Каков размер context window у GLM-5?

GLM-5 поддерживает context window объемом до 200 000 tokens, что является лучшим показателем в индустрии среди open-weight моделей.

Сколько стоит API GLM-5?

Ценообразование очень конкурентное: 1,00 доллар за 1 миллион входных tokens и 3,20 доллара за 1 миллион выходных tokens.

Поддерживает ли GLM-5 визуальные или multimodal входные данные?

Нет, GLM-5 — это исключительно текстовая model. Для задач компьютерного зрения она обычно оркеструется специализированными multimodal моделями, такими как GLM-4.5V.

Какая компания создала модели GLM?

Модели GLM разрабатываются Zhipu AI (также известной как Z.AI), ведущей исследовательской лабораторией в области AI, базирующейся в Китае.

Как GLM-5 соотносится с Claude 4.5 в написании кода?

GLM-5 демонстрирует state-of-the-art результат 77,8% на SWE-Bench Verified, конкурируя по производительности с проприетарными frontier моделями при значительно меньшей стоимости.

Является ли GLM-5 open source?

Да, GLM-5 — это open-weights model, выпущенная под разрешительной лицензией MIT, что позволяет использовать ее в широких коммерческих целях.

Каково количество parameters у GLM-5?

GLM-5 имеет в общей сложности 744 миллиарда total parameters, из которых 40 миллиардов — это active parameters на каждый token в архитектуре MoE.

Что делает GLM-5 уникальной по сравнению с другими open-weight моделями?

Она специально оптимизирована для 'Agentic Engineering' и долгосрочных задач, что позволяет ей сохранять логику в течение более длительных сессий выполнения, чем аналоги.

GLM-5

GLM-5 — это мощная open-weight model от Zhipu AI с 744B parameters, превосходящая конкурентов в долгосрочных agentic задачах, программировании и...

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AIAI для программирования

zhipuGLM11 февраля 2026 г.

Контекст

200Kтокенов

Макс. вывод

128Kтокенов

Цена ввода

$1.00/ 1M

Цена вывода

$3.20/ 1M

Модальность:Text

Возможности:ИнструментыПотоковая передачаРассуждение

Бенчмарки

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%

Документация API

О модели GLM-5

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования GLM-5.

GLM-5 — это flagship foundation model нового поколения от Zhipu AI, специально разработанная для того, чтобы переопределить стандарты Agentic Engineering для open-weight систем. Построенная на массивной архитектуре Mixture of Experts (MoE) мощностью 744 миллиарда parameters с 40 миллиардами active parameters, она является первой open-weights моделью, сократившей разрыв в производительности с проприетарными гигантами, такими как Claude 4.5. Эта model демонстрирует выдающиеся результаты в плотности логики и разработке программного обеспечения, достигая прорывных 77,8% на SWE-Bench Verified.

С технической точки зрения GLM-5 интегрирует передовые механизмы Multi-head Latent Attention (MLA) и Sparse Attention для оптимизации эффективности tokens и снижения накладных расходов на память на 33%. Обученная на 28,5 триллионах tokens с использованием чисто внутреннего кластера из 100 000 чипов Huawei Ascend, GLM-5 доказывает, что frontier-уровень reasoning возможен без зависимости от высокопроизводительного оборудования NVIDIA. Благодаря context window в 200 000 tokens и специализированному режиму 'Thinking Mode', она обеспечивает надежные результаты с низким уровнем галлюцинаций для высокоточных технических рабочих процессов.

Оптимизированная для обеспечения надежности, GLM-5 служит основой для автономных технических агентов, способных поддерживать стабильное состояние в ходе долгосрочных сессий выполнения. Разрешительная лицензия MIT и конкурентоспособная цена в 1,00 доллар за миллион входных tokens делают ее идеальным выбором для предприятий, стремящихся к локальному развертыванию или крупномасштабной интеграции API без ограничительных условий проприетарных альтернатив.

Варианты использования GLM-5

Откройте для себя различные способы использования GLM-5 для достижения отличных результатов.

Инженерия сложных систем

Проектирование и поддержка микросервисных архитектур с автономным управлением зависимостями.

Долгосрочные agentic задачи

Выполнение многоэтапных технических рабочих процессов, требующих сохранения памяти в течение более чем часа работы.

Миграция устаревшего кода

Рефакторинг целых репозиториев и обновление устаревших зависимостей в рамках 200k context window.

Технические исследования с низким уровнем галлюцинаций

Проведение высокоточных технических исследований, где критически важны фактологическая точность и умение модели признавать отсутствие знаний.

Автономные терминальные операции

Создание dev-агентов, способных самостоятельно проводить аудит безопасности и выполнять команды системного администрирования.

Двуязычное глобальное развертывание

Обеспечение первоклассного reasoning на английском и китайском языках для локализованных корпоративных приложений в масштабе.

Преимущества

Ограничения

Элитный agentic интеллект: Достигает самого высокого показателя Agentic Index (63) среди open-weight моделей при выполнении многоэтапных задач.

Отсутствие нативной мультимодальности: Не хватает возможностей обработки изображений, аудио и видео, которые есть у multimodal конкурентов, таких как GPT-4o.

Низкий уровень галлюцинаций: Демонстрирует снижение количества галлюцинаций на 56% по сравнению с предыдущими поколениями, уделяя приоритетное внимание фактологической точности.

Экстремальные требования к хостингу: Веса 1.5TB в формате BF16 делают локальное развертывание невозможным для большинства пользователей без облачной инфраструктуры.

Высокая эффективность MoE: Архитектура с 744B parameters обеспечивает флагманскую плотность логики, а MLA снижает накладные расходы на память на 33%.

Высокая latency при inference: Время до получения первого token может быть значительным (более 7 секунд) на публичных API по сравнению с более компактными 'flash' моделями.

Разрешительная лицензия MIT: Выпущена под настоящей open-source лицензией, позволяющей неограниченное коммерческое использование без ограничительных условий для пользователей.

Нюансы фронтенд-дизайна: Несмотря на отличную логику, модель иногда может испытывать трудности с тонкой эстетической доработкой CSS по сравнению с Claude.

Быстрый старт API

zai/glm-5

Посмотреть документацию

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();

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о GLM-5

Посмотрите, что думает сообщество о GLM-5

"GLM-5 — новый лидер в категории open weights! Она набрала 50 баллов в Intelligence Index, значительно сократив разрыв."

— Artificial Analysis

"Эта model невероятна. Я успешно запустил задачу, которая заняла более часа... она меня поразила."

— Theo - t3.gg

youtube

"GLM-5 не использовала чипы NVIDIA, имеет 745B params и стоит 1 доллар за миллион входных tokens. Это будущее."

— Legendary

"Уровень галлюцинаций поражает; она гораздо охотнее скажет 'я не знаю', чем будет лгать вам."

— DevUser456

"Zhipu AI бросила вызов всем open source моделям для программирования."

— AIExplorer

hackernews

"Наконец-то появилась open-weight model, которая не теряет нить рассуждений на полпути к решению сложной задачи."

— CodeMaster

Видео о GLM-5

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о GLM-5

“Это, безусловно, лучшая open-weight model, которую я видел, особенно в плане кода.”

“Тот факт, что это первая open-weight model, на которой мне удалось успешно выполнить задачу, занявшую более часа... просто поразил меня.”

“Похоже, это model, которая галлюцинирует меньше всех остальных моделей на сегодняшний день.”

“Мы наблюдаем масштабный сдвиг в том, что open-weight модели действительно могут делать в продакшене.”

“Стабильность этой модели во время длительных сессий использования инструментов действительно беспрецедентна.”

“Ощущения при написании кода здесь очень, очень мощные... сравнимо с GLM 4.7, которая уже была уникумом.”

“Внедрение динамического острова в макет пользовательского интерфейса было очень крутой и неожиданной особенностью.”

“Она превосходит почти любую другую model в своем классе по сложности логики.”

“Глубина reasoning здесь напоминает мне первый опыт использования o1, но это open weight.”

“Для чисто текстовой модели она справляется с визуальной логикой в коде лучше, чем многие vision модели.”

“Использование памяти резко сократилось... мы получили 33-кратное улучшение памяти по сравнению с тем, что было раньше.”

“Она прошла логический тест «мойка машин» с включенным thinking, обойдя Claude и GPT-4o.”

“Для развертывания этого требуется серьезная серверная стойка, но производительность на ватт просто безумная.”

“Она справилась с миграцией моего старого репозитория без единой галлюцинации в названиях библиотек.”

“Режим Thinking Mode — это не просто маркетинговый ход; он фундаментально меняет качество вывода.”

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты

Веб Автоматизация

Умные Процессы

Начать Бесплатно

Советы для GLM-5

Экспертные советы для максимальной эффективности GLM-5.

Включите режим Thinking Mode

GLM-5 справляется значительно лучше со сложными логическими задачами, такими как тест «мойка машин», когда активирован reasoning.

Используйте преимущества лицензии MIT

воспользуйтесь разрешительным лицензированием для неограниченной коммерческой разработки и внутреннего хостинга.

Оптимизация использования инструментов

используйте GLM-5 для многоэтапных задач, так как она специально разработана для обеспечения высокой стабильности при выполнении agentic инструментов.

Использование context window

загружайте целые кодовые базы в окно объемом 200k для проведения аудита безопасности или рефакторинга всего репозитория.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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

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

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

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

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

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.