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擁有 745B 參數與 128K 上下文的前沿大模型 GLM 5

GLM 5 是一款擁有 745B 參數、採用 MoE 架構並支援 128K 上下文的前沿大模型,為開發者提供最先進的推理、編程與代理型 AI 能力。
收錄時間:2026年2月12日
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GLM 5 是什麼

GLM 5 是一款第五代前沿大語言模型,總參數量達 7450 億,採用混合專家(MoE)架構。每次推理僅啟動約 440 億參數,在效能與效率間取得平衡。模型支援 128K token 的上下文視窗,可處理長文件與複雜多輪對話。GLM 5 在 MMLU、BBH 和 HumanEval 等基準測試中取得最先進成果,展現出高階推理能力、支援 50 多種語言的編程能力,以及用於自主執行任務的智能體能力。多語言支援涵蓋英語、中文及另外 15 種以上語言。其生態系統包含支援 2K 圖像生成的 Seedream 5.0。使用者可透過 API、聊天介面及第三方平台存取 GLM 5,並可透過分層定價計畫取得商業使用授權。

GLM 5 如何運作

GLM 5 作為第五代前沿大型語言模型運作,採用專家混合(MoE)架構。其核心機制是一個78層的 Transformer 解碼器,在每次推論中從總計 7450 億的參數裡啟動約 440 億,以提升運算效率。該模型支援 128K Token 的上下文視窗以處理長輸入,並運用多 Token 預測來提高推論吞吐量。其功能和應用不僅限於文本,更透過 Seedream 5.0 模型整合了圖像生成。使用者可透過基於網頁的聊天介面、與 OpenAI 相容的 API 以及第三方平台進行存取,從而賦能智能體工作流、程式碼生成與多語言任務。

GLM 5 的優點

GLM 5 是一款第五代前沿大語言模型,採用混合專家(MoE)架構,總參數量達 745B,每次推論僅啟動約 44B 參數以實現高效能。它在推理、編程與智能體 AI 方面取得頂尖成果,並支援 128K token 的上下文以處理長文档。原生多語言支援包含英文、中文及超過 15 種語言。其生態系統整合了 Seedream 5.0 以實現照片級圖像生成,而 Multi-Token Prediction 技術可將推論速度提升一倍。GLM 5 可透過 chat.z.ai 或與 OpenAI 相容的 API 存取,採用開源授權並允許商業使用。

GLM 5 的優點和缺點

優點

  • 745B MoE 參數在規模與效率間取得良好平衡。
  • 128K 上下文支援長文件處理。
  • 在 15 種以上語言中擁有領先的多語言性能。
  • 在編程與推理任務上達到最先進基準。
  • 相容 OpenAI 的 API 簡化了整合過程。

缺點

  • 不支援本地部署,完全依賴雲端。
  • 基礎方案使用較弱的 Nano Banana Pro 模型。
  • 高强度工作流程下點數消耗成本高。
  • 影像生成功能需依賴獨立的 Seedream 模型。
  • 儘管核心開源,商業使用仍需付費訂閱。

GLM 5 的核心功能

進階推理與程式碼生成

執行多步邏輯推理、數學問題解題,並在 50 多種程式語言中生成、除錯與重構程式碼,達到最先進的基準測試效能。

自主代理工作流

支援部署能夠整合工具、呼叫函數、進行多輪規劃與自我修正的自主代理,以實現複雜的真實世界任務自動化。

照片級影像合成

使用 Seedream 5.0 從文字提示產生高品質 2K 影像,實現文字轉影像的創作、編輯與複雜多主體構圖。

長上下文文件處理

透過 128K token 的上下文長度,在單次提示中處理整個程式碼庫、研究論文與法律文件,實現全面性分析與理解。

GLM 5 的用例

  • 開發人員:利用GLM 5最先進的程式碼生成能力與128K上下文,高效稽核整個程式碼庫。
  • DevOps工程師:部署GLM 5智能體,實現CI/CD管線的自主除錯與根本原因分析。
  • 研究人員:利用128K令牌上下文視窗處理完整研究論文,進行全面的文獻綜述。
  • 全球團隊:利用GLM 5的多語言能力,實現精準的中英跨語言文件翻譯。
  • 遊戲開發者:使用GLM 5生成一致的长篇遊戲對話與NPC行為腳本,並透過智能體敘事控制實現動態劇情。

GLM 5 的常見問題解答

什麼是 GLM 5?

GLM 5 是由清華大學團隊開發的第五代前沿大語言模型。它擁有約 7450 億總參數,採用混合專家(MoE)架構,每次推理僅啟動約 440 億參數,在推理、編碼、創意寫作和智能體 AI 任務上達到了最先進水準。

GLM 5 支援多長的上下文?

GLM 5 支援 128K token 的上下文窗口,能夠處理長文件、維持長對話、管理複雜的智能體工作流,而不會遺失早期上下文。此容量支援在單次輸入中處理整個程式碼庫或研究論文。

GLM 5 能否用作 AI 智能體?

可以。GLM 5 專為智能體 AI 應用設計,支援工具調用、函數調用、多輪規劃和自我修正。這些能力使其能執行自主的多步驟任務,如數據分析、程式碼除錯和工作流程自動化。

GLM 5 支援圖像生成嗎?

支援。GLM 5 生態系統整入了 SEEDREAM 5.0,這是一個能從文字提示生成逼真 2K 圖像的模型。其功能包括文生圖、圖像編輯和多主體構圖,可透過平台的圖像生成功能使用。

我能否將 GLM 5 用於商業專案?

可以。在所有付費訂閱計畫中,GLM 5 允許對生成內容進行商業使用。每個計畫均包含授權條款,企業和創作者可不受限制地將輸出用於產品、服務和行銷材料。

GLM 5 中的混合專家(MoE)架構如何提升效率?

MoE 架構在推理時每層僅啟動部分專家——256 個中的 8 個——從 745B 總參數中啟動約 440 億參數。這種稀疏性在保持高性能的同時降低了運算成本和記憶體佔用,使 GLM 5 比同規模的密集模型更高效。

GLM 5 針對哪些程式語言和編碼任務進行了最佳化?

GLM 5 在超過 50 種程式語言的程式碼生成上表現出色,在 HumanEval 和 BigCodeBench 等基準測試中均取得頂級成績。它處理的任務包括程式碼生成、除錯、重構以及 Terraform 和 Kubernetes 等工具的基礎設施即程式碼,適用於多種開發環境。

GLM 5 在哪些基準測試中達到了最先進水準?

GLM 5 在多個基準上取得 SOTA 成績:MMLU(多任務知識)、BBH(複雜推理)、HumanEval(程式碼生成)和 AgentBench(智能體能力)。這些分數展示了其在推理和編碼任務上相較於專有模型的競爭優勢。

Starter、Plus 和 Enterprise 定價計畫的主要區別是什麼?

各計畫的年度額度分配不同:Starter 提供 14,400 額度,Plus 提供 24,000,Enterprise 包含 67,200。更高 tier 還具有更低的額度單價、優先或專家支援、更快的生成速度,且所有計畫均包含商業使用授權,以滿足從愛好者到團隊的不同使用者規模需求。

GLM 5 支援哪些語言?

GLM 5 原生支援英語和中文,並額外覆蓋超過 15 種其他語言。其多語言能力在跨語言任務上尤為突出,在全球應用中能為多樣化的語言環境提供一致的性能。

如何使用 GLM 5

GLM 5 是一款第五代前沿大語言模型,具備 745B 參數與專家混合(Mixture-of-Experts)架構。它將 AI 聊天、透過 Seedream 5.0 的圖像生成、影片生成、編碼、推理以及智能體工作流,整合在一個可透過網頁介面或 API 存取的单一平台中。

  • 造訪 glm5.app 上的 GLM 5 平台並註冊免費帳戶,即可獲得初始額度以測試所有生成功能。
  • 對於基於文字的互動,請使用 chat.z.ai 上的 AI 聊天,運用其 128K token 的上下文視窗處理冗長的提示詞與複雜的推理任務。
  • 透過瀏覽至 Seedream 5.0 區塊,輸入描述性文字提示,並調整設定以產生具備照片级真實感的 2K 輸出圖像。
  • 使用 AI 影片生成器建立影片:詳細描述場景、角色與動作,以製作動態內容。
  • 將長篇文件貼到聊天介面中進行分析,運用其廣闊的 128K 上下文視窗實現全面理解。
  • 在帳戶儀表板中監控額度使用情況,以便在聊天、圖像與影片生成活動中有效管理資源。
  • 透過支援 OpenAI 相容 SDKs 的 API 將 GLM 5 整合到外部應用程式中,實現開發者的無縫採用。
  • 透過設定函數呼叫與工具使用來部署自主智能體,支援多步驟規劃與自我修正,實現自動化工作流。
  • 從定價頁面升級到 Plus 或 Enterprise 等付費方案,以擴展額度、提高生成速度並獲取商業授權。

生成輸出後,透過評估聊天的回應準確性、圖像的視覺保真度以及智能體的任務完成情況來解釋結果。根據這些見解優化提示詞以提升效能。使用 128K 上下文為長篇分析提供詳細回饋,並針對整合專案調整 API 參數。這種迭代方法確保了 GLM 5 在編碼、內容創作或自動化流程中的能力得到有效利用。

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