Какова стоимость использования GLM-5?

Стоимость GLM-5 составляет $1.00 за миллион входных tokens и $3.20 за миллион выходных tokens. Это примерно в 6 раз дешевле, чем Claude Opus 4.6 по затратам на входные данные.

Как получить доступ к API GLM-5?

Вы можете получить доступ к GLM-5 через Zhipu AI Open Platform, OpenRouter или загрузив веса напрямую с Hugging Face для локального хостинга.

Каков размер context window у GLM-5?

Модель поддерживает context window в 200 000 tokens. Это позволяет анализировать десятки файлов или объемные наборы документации за один сеанс.

Является ли GLM-5 open-source моделью?

Да, GLM-5, это open-weight модель, выпущенная под лицензией MIT. Это позволяет использовать её в коммерческих целях, проводить fine-tuning и развертывать в закрытых локальных средах.

Поддерживает ли GLM-5 обработку изображений (vision)?

Нет, на данный момент GLM-5, это модель только для работы с текстом. Для задач, связанных с изображениями, требуется интеграция с внешней vision-моделью.

Как GLM-5 показывает себя в benchmark для программирования?

GLM-5 показывает результат 77.8% на benchmark SWE-bench Verified. Несмотря на то, что это чуть ниже показателей топовых проприетарных моделей, она предлагает значительно лучшее соотношение цены и качества для agentic рабочих процессов.

Какая архитектура используется в GLM-5?

В модели используется архитектура Mixture-of-Experts с общим количеством 744 миллиарда parameters. Для поддержания высокой скорости inference активно используются только 40 миллиардов parameters на каждый token.

GLM-5

GLM-5 — это мощная open-weight модель Zhipu AI на 744B parameters, превосходящая конкурентов в долгосрочных агентных задачах, кодинге и фактической точности...

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding AI

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 флагманская базовая модель от Zhipu AI, разработанная для автономных agentic рабочих процессов и проектирования сложных систем. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с колоссальными 744 миллиардами parameters, из которых 40 миллиардов параметров активны во время inference, что позволяет сбалансировать производительность и скорость. Это первая open-weight система, демонстрирующая паритет с проприетарными frontier моделями в задачах разработки ПО, набирающая 77.8% в SWE-bench Verified.

Модель была обучена на 28.5 триллионах tokens с использованием отечественного кластера из 100 000 чипов Huawei Ascend. Она включает в себя специализированные механизмы, такие как Multi-head Latent Attention (MLA) и DeepSeek Sparse Attention (DSA), для поддержания логической согласованности на протяжении всего context window в 200 000 tokens. Этот технический стек позволяет GLM-5 эффективно справляться с долгосрочным планированием и управлением ресурсами без высокой latency, типичной для dense-моделей такого размера.

Zhipu AI выпустила GLM-5 под лицензией MIT, позволяя корпоративным пользователям развертывать веса локально для обработки чувствительных данных. При стоимости входных данных всего $1.00 за миллион tokens она предлагает 6-кратное ценовое преимущество перед такими моделями, как Claude 4.5. В модель встроен специальный режим Thinking Mode, который значительно снижает уровень галлюцинаций по сравнению с предыдущими версиями.

Варианты использования GLM-5

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

Автономная разработка ПО

Решение сложных проблем на GitHub и проведение рефакторинга всего репозитория с использованием показателя 77.8% в SWE-bench Verified.

Оркестрация корпоративных инструментов

Выполнение многошаговых agentic рабочих процессов через внутренние API для автоматизации бэк-офиса в финансовом и юридическом секторах.

Анализ репозиториев с длинным контекстом

Использование окна в 200 000 tokens для загрузки и анализа целых наборов документации или многофайловых кодовых баз за один проход.

Персональные AI-помощники

Поддержка open-source агентов, таких как OpenClaw, для управления электронной почтой, календарями и фоновыми задачами в режиме 24/7 с высокой надежностью.

Локальный Private AI

Развертывание open-weight модели локально под лицензией MIT для обеспечения полной конфиденциальности данных при работе с критически важными корпоративными операциями.

Экономичное масштабирование агентов

Запуск большого количества agentic сессий с затратами в 6-8 раз ниже по сравнению с проприетарными frontier моделями без потери глубины reasoning.

Преимущества

Ограничения

Элитная производительность в кодинге: Достигает 77.8% в SWE-bench Verified, что соответствует уровню проприетарных гигантов вроде Claude Opus в задачах автономного программирования.

Отсутствие нативной поддержки Vision: Модель не обладает способностью напрямую обрабатывать изображения, что ограничивает её использование в современных мультимодальных UI/UX рабочих процессах.

Ценовое преимущество 6x: Предлагает reasoning уровня frontier по цене всего $1.00 за 1 млн входных tokens, что делает крупномасштабное агентное развертывание экономически выгодным.

Задержки в терминальных задачах: Результаты на Terminal-Bench 2.0 составляют 56.2%, что немного отстает от лидеров среди топовых проприетарных конкурентов.

Веса под лицензией MIT: Полная доступность open-weight на Hugging Face позволяет выполнять частное локальное развертывание на оборудовании Huawei Ascend или NVIDIA.

Частота галлюцинаций: Ранние benchmark показывают уровень галлюцинаций около 30% для специфических задач со сложным reasoning, что выше, чем у некоторых топовых конкурентов.

Огромная вместимость контекста: Context window в 200 тысяч tokens в сочетании с 128 тысячами выходных tokens идеально подходит для анализа репозиториев и генерации длинных текстов.

Аппаратные различия: Обучение на оборудовании Huawei Ascend может приводить к незначительным отклонениям в производительности при развертывании в стандартных программных стеках, ориентированных на NVIDIA.

Быстрый старт API

zai/glm-5

Посмотреть документацию

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 || "");
}

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, это open-source модель на 744B parameters, которая по уровню кодинга близка к Claude Opus... но разница в цене имеет значение.”

— Odd-Coconut-2067

“Окно в 200 000 tokens меняет ваш рабочий процесс: анализируйте более 20 файлов для одного рефакторинга или проверяйте сложные PR-диффы за один проход.”

— AskCodi

“Я перестал тратить ~$90 в месяц на Claude API и теперь трачу менее $15 с GLM-5, при этом не заметив существенного снижения качества.”

— IulianHI

“Уровень её галлюцинаций находится в пределах 30% против, не знаю, 88% у Gemini 3 Pro.”

— Sid

youtube

“GLM-5 вышла до того, как я успел протестировать 4.7, и скачок в способностях reasoning действительно заметен в повседневном программировании.”

— able_wong

twitter

“То, что Zhipu выпустили её под лицензией MIT, это огромный шаг для сообщества локальных LLM.”

— dev_tester

twitter

Видео о GLM-5

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о GLM-5

“Идет вровень с моделями уровня 5.2 и Opus 4.5.”

“Это первая open-weight модель, на которой я успешно выполнил задачу, занявшую более часа, без каких-либо проблем.”

“Уровень галлюцинаций находится в районе 30% против, не знаю, 88% у Gemini 3 Pro.”

“Плотность reasoning значительно выше, чем у GLM-4.”

“Для моих внутренних задач по программированию она практически заменила Claude 3.5 Sonnet.”

“Они буквально удвоили, почти удвоили количество parameters... до 744.”

“Несмотря на то, что модель намного больше, она работает почти так же быстро или даже быстрее, чем старая версия.”

“Самокоррекция. Не будьте снисходительны. Относитесь к этому как к валидному вопросу.”

“Механизм sparse attention позволяет поддерживать низкое использование памяти для такой большой модели.”

“Доступность open-weight делает её новым чемпионом для локального хостинга.”

“Они создали свой собственный RL-движок под названием Slime.”

“Context window в 200 000 tokens меняет само понимание того, что такое корпоративный AI.”

“Она набирает 77.8 баллов в SWE-bench verified, обгоняя Gemini 3 Pro с его 76.2.”

“Zhipu AI доказывает, что на отечественном оборудовании можно обучать модели мирового уровня.”

“Основной акцент сделан на агентную инженерию, а не просто на чат.”

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.

Активация Agentic Mode

Формулируйте многошаговые планы в своих prompt, так как GLM-5 оптимизирована для автономной инженерной работы, а не просто для общения в чате.

Выделение локальных аппаратных ресурсов

Убедитесь, что у вас есть достаточный объем VRAM или используется нативное оборудование Huawei Ascend с фреймворком MindSpore для обеспечения оптимальной пропускной способности (throughput).

Настройка цепочек резервирования

Настройте GLM-5 как основную модель для reasoning, а GLM-4.7-Flash используйте как экономичную альтернативу для более простых инструкций.

Использование Structured Output

GLM-5 отлично справляется с генерацией точных форматов .docx и .xlsx при условии четких требований к структуре данных.

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.