zhipu

GLM-5

GLM-5 — це open-weight потужна модель від Zhipu AI на 744B parameters, яка відрізняється в agentic завданнях, кодингу та точності з 200k context window.

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding AI
zhipu logozhipuGLM11 лютого 2026 р.
Контекст
200Kтокенів
Макс. вивід
128Kтокенів
Ціна вводу
$1.00/ 1M
Ціна виводу
$3.20/ 1M
Модальність:Text
Можливості:ІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
68.2%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. GLM-5 набрав 68.2% у цьому бенчмарку.
HLE
32%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. GLM-5 набрав 32% у цьому бенчмарку.
MMLU
85%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. GLM-5 набрав 85% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
70.4%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. GLM-5 набрав 70.4% у цьому бенчмарку.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Бенчмарк фактичної точності. Тестує здатність моделі надавати точні, фактичні відповіді. GLM-5 набрав 48% у цьому бенчмарку.
IFEval
88%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. GLM-5 набрав 88% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
84%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. GLM-5 набрав 84% у цьому бенчмарку.
MATH
88%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. GLM-5 набрав 88% у цьому бенчмарку.
GSM8k
97%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. GLM-5 набрав 97% у цьому бенчмарку.
MGSM
90%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. GLM-5 набрав 90% у цьому бенчмарку.
MathVista
0%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. GLM-5 набрав 0% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
77.8%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. GLM-5 набрав 77.8% у цьому бенчмарку.
HumanEval
90%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. GLM-5 набрав 90% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
52%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. GLM-5 набрав 52% у цьому бенчмарку.
MMMU
0%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. GLM-5 набрав 0% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
0%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. GLM-5 набрав 0% у цьому бенчмарку.
ChartQA
0%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. GLM-5 набрав 0% у цьому бенчмарку.
DocVQA
0%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. GLM-5 набрав 0% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
56.2%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. GLM-5 набрав 56.2% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. GLM-5 набрав 12% у цьому бенчмарку.

Про GLM-5

Дізнайтеся про можливості GLM-5, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

GLM-5, це flagship foundation модель від Zhipu AI, розроблена для автономних agentic робочих процесів та проектування складних систем. Вона використовує архітектуру Mixture-of-Experts (MoE) на 744 мільярди parameters, причому 40 мільярдів parameters активні під час inference для балансу між продуктивністю та швидкістю. Це перша open-weight система, що демонструє рівність із frontier моделями в завданнях інженерії ПЗ, отримавши 77.8% на SWE-bench Verified.

Модель була навчена на 28.5 трильйонах token з використанням внутрішнього кластера з 100 000 чипів Huawei Ascend. Вона інтегрує спеціалізовані механізми, такі як Multi-head Latent Attention (MLA) та DeepSeek Sparse Attention (DSA), щоб підтримувати логічну послідовність у межах свого context window у 200 000 token. Цей технічний стек дозволяє GLM-5 виконувати довгострокове планування та управління ресурсами без високої затримки, характерної для dense моделей такого розміру.

Zhipu AI випустила GLM-5 за ліцензією MIT, дозволяючи корпоративним користувачам розгортати weights локально для обробки конфіденційних даних. При ціні вхідних даних лише $1.00 за мільйон token, вона пропонує цінову перевагу в 6 разів порівняно з моделями-конкурентами, такими як Claude 4.5. Модель містить спеціальний Thinking Mode, який суттєво зменшує рівень галюцинацій порівняно з попередниками.

GLM-5

Випадки використання для GLM-5

Відкрийте різні способи використання GLM-5 для досягнення чудових результатів.

Автономна розробка програмного забезпечення

Вирішення складних GitHub issue та проведення рефакторингу всього репозиторію завдяки результату 77.8% на SWE-bench Verified.

Оркестрація корпоративних інструментів

Виконання багатоетапних agentic робочих процесів через внутрішні API для автоматизації бек-офісу у фінансовому та юридичному секторах.

Аналіз репозиторіїв з великим context

Використання вікна у 200 000 token для завантаження та аналізу цілих наборів документації або кодових баз з багатьох файлів за один прохід.

Персональні AI-колеги

Підтримка open-source агентів, таких як OpenClaw, для керування електронною поштою, календарями та фоновими завданнями 24/7 з високою надійністю.

Приватний інтелект на власних серверах

Локальне розгортання open-weight моделі згідно з ліцензією MIT для забезпечення повної конфіденційності даних для чутливих корпоративних операцій.

Економічне масштабування агентів

Виконання великих обсягів agentic сесій з витратами у 6-8 разів нижчими, ніж у proprietary frontier моделей, без шкоди для глибини reasoning.

Сильні сторони

Обмеження

Найвища продуктивність у кодингу: Досягає 77.8% на SWE-bench Verified, зрівнюючись із proprietary гігантами, такими як Claude Opus, для автономної інженерії ПЗ.
Відсутність вбудованого Vision: Модель не має можливості безпосередньо обробляти зображення, що обмежує її використання в сучасних мультимодальних UI/UX процесах.
Цінова перевага у 6 разів: Забезпечує frontier-рівень reasoning лише за $1.00 за 1M вхідних token, що робить масштабні agentic розгортання економічно виправданими.
Затримка в термінальних завданнях: Продуктивність у Terminal-Bench 2.0 становить 56.2%, що трохи відстає від найкращих конкурентів tier-1.
Weights з ліцензією MIT: Повна доступність open-weight на Hugging Face дозволяє приватне локальне розгортання на обладнанні Huawei Ascend або NVIDIA.
Частота галюцинацій: Початкові benchmark показують рівень галюцинацій близько 30% для певних складних завдань reasoning порівняно з нижчими показниками у провідних конкурентів.
Величезна ємність context: Вікно у 200K token у поєднанні зі 128K вихідних token ідеально підходить для аналізу цілих репозиторіїв та створення довгих текстів.
Відмінності в обладнанні: Навчання на обладнанні Huawei Ascend може призвести до незначних відмінностей у продуктивності при розгортанні на стандартних стеках, розрахованих лише на NVIDIA.

Швидкий старт API

zai/glm-5

Переглянути документацію
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 || "");
}

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про GLM-5

Подивіться, що думає спільнота про GLM-5

GLM-5, це open-source модель на 744B parameters, яка за продуктивністю в кодингу наближається до Claude Opus... але різниця в ціні має значення.
Odd-Coconut-2067
reddit
Вікно у 200 000 token змінює робочий процес: аналізуйте 20+ файлів для одного рефакторингу або переглядайте складні PR diff за один прохід.
AskCodi
reddit
Я витрачав ~$90/місяць на Claude API, а з GLM-5 витрачаю менше $15, і не помітив суттєвого зниження якості.
IulianHI
reddit
Рівень галюцинацій становить близько 30%, тоді як у Gemini 3 Pro, 88%.
Sid
youtube
GLM-5 вийшла раніше, ніж я закінчив тестувати 4.7, і стрибок у reasoning дійсно помітний у повсякденному кодингу.
able_wong
twitter
Те, що Zhipu AI випустила цю модель під ліцензією MIT,, це величезний крок для спільноти локальних LLM.
dev_tester
twitter

Відео про GLM-5

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про GLM-5

Вона йде врівень з такими моделями, як 5.2 codecs та Opus 4.5.

Це перша open-weight модель, на якій я успішно запустив завдання, що тривало понад годину, без жодних проблем.

Рівень галюцинацій становить близько 30%, тоді як у Gemini 3 Pro, 88%.

Щільність reasoning значно вища, ніж у GLM-4.

Вона фактично замінює Claude 3.5 Sonnet для моїх внутрішніх завдань з кодингу.

Вони буквально подвоїли кількість parameters... аж до 744.

Незважаючи на значний розмір, вона працює так само швидко, або навіть швидше, ніж попередня модель.

Самокорекція. Не будьте поблажливими. Ставтеся до цього як до валідного питання.

Механізм sparse attention підтримує низьке використання пам'яті для такої великої моделі.

Доступність open-weight робить цю модель новим чемпіоном для локального розміщення.

Вони створили власний RL рушій під назвою Slime.

Context window у 200 000 token змінює саме поняття корпоративного AI.

Вона отримує 77.8 на SWE-bench, обходячи Gemini 3 Pro з результатом 76.2.

Zhipu AI доводить, що вітчизняне обладнання може навчати моделі світового рівня.

Agentic інженерія є тут ключовим фокусом, а не просто простий чат.

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для GLM-5

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від GLM-5 та досягти кращих результатів.

Активуйте Agentic Mode

Визначайте багатоетапні плани у своїх prompt, оскільки GLM-5 оптимізована для автономної інженерії, а не для простих чат-відповідей.

Розподіл локального обладнання

Переконайтеся, що для оптимальної throughput доступно достатньо VRAM або власного обладнання Huawei Ascend з фреймворком MindSpore.

Впровадження ланцюжків резервного копіювання (Fallback Chains)

Налаштуйте GLM-5 як основну модель reasoning, а GLM-4.7-Flash, як економічно вигідний варіант для простіших інструкцій.

Використовуйте Structured Output

GLM-5 чудово створює точні формати .docx та .xlsx, коли надаються чіткі вимоги до схеми результатів.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані 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

Часті запитання про GLM-5

Знайдіть відповіді на поширені запитання про GLM-5