GLM-5

工具名称

GLM-5

项目地址

• 官方介绍页面：https://z.ai/blog/glm-5

工具类型

开源大型语言模型（LLM）基础模型 / 智能体引擎

发布组织

Zhipu AI（Z.ai）（中国人工智能公司，专注大规模开放模型研发）

首次发布时间

2026 年 2 月（模型已通过 Z.ai 平台与相关生态渠道开放使用）

许可协议

预计以 MIT 开源许可发布（开放权重与社区复用支持）（一般认为）

结构化属性表

核心设计与技术特征

架构与规模

GLM-5 基于 Mixture-of-Experts（MoE） 架构，包含 约 7440 亿参数，其中激活参数约 40 亿（实际推理时启用），采用 256 个专家节点分布式策略，以提升大规模推理效率。

稀疏注意力机制

模型集成 DeepSeek 稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention） 以保持大规模上下文约 200K Token 的处理能力，同时降低计算成本与内存开销。

异步强化学习（Slime）

引入名为 Slime 的异步强化学习基础设施 以优化训练效率与长程推理机制，使其在多步骤智能体任务和复杂策略规划上具备更优性能。

长上下文与大输出

• 上下文长度支持：最高约 200,000 Tokens

• 最大输出 Tokens：可达 约 128,000 Tokens
  此能力使 GLM-5 能够一次性处理长文档、代码库或多段跨任务数据。

输入与输出规范

支持输入类型

自然语言文本

用户可输入自然语言提示，包括问题、说明性文本或任务说明，以驱动模型生成逻辑推理与结构化输出。

长文档或代码上下文

GLM-5 支持处理长文档、技术规格、代码片段或大型上下文库作为输入，从而支持长文分析与推理。

输出内容类型

文本形式响应

模型输出以文本为主，可包括常规生成文本、逻辑推理结果、结构化摘要、JSON 格式等便于系统集成的输出。

多步任务结果

当切换至智能体或多步骤工作模式时，GLM-5 可输出各步骤执行诊断、路径规划与状态反馈，以支持更复杂的执行流。

核心功能模块

推理与逻辑分析

• 实现前沿级逻辑推理与结构化分析，可用于数据理解、问题拆解及综合判断。

• 在多项 benchmark（如 SWE-Bench Verified、BrowseComp、MCP-Atlas 等）展示领先开源性能。

智能体（Agentic）工作流能力

• 支持自动规划任务步骤、调用工具、支持 web 浏览、函数调用及流式输出模式。

• 适合开发多步骤自主执行智能体应用。

编码与工程任务

• 提供编码生成、调试建议、系统设计逻辑构建等工程级支持。

• 在代码生成 benchmark 中与 Claude Opus 4.5 处于可比位置。

长文档处理能力

• Handles very long documents, research papers, legislative texts, and extended technical specifications in a single session.

• 支持基于大上下文的深入分析、摘要与结构化输出。

应用场景（结构化）

自然语言理解与对话系统

可用作对话助手核心引擎，支持多轮交互、上下文保持与复杂指令执行。

科研与学术分析

针对学术论文、技术文档与研究报告进行结构化摘要、梳理核心观点或生成辅助说明。

工程设计与编程辅助

在软件开发与系统工程中，助力代码自动生成、自动调试辅助、架构评估与文档化流程。

自动化智能体应用

构建能自主决策与执行多步骤任务的智能体，例如自动化机器人顾问、虚拟任务执行者。

大规模上下文理解与总结

可处理长篇档案、企业报告或法律条款，实现整体摘要与重点提取。

使用指南（结构化）

步骤 1：API 或平台访问

1. 用户在 Z.ai 平台或兼容 API（如 WaveSpeed） 上获取访问凭证，与 GLM-5 实例建立连接。

步骤 2：定义任务与模型调用

2. 通过 API 调用或 SDK 设置输入参数、上下文长度、输出格式及思考模式（如启用多步任务模式）。

步骤 3：提交输入并获得输出

3. 提交自然语言指令或长文上下文，等待模型生成响应文本或结构化输出。

步骤 4：集成与后处理

4. 根据应用场景将输出集成至业务系统、生成报告或交由后续工作流处理。

用户常见问题（FAQ — 结构化）

Q1: GLM-5 支持多长的上下文？
A1: GLM-5 支持最大约 200K Token 的输入上下文，可一次性处理大规模文本或数据。

Q2: 它与前一代（如 GLM-4.7）相比有哪些变化？
A2: GLM-5 在参数规模、上下文容量、稀疏注意力与智能体任务支持方面均产生显著提升。

Q3: 是否开源？
A3: GLM-5 计划以开源权重形式发布，基于 MIT 许可证，支持社区复用与二次开发。

Q4: 它用在哪里最合适？
A4: 适合研究、工程辅助、长文档分析、智能体工作流与大型编码任务等多种应用。

Q5: GLM-5 的训练硬件是什么？
A5: 模型训练使用国产芯片（如华为 Ascend）与 MindSpore 训练框架，以实现芯片自主性与外部依赖降低。

Q6: 是否有成本优势？
A6: 相对于某些闭源高端模型，GLM-5 在 API 成本与开源部署上通常具有优势。