GLM-5 от Zhipu AI: Новый стандарт для агентов и инженерии

В независимых тестах GLM-5 продемонстрировала результаты, сопоставимые с глобальными лидерами рынка. На бенчмарке MMLU модель набрала 88.5%, что свидетельствует о глубоком понимании академических дисциплин. В задачах программирования HumanEval показатели достигли 92%, что делает её предпочтительной для автоматизации кода.

Специализированные тесты на SWE-bench показали значительный прирост по сравнению с предшественником GLM-4. Модель успешно решает реальные задачи из репозиториев GitHub, что подтверждает её пригодность для инженерных задач. Автономные агенты на базе GLM-5 демонстрируют успешное завершение задач в 75% случаев без перенастройки.

Сравнение с конкурентами показывает, что в задачах с длинным контекстом GLM-5 превосходит аналогичные модели за счет оптимизации внимания. Это критически важно для RAG-систем и анализа больших данных.

• MMLU: 88.5%
• HumanEval: 92%
• SWE-bench: Прирост +15% к GLM-4
• Long Context: 1M токенов без потери качества

Цены API и тарифы

Для разработчиков доступны тарифы на API, которые конкурируют по стоимости с западными аналогами. Входные токены стоят $0.50 за миллион, а выходные токены — $1.50 за миллион. Это соотношение делает модель экономически выгодной для высоконагруженных приложений.

Существует бесплатный слой для тестирования, позволяющий разработчикам оценить производительность модели до внедрения. Для коммерческих проектов доступны корпоративные соглашения с индивидуальными ставками. Также доступна подписка GLM-5 Turbo для экосистемы OpenClaw, оптимизированная для агентов.

Стоимость использования модели снижается при масштабировании. Зональный баланс нагрузки позволяет выбирать ближайший регион для минимизации задержек.

• Input Price: $0.50 / 1M tokens
• Output Price: $1.50 / 1M tokens
• Free Tier: Доступен для тестирования
• Enterprise: Индивидуальные контракты

Сравнительная таблица моделей

Для наглядности мы подготовили сравнение GLM-5 с ключевыми конкурентами на рынке. Таблица демонстрирует разницу в контексте, стоимости и специализации. Это поможет разработчикам выбрать оптимальное решение для их стека технологий.

Обратите внимание, что цены указаны за миллион токенов при стандартном инференсе. Максимальный выходной токент варьируется в зависимости от конфигурации модели.

• Сравнение включает GLM-5, Qwen-2.5 и GPT-4o
• Учитываются актуальные цены на 2026 год
• Данные основаны на публичных API

Сценарии использования

GLM-5 идеально подходит для автоматизации сложных инженерных процессов. Разработчики могут использовать её для генерации кода, рефакторинга и тестирования. Агенты на базе модели способны взаимодействовать с базами данных и внешними сервисами.

В сфере RAG модель обеспечивает высокую точность извлечения информации из больших документов. Это полезно для корпоративных знаний и поддержки клиентов. Мультиязычность позволяет использовать модель в международных проектах.

Для исследований GLM-5 предоставляет открытые веса, что стимулирует научные публикации и инновации.

• Кодирование и рефакторинг
• Автономные агенты
• RAG и корпоративные знания
• Мультиязычная поддержка

Как начать работу

Доступ к модели осуществляется через официальный API Zhipu AI. Разработчикам предоставляется SDK для Python и JavaScript. Регистрация аккаунта занимает несколько минут, после чего можно получить ключи доступа.

Для локального развертывания используйте Hugging Face для загрузки весов. Документация содержит подробные примеры интеграции с LangChain и LlamaIndex. Поддержка сообщества помогает решать технические вопросы.

Рекомендуется начать с бесплатного тарифа, чтобы протестировать производительность на вашем стеке.

• API Endpoint: api.zhipu.ai
• SDK: Python, JS
• Документация: GitHub и Docs
• Community: Discord и Telegram

Comparison

API Pricing — Input: $1 / Output: $3.2 / Context: 1M tokens

Sources