GLM 5 是什么
GLM 5 是一款第五代前沿大语言模型，总参数量达 7450 亿，采用混合专家（MoE）架构。每次推理仅激活约 440 亿参数，在性能与效率间取得平衡。模型支持 128K token 的上下文窗口，能够处理长文档与复杂多轮对话。GLM 5 在 MMLU、BBH 和 HumanEval 等基准测试中取得最先进成果，展现出高级推理能力、支持 50 多种语言的编程能力，以及用于自主执行任务的智能体能力。多语言支持涵盖英语、中文及另外 15 种以上语言。其生态系统包含支持 2K 图像生成的 Seedream 5.0。用户可通过 API、聊天界面及第三方平台访问 GLM 5，并可通过分层定价计划获取商业使用许可。
GLM 5 如何工作
GLM 5 作为第五代前沿大语言模型运行，采用专家混合（MoE）架构。其核心机制是一个包含78层的 Transformer 解码器，在每次推理中从总计 7450 亿的参数中激活约 440 亿，从而提升计算效率。该模型支持 128K Token 的上下文窗口以处理长输入，并利用多 Token 预测来提高推理吞吐量。其功能不仅限于文本，还通过 Seedream 5.0 模型集成了图像生成。用户可通过基于 Web 的聊天界面、兼容 OpenAI 的 API 以及第三方平台进行接入，从而支持智能体工作流、代码生成和多语言任务。
GLM 5 的优势
GLM 5 是一款第五代前沿大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 745B，每次推理仅激活约 44B 参数以实现高效性能。它在推理、编码和智能体 AI 方面取得了最先进成果，并支持 128K token 的上下文以处理长文档。原生多语言支持包括英语、中文及超过 15 种语言。其生态系统集成了 Seedream 5.0 以实现照片级图像生成，而 Multi-Token Prediction 技术可将推理速度提升一倍。GLM 5 可通过 chat.z.ai 或与 OpenAI 兼容的 API 访问，采用开源许可证并允许商业使用。
GLM 5 的优点和缺点
优点
- 745B MoE 参数在规模与效率间取得良好平衡。
- 128K 上下文支持长文档处理。
- 在 15 种以上语言中拥有领先的多语言性能。
- 在编程和推理任务上达到最先进基准。
- 兼容 OpenAI 的 API 简化了集成过程。
缺点
- 不支持本地部署，完全依赖云端。
- 基础套餐使用较弱的 Nano Banana Pro 模型。
- 高强度工作流程下积分消耗成本高。
- 图像生成功能需依赖独立的 Seedream 模型。
- 尽管核心开源，商业使用仍需付费订阅。
