zhipu

GLM-5

A GLM-5 a Zhipu AI 744B paraméteres open-weight erőműve, amely kiválóan teljesít a hosszú távú agentic feladatokban, kódolásban és pontosságban, 200k context...

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding AI
zhipu logozhipuGLM2026. február 11.
Kontextus
200Ktoken
Max kimenet
128Ktoken
Bemenet ara
$1.00/ 1M
Kimenet ara
$3.20/ 1M
Modalitas:Text
Kepessegek:EszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
68.2%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. GLM-5 68.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
32%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. GLM-5 32% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
85%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. GLM-5 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
70.4%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. GLM-5 70.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. GLM-5 48% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
88%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. GLM-5 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
84%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. GLM-5 84% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
88%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. GLM-5 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
97%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. GLM-5 97% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
90%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. GLM-5 90% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
0%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. GLM-5 0% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
77.8%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. GLM-5 77.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
90%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. GLM-5 90% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
52%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. GLM-5 52% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
0%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. GLM-5 0% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
0%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. GLM-5 0% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
0%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. GLM-5 0% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
0%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. GLM-5 0% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
56.2%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. GLM-5 56.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. GLM-5 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A GLM-5 reszletei

Ismerd meg a GLM-5 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

A GLM-5 a Zhipu AI zászlóshajó foundation modellje, amelyet autonóm agentic munkafolyamatokra és összetett rendszermérnöki feladatokra terveztek. Egy hatalmas, 744 milliárd paraméteres Mixture-of-Experts (MoE) architektúrát használ, amelyből 40 milliárd paraméter aktív az inference során, hogy egyensúlyt teremtsen a teljesítmény és a sebesség között. Ez az első open-weight rendszer, amely bizonyítottan eléri a zárt frontier modellek szintjét szoftverfejlesztési feladatokban, 77,8%-os pontszámot érve el a SWE-bench Verified teszten.

A modell 28,5 billió tokenen lett tréningezve, 100 000 Huawei Ascend chipből álló hazai klaszteren. Speciális mechanizmusokat integrál, mint a Multi-head Latent Attention (MLA) és a DeepSeek Sparse Attention (DSA), hogy fenntartsa a logikai konzisztenciát a 200 000 tokenes context window teljes hosszán. Ez a technikai stack lehetővé teszi a GLM-5 számára a hosszú távú tervezést és az erőforrás-menedzsmentet anélkül a magas latency nélkül, ami az ilyen méretű dense modellekre jellemző.

A Zhipu AI az MIT licenc alatt tette közzé a GLM-5-öt, lehetővé téve a vállalati felhasználók számára a súlyok helyi telepítését az érzékeny adatok feldolgozásához. Mindössze 1,00 dolláros bemeneti költséggel egymillió tokenenként, 6x-os árelőnyt kínál az olyan rivális modellekkel szemben, mint a Claude 4.5. A modell egy dedikált Thinking Mode-dal is rendelkezik, amely jelentősen csökkenti a hallucinációs rátát az elődeihez képest.

GLM-5

Hasznalati esetek a GLM-5 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a GLM-5-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm szoftverfejlesztés

Komplex GitHub issue-k megoldása és repó-szintű refaktorálás a 77,8%-os SWE-bench Verified pontszám kihasználásával.

Vállalati eszközök vezénylése

Többlépcsős agentic munkafolyamatok végrehajtása belső API-kon keresztül, back-office automatizáláshoz a pénzügyi és jogi szektorban.

Hosszú kontextusú repozitórium elemzés

A 200 000 tokenes window használata teljes dokumentációk vagy több fájlból álló kódbázisok egy menetben történő elemzéséhez.

Személyes AI munkatársak

Open-source agentek, például az OpenClaw működtetése e-mailek, naptárak és háttérfeladatok 24/7-es, megbízható kezeléséhez.

Helyi, privát intelligencia

Az open-weight modell helyi telepítése az MIT licenc alatt, az érzékeny vállalati műveletek teljes adatvédelme érdekében.

Költséghatékony agent skálázás

Nagy volumenű agentic munkamenetek futtatása 6-8x alacsonyabb költséggel a zárt frontier modellekhez képest, a reasoning mélység feláldozása nélkül.

Erossegek

Korlatozasok

Elit kódolási teljesítmény: 77,8%-os eredményt ér el a SWE-bench Verified teszten, felvéve a versenyt olyan zárt óriásokkal, mint a Claude Opus, az autonóm szoftverfejlesztés terén.
Nincs natív vision: A modell nem képes közvetlenül képeket vagy vizuális adatokat feldolgozni, ami korlátozza a használatát a modern multimodális UI/UX munkafolyamatokban.
6x-os árelőny: Frontier-szintű reasoning képességet kínál mindössze 1,00 dollár/1M bemeneti token áron, így a nagy léptékű agentic telepítések gazdaságossá válnak.
Terminal task késleltetés: A Terminal-Bench 2.0-n elért 56,2%-os teljesítmény valamivel elmarad a legfelsőbb kategóriás zárt versenytársaktól.
MIT licencelt súlyok: A Hugging Face-en való teljes körű open-weight elérhetőség lehetővé teszi a privát, helyi telepítést Huawei Ascend vagy NVIDIA hardveren.
Hallucinációk gyakorisága: A korai benchmarkok 30% körüli hallucinációs rátát mutatnak bizonyos összetett reasoning feladatoknál, ami magasabb a csúcskategóriás riválisokénál.
Masszív kontextus kapacitás: A 200K tokenes window és a 128K kimeneti token ideális a teljes repozitóriumra kiterjedő elemzésekhez és hosszú szövegek generálásához.
Hardveres varianciák: A Huawei Ascend hardveren végzett tréning kisebb teljesítménybeli eltéréseket okozhat, ha szabványos, csak NVIDIA-alapú szoftverekre telepítik.

API gyorsinditas

zai/glm-5

Dokumentacio megtekintese
zhipu SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo structure and refactor to GraphQL." }],
  stream: true,
});

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

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a GLM-5-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a GLM-5-rol

A GLM-5 egy open-source 744B paraméteres modell, amely kódolásban majdnem eléri a Claude Opus szintjét... de az árkülönbség sokat számít.
Odd-Coconut-2067
reddit
A 200 000 tokenes window megváltoztatja a munkafolyamatot: Elemezz 20+ fájlt egyetlen refaktoráláshoz, vagy nézz át komplex PR diffeket egy menetben.
AskCodi
reddit
A havi ~90 dolláros Claude API költségeimről 15 dollár alá csökkentem a kiadásaimat a GLM-5-tel, anélkül, hogy érdemi minőségromlást tapasztaltam volna.
IulianHI
reddit
A hallucinációs rátája 30% körüli, szemben a Gemini 3 Pro 88%-ával.
Sid
youtube
A GLM-5 hamarabb megjelent, mint ahogy a 4.7-es tesztelését befejezhettem volna, és a reasoning ugrás a mindennapi kódolásban valóban észrevehető.
able_wong
twitter
Az, hogy a Zhipu AI ezt MIT licenc alatt adta ki, hatalmas lépés a helyi LLM közösség számára.
dev_tester
twitter

Videok a GLM-5-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a GLM-5-rol

Fej-fej mellett halad az olyan modellekkel, mint az 5.2-es kodekek és a Opus 4.5.

Ez az első open-weight modell, amivel sikeresen futtattam egy több mint egy órás feladatot hiba nélkül.

A hallucinációs rátája 30% körüli, szemben a Gemini 3 Pro 88%-ával.

A reasoning sűrűsége jelentősen magasabb, mint a GLM-4 esetében.

Alapvetően lecseréli a Claude 3.5 Sonnetet a belső kódolási feladataimhoz.

Szó szerint megduplázták, majdnem megduplázták a paraméterek számát... egészen 744-ig.

Annak ellenére, hogy sokkal nagyobb, szinte ugyanolyan sebességgel fut, vagy gyorsabban, mint a régebbi modell.

Önkorrekció. Ne légy leereszkedő. Kezeld érvényes kérdésként.

A ritka figyelmi mechanizmus (sparse attention) alacsonyan tartja a memóriahasználatot egy ekkora modellnél.

Az open-weight elérhetőség teszi ezt a helyi hosztolás új bajnokává.

Létrehozták a saját RL motorjukat, a Slime-ot.

Egy 200 000-es context window megváltoztatja azt, amit a vállalati AI jelent.

77,8-at ért el a SWE-bench verified teszten, legyőzve a 76,2-es Gemini 3 Pro-t.

A Zhipu AI bebizonyítja, hogy a hazai hardver is képes világszínvonalú modellek tréningjére.

Az agentic mérnöki munka itt a központi fókusz, nem csak az egyszerű csevegés.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a GLM-5 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a GLM-5-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Agentic Mode aktiválása

Határozzon meg többlépcsős terveket a promptjaiban, mivel a GLM-5 az önálló mérnöki munkára van optimalizálva, nem pedig egyszerű csevegésre.

Helyi hardverallokáció

Győződjön meg róla, hogy elegendő VRAM vagy natív Huawei Ascend hardver áll rendelkezésre a MindSpore keretrendszerrel az optimális throughput eléréséhez.

Fallback láncok implementálása

Konfigurálja a GLM-5-öt elsődleges reasoning modellként, a GLM-4.7-Flash-t pedig költséghatékony fallback-ként az egyszerűbb utasításokhoz.

Strukturált kimenet használata

A GLM-5 kiválóan generál pontos .docx és .xlsx formátumokat, ha világos sémaigényeket adunk meg a kívánt eredményekhez.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Kapcsolodo AI Models

anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
anthropic

Claude 4.5 Sonnet

Anthropic

Anthropic's Claude Sonnet 4.5 delivers world-leading coding (77.2% SWE-bench) and a 200K context window, optimized for the next generation of autonomous agents.

200K context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a GLM-5-rol

Talalj valaszokat a GLM-5-val kapcsolatos gyakori kerdesekre