GLM-5
O GLM-5 é a potência open-weight de 744B de parâmetros da Zhipu AI, destacando-se em tarefas agentic de longo alcance, codificação e precisão factual com uma...
zhipuGLM11 de fevereiro de 2026Sobre GLM-5
Aprenda sobre as capacidades do GLM-5, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.
O GLM-5 é o flagship foundation model da Zhipu AI projetado para fluxos de trabalho agentic autônomos e engenharia de sistemas complexos. Ele utiliza uma arquitetura massiva de 744 bilhões de parâmetros Mixture-of-Experts (MoE), com 40 bilhões de parâmetros ativos durante a inference para equilibrar desempenho e velocidade. O modelo é o primeiro sistema open-weight a demonstrar paridade com frontier models proprietários em tarefas de engenharia de software, pontuando 77,8% no SWE-bench Verified.
O modelo foi treinado em 28,5 trilhões de tokens usando um cluster doméstico de 100.000 chips Huawei Ascend. Ele integra mecanismos especializados como Multi-head Latent Attention (MLA) e DeepSeek Sparse Attention (DSA) para manter a consistência lógica em sua context window de 200.000 tokens. Esse stack técnico permite que o GLM-5 lide com planejamento de longo prazo e gerenciamento de recursos sem a alta latência típica de modelos densos desse tamanho.
A Zhipu AI lançou o GLM-5 sob a licença MIT, permitindo que usuários corporativos implantem os pesos localmente para processamento de dados sensíveis. Com um custo de entrada de apenas $1,00 por milhão de tokens, ele oferece uma vantagem de preço de 6x sobre modelos rivais como o Claude 4.5. O modelo inclui um Thinking Mode dedicado que reduz significativamente as taxas de alucinação em comparação com seus predecessores.
Casos de Uso para GLM-5
Descubra as diferentes maneiras de usar GLM-5 para obter otimos resultados.
Engenharia de Software Autônoma
Solucionando problemas complexos no GitHub e realizando refatorações em todo o repositório utilizando sua pontuação de 77,8% no SWE-bench Verified.
Orquestração de Ferramentas Corporativas
Executando fluxos de trabalho agentic de várias etapas através de APIs internas para lidar com automação de back-office nos setores financeiro e jurídico.
Análise de Repositório de Longo Contexto
Usando a context window de 200.000 tokens para ingerir e analisar conjuntos completos de documentação ou bases de código multi-arquivo em uma única passagem.
Colegas de Trabalho IA Pessoais
Impulsionando agentes open-source como o OpenClaw para gerenciar e-mails, calendários e tarefas em segundo plano 24/7 com alta confiabilidade.
Inteligência Privada On-Premise
Implantando o modelo open-weight localmente sob sua licença MIT para garantir total privacidade de dados em operações corporativas sensíveis.
Escalabilidade de Agentes com Custo Eficiente
Executando sessões agentic de alto volume a um custo 6-8x menor em comparação com frontier models proprietários, sem sacrificar a profundidade de reasoning.
Pontos Fortes
Limitacoes
Inicio Rapido da API
zai/glm-5
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: "Analise esta estrutura de repositório e refatore para GraphQL." }],
stream: true,
});
for await (const chunk of response) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.
O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre GLM-5
Veja o que a comunidade pensa sobre GLM-5
“O GLM-5 é um modelo open-source de 744B de parâmetros que performa perto do nível do Claude Opus em codificação... mas a diferença de preço importa.”
“A janela de 200.000 tokens muda seu fluxo de trabalho: analise mais de 20 arquivos para uma única refatoração ou revise diffs de PR complexos em uma única passagem.”
“Passei de gastar ~$90/mês em chamadas de API do Claude para menos de $15 com o GLM-5 e não notei uma queda significativa na qualidade.”
“Sua taxa de alucinação está na faixa de 30%, contra, não sei, 88% do Gemini 3 Pro.”
“O GLM-5 foi lançado antes que eu pudesse terminar de testar o 4.7, e o salto no reasoning é realmente perceptível na codificação diária.”
“A Zhipu lançar isso sob licença MIT é um movimento enorme para a comunidade de LLM local.”
Videos Sobre GLM-5
Assista tutoriais, analises e discussoes sobre GLM-5
“Ele está pau a pau com modelos como 5.2 codecs e Opus 4.5.”
“É o primeiro modelo open-weight que consegui executar um trabalho que levou mais de uma hora sem problemas.”
“Sua taxa de alucinação está na faixa de 30%, contra, sei lá, Gemini 3 Pro a 88%.”
“A densidade de reasoning é significativamente maior que a do GLM-4.”
“Ele basicamente substitui o Claude 3.5 Sonnet para minhas tarefas internas de codificação.”
“Eles literalmente dobraram, quase dobraram o número de parâmetros... até 744.”
“Mesmo sendo muito maior, ele roda praticamente tão rápido quanto ou mais rápido que o modelo antigo.”
“Autocorreção. Não seja condescendente. Trate como uma pergunta válida.”
“O mecanismo de atenção esparsa mantém o uso de memória baixo para um modelo tão grande.”
“A disponibilidade open-weight torna este o novo campeão para hospedagem local.”
“Eles criaram seu próprio motor de RL chamado Slime.”
“Uma context window de 200.000 tokens muda o que a IA corporativa significa.”
“Ele atinge 77,8 no SWE-bench verified, batendo o Gemini 3 Pro com 76,2.”
“A Zhipu AI está provando que hardware doméstico pode treinar modelos de classe mundial.”
“A engenharia agentic é o foco principal aqui, não apenas um chat simples.”
Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA
Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.
Dicas Profissionais para GLM-5
Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo GLM-5 e obter melhores resultados.
Ative o modo agentic
Defina planos de várias etapas nos seus prompts, já que o GLM-5 é otimizado para engenharia autônoma, e não apenas para conversas simples.
Alocação de Hardware Local
Garanta VRAM suficiente ou hardware nativo Huawei Ascend com o framework MindSpore para obter throughput ideal.
Implemente cadeias de fallback
Configure o GLM-5 como seu modelo de reasoning principal com o GLM-4.7-Flash como um fallback econômico para instruções mais simples.
Use Structured Output
O GLM-5 se destaca na geração de formatos .docx e .xlsx precisos quando recebe requisitos de esquema claros para as entregas.
Depoimentos
O Que Nossos Usuarios Dizem
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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CEO, qannas.pro
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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David Park
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Marketing Director, GrowthMetrics
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Perguntas Frequentes Sobre GLM-5
Encontre respostas para perguntas comuns sobre GLM-5