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。
