GLM 5 的常见问题解答
什么是 GLM 5？
GLM 5 是由清华大学团队开发的第五代前沿大语言模型。它拥有约 7450 亿总参数，采用混合专家（MoE）架构，每次推理仅激活约 440 亿参数，在推理、编码、创意写作和智能体 AI 任务上达到了最先进水平。
GLM 5 支持多长的上下文？
GLM 5 支持 128K token 的上下文窗口，能够处理长文档、维持长对话、管理复杂的智能体工作流，而不会丢失早期上下文。这一容量支持在单次输入中处理整个代码库或研究论文。
GLM 5 能否用作 AI 智能体？
可以。GLM 5 专为智能体 AI 应用设计，支持工具调用、函数调用、多轮规划和自我修正。这些能力使其能够执行自主的多步骤任务，如数据分析、代码调试和工作流自动化。
GLM 5 支持图像生成吗？
支持。GLM 5 生态系统整合了 SEEDREAM 5.0，这是一个能从文本提示生成逼真 2K 图像的模型。其功能包括文生图、图像编辑和多主体构图，可通过平台的图像生成功能使用。
我能否将 GLM 5 用于商业项目？
可以。在所有付费订阅计划中，GLM 5 允许对生成内容进行商业使用。每个计划均包含许可条款，企业和创作者可不受限制地将输出用于产品、服务和营销材料。
GLM 5 中的混合专家（MoE）架构如何提升效率？
MoE 架构在推理时每层仅激活部分专家——256 个中的 8 个——从 745B 总参数中激活约 440 亿参数。这种稀疏性在保持高性能的同时降低了计算成本和内存占用，使 GLM 5 比同规模的稠密模型更高效。
GLM 5 针对哪些编程语言和编码任务进行了优化？
GLM 5 在超过 50 种编程语言的代码生成上表现出色，在 HumanEval 和 BigCodeBench 等基准测试中均取得顶级成绩。它处理的任务包括代码生成、调试、重构以及 Terraform 和 Kubernetes 等工具的基础设施即代码，适用于多种开发环境。
GLM 5 在哪些基准测试中达到了最先进水平？
GLM 5 在多个基准上取得 SOTA 成绩：MMLU（多任务知识）、BBH（复杂推理）、HumanEval（代码生成）和 AgentBench（智能体能力）。这些分数展示了其在推理和编码任务上相较于专有模型的竞争优势。
Starter、Plus 和 Enterprise 定价计划的主要区别是什么？
各计划的年度额度分配不同：Starter 提供 14,400 额度，Plus 提供 24,000，Enterprise 包含 67,200。更高 tier 还具有更低的额度单价、优先或专家支持、更快的生成速度，且所有计划均包含商业使用许可，以满足从爱好者到团队的不同用户规模需求。
GLM 5 支持哪些语言？
GLM 5 原生支持英语和中文，并额外覆盖超过 15 种其他语言。其多语言能力在跨语言任务上尤为突出，在全球应用中能为多样化的语言环境提供一致的性能。
如何使用 GLM 5
GLM 5 是一款第五代前沿大语言模型，拥有 745B 参数和专家混合（Mixture-of-Experts）架构。它将 AI 聊天、通过 Seedream 5.0 的图像生成、视频生成、编码、推理以及智能体工作流整合于一个可通过网页界面或 API 访问的单一平台中。
- 访问 glm5.app 上的 GLM 5 平台并注册免费账户，即可获得初始额度以测试所有生成功能。
- 对于基于文本的交互，请使用 chat.z.ai 上的 AI 聊天，利用其 128K token 的上下文窗口处理冗长的提示词和复杂的推理任务。
- 通过导航至 Seedream 5.0 部分，输入描述性文本提示，并调整设置以生成具有照片级真实感的 2K 输出图像。
- 使用 AI 视频生成器创建视频：详细描述场景、角色和动作，以制作动态内容。
- 将长文档粘贴到聊天界面中进行 Analyse，利用其广泛的 128K 上下文窗口实现全面理解。
- 在账户仪表板中监控额度使用情况，以便在聊天、图像和视频生成活动中有效管理资源。
- 通过支持 OpenAI 兼容 SDKs 的 API 将 GLM 5 集成到外部应用程序中，实现开发者的无缝采用。
- 通过配置函数调用和工具使用来部署自主智能体，支持多步骤规划和自我修正，实现自动化工作流。
- 从定价页面升级到 Plus 或 Enterprise 等付费计划，以扩展额度、提高生成速度并获得商业许可证。
生成输出后，通过评估聊天的响应准确性、图像的视觉保真度以及智能体的任务完成情况来解释结果。根据这些见解优化提示词以提升性能。使用 128K 上下文为长篇分析提供详细反馈，并针对集成项目调整 API 参数。这种迭代方法确保了 GLM 5 在编码、内容创作或自动化流程中的能力得到有效利用。
