfordert ein ernsthaftes Server-Rack, aber die Performance pro Watt ist wahnsinnig.”

“Es hat meine Migration eines Legacy-Repos ohne einen einzigen halluzinierten Library-Namen gemeistert.”

“Der Thinking-Modus ist kein bloßes Gimmick; er verändert die Output-Qualität grundlegend.”

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Pro-Tipps für GLM-5

Expertentipps, um das Beste aus GLM-5 herauszuholen.

Thinking Mode aktivieren

GLM-5 schneidet bei komplexen Logikrätseln wie dem 'Car Wash'-Test deutlich besser ab, wenn reasoning aktiviert ist.

Nutzen Sie die MIT-Lizenz

Profitieren Sie von der permissiven Lizenzierung für uneingeschränkte kommerzielle Entwicklung und internes Hosting.

Tool Use Optimierung

Verwenden Sie GLM-5 für mehrstufige Aufgaben, da es speziell für hohe Stabilität bei der agentic tool-Ausführung entwickelt wurde.

Context Window ausschöpfen

Laden Sie ganze Codebases in das 200k-Fenster, um repository-weite Sicherheitsaudits oder Refactorings durchzuführen.

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