Z.ai
GLM-5.3-FlashX
Максимальный контекст
1M
Максимальный вывод
131.1K
Дата выпуска
N/A
glm-5GLM-5 в источниках выделяется следующими характеристиками: 744B/40B активных MoE references, Agentic Engineering foundation. Основная ценность модели связана с complex systems engineering, программирование промышленного уровня and итеративная самокоррекция. Поэтому в описании стоит подчеркнуть именно эти отличия, а не подавать модель как обычный универсальный чат-бот.
Context Window
204.8K tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
11 февр. 2026 г.
Modalities
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша |
|---|---|---|
| $0.5714/M | $2.5714/M | $0.1143/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
GLM-5 — текстовая модель с открытыми весами для разработки сложных систем, долгосрочного агентного планирования и глубокой отладки ПО.
Модель понимает многокомпонентные программные системы и поддерживает frontend-, backend-разработку и согласованные архитектурные изменения.
Модель планирует и выполняет длинные последовательности инженерных действий с ограниченным участием человека.
Модель исследует сбои в разных ветвях кода, определяет вероятные первопричины и итеративно исправляет их с учётом результатов выполнения.
GLM-5 подходит для рефакторинга backend-систем, расследования сложных дефектов и автономных процессов, охватывающих несколько инженерных этапов.
Определять зависимости существующего backend, планировать архитектурные изменения и дорабатывать связанные модули с сохранением ожидаемого поведения.
Отслеживать сбои между компонентами, изучать соответствующий код и проверять гипотезы для подготовки точечного исправления.
Проводить программную задачу от планирования до реализации и проверки, корректируя последующие действия по промежуточным результатам.
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)| Индексный балл | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Сводная оценка общих возможностей | 39.5 |
| Artificial Analysis Coding Index | Сводная оценка навыков программирования | 44.2 |
| Знания и рассуждения | ||
| GPQA | Решение сложных научных задач | 82% |
| HLE | Экспертные задания по широкому кругу тем | 27.2% |
| Программирование и разработка ПО | ||
| SciCode | Задачи по научному программированию | 46.2% |
| Terminal-Bench Hard | Сложные задачи в терминале | 43.2% |
| Следование инструкциям и агентные задачи | ||
| IFBench | Соблюдение условий промпта | 72.3% |
| AA-LCR | Рассуждения в длинном контексте | 63.3% |
| τ²-Bench | Агентные рабочие процессы | 98.2% |
Источник метрик Artificial Analysis
Возможности, сценарии, ограничения и работа с GLM-5 в TokenHub.
GLM-5 — модель Z.AI для сложной системной инженерии и длительных агентных задач.
Лучше всего для сложного программирования, агентных сценариев и разработки на уровне репозитория, особенно если приоритет — качество программной инженерии.
Ключевое преимущество: сильный акцент на сложной системной инженерии и длительных агентах.
Он ориентирован на текст и уступает новым моделям по мультимодальности. Если важны выполнение длительных задач, рассмотрите GLM-5.2.
Используйте точный ID из TokenHub и проверьте функции в документации аккаунта.
Получите доступ к GLM-5 и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
Материалы и обсуждения
Подборка публичных видео и публикаций, связанных с этой моделью.
X (Twitter)
Reddit
YouTube