GLM-5

glm-5

GLM-5 reprend les éléments mis en avant par les sources : 744B/40B actifs MoE references, Agentic Engineering foundation. Sa valeur principale se situe dans complex systems engineering, programmation de niveau production and auto-correction itérative. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.

Context Window

204.8K tokens

Maximum Output

131.1K tokens

Release Date

11 févr. 2026

Modalities

Prix de GLM-5

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$0.5714/M	$2.5714/M	$0.1143/M

Fonctionnalités API de GLM-5

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Points forts de GLM-5

GLM-5 est un modèle textuel à poids ouverts axé sur l’ingénierie de systèmes complexes, la planification agentique à long terme et le débogage approfondi.

Ingénierie de systèmes complexes

Il comprend les systèmes logiciels à plusieurs composants et soutient le développement frontend, l’ingénierie backend et les changements architecturaux coordonnés.

Planification agentique à long terme

Il planifie et exécute de longues séquences d’actions d’ingénierie avec une intervention humaine limitée.

Débogage logiciel approfondi

Il analyse les défaillances à travers plusieurs chemins de code, propose des causes racines et améliore les corrections à partir des résultats d’exécution.

Cas d’usage de GLM-5

GLM-5 convient à la refactorisation backend, à l’analyse de défauts complexes et aux processus autonomes couvrant plusieurs étapes d’ingénierie.

Refactorisation de systèmes backend

Cartographier les dépendances d’un backend existant, planifier les changements architecturaux et réviser les modules liés tout en conservant le comportement attendu.

Analyse de défauts complexes

Suivre les défaillances entre composants, examiner le code concerné et tester les hypothèses afin de produire une correction ciblée.

Processus d’ingénierie autonome

Faire progresser une tâche logicielle de la planification à l’implémentation et à la vérification, en adaptant les actions selon les résultats intermédiaires.

Comment utiliser GLM-5 via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de GLM-5

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	39.5
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	44.2
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	82%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	27.2%
Programmation et ingénierie
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	46.2%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	43.2%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	72.3%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	63.3%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	98.2%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur GLM-5

Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour GLM-5.

Quel problème GLM-5 résout-il ?+

GLM-5 est un modèle proposé par Z.AI pour l’ingénierie de systèmes complexes et les agents de longue durée.

Quand choisir GLM-5 ?+

Idéal pour le code complexe, les workflows d’agents et le développement à l’échelle d’un dépôt, surtout si l’objectif est la qualité d’ingénierie logicielle.

Que fait bien GLM-5 ?+

Atout clé : un fort accent sur l’ingénierie complexe et les agents de longue durée.

Que sacrifie GLM-5 ?+

Il est centré sur le texte et n’offre pas la même couverture multimodale que les modèles récents. Pour l’achèvement de tâches longues, envisagez GLM-5.2.

Comment utiliser GLM-5 dans TokenHub ?+

Utilisez l’ID exact affiché par TokenHub et vérifiez les fonctions dans la documentation du compte.

Prêt à utiliser GLM-5 ?

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