掌握 GLM-5 API 调用: 744B MoE 开源旗舰模型 5 分钟上手指南

智谱AI在 2026 年 2 月 11 日正式发布了 GLM-5,这是目前参数规模最大的开源大语言模型之一。GLM-5 采用 744B MoE 混合专家架构,每次推理激活 40B 参数,在推理、编码和 Agent 任务上达到了开源模型的最佳水平。

核心价值: 读完本文,你将掌握 GLM-5 的技术架构原理、API 调用方法、Thinking 推理模式配置,以及如何在实际项目中发挥这个 744B 开源旗舰模型的最大价值。

GLM-5 核心参数一览

在深入技术细节之前,先看一下 GLM-5 的关键参数:

GLM-5 的一个显著特点是它完全基于华为昇腾芯片和 MindSpore 框架训练,实现了对国产算力栈的完整验证。这对于国内开发者来说,意味着技术栈的自主可控又多了一个强有力的选择。

GLM 系列版本演进

GLM-5 是智谱AI GLM 系列的第五代产品,每一代都有显著的能力跃升:

从 GLM-4.5 的 355B 到 GLM-5 的 744B,总参数量翻了一倍多;活跃参数从 32B 提升到 40B,增幅 25%;预训练数据从 23T 增加到 28.5T tokens。这些数字背后是智谱AI在算力、数据和算法三个维度上的全面投入。

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GLM-5 MoE 架构技术解析

GLM-5 为什么选择 MoE 架构

MoE (Mixture of Experts) 是当前大模型扩展的主流技术路线。相比 Dense 架构 (所有参数都参与每次推理),MoE 架构只激活一小部分专家网络来处理每个 token,在保持大模型知识容量的同时大幅降低推理成本。

GLM-5 的 MoE 架构设计有以下关键特性:

简单来说,GLM-5 虽然有 744B 参数,但每次推理只激活 40B (约 5.9%),这意味着它的推理成本远低于同等规模的 Dense 模型,同时又能利用 744B 参数所蕴含的丰富知识。

GLM-5 的 DeepSeek Sparse Attention (DSA)

GLM-5 集成了 DeepSeek Sparse Attention 机制,这项技术在保持长上下文能力的同时,显著降低了部署成本。配合 Multi-head Latent Attention (MLA),GLM-5 在 200K tokens 的超长上下文窗口下依然能够高效运行。

具体来说:

• DSA (DeepSeek Sparse Attention): 通过稀疏注意力模式减少注意力计算的复杂度。传统的全注意力机制在处理 200K tokens 时计算量极大,DSA 通过选择性关注关键 token 位置来降低计算开销,同时保持信息的完整性
• MLA (Multi-head Latent Attention): 将注意力头的 KV 缓存压缩到潜在空间中,减少约 33% 的内存占用。在长上下文场景下,KV 缓存通常是显存的主要消耗者,MLA 有效缓解了这个瓶颈

这两项技术的结合意味着:即使是 744B 规模的模型,通过 FP8 量化后也可以在 8 张 GPU 上运行,大幅降低了部署门槛。

GLM-5 后训练: Slime 异步 RL 系统

GLM-5 采用了名为 "slime" 的新型异步强化学习基础设施进行后训练。传统的 RL 训练存在效率瓶颈——生成、评估和更新步骤之间存在大量等待时间。Slime 通过异步化这些步骤,实现了更细粒度的后训练迭代,大幅提升训练吞吐量。

传统 RL 训练流程中,模型需要先完成一批推理、等待评估结果、再进行参数更新,三个步骤串行执行。Slime 将这三个步骤解耦为独立的异步流水线,使得推理、评估和更新可以并行进行,从而显著提升了训练效率。

这项技术改进直接反映在了 GLM-5 的幻觉率上——较前代版本减少了 56%。更充分的后训练迭代让模型在事实准确性上获得了明显改善。

GLM-5 与 Dense 架构的对比

为了更好地理解 MoE 架构的优势,我们可以将 GLM-5 与假设的同等规模 Dense 模型进行对比:

MoE 架构的核心优势在于: 它用 744B 参数的知识容量,换来了仅需 40B 参数推理成本的高效率。这就是为什么 GLM-5 能在保持前沿性能的同时,提供远低于同级别闭源模型的定价。

GLM-5 API 调用快速上手

GLM-5 API 请求参数详解

在编写代码之前,先了解 GLM-5 的 API 参数配置:

GLM-5 极简调用示例

GLM-5 兼容 OpenAI SDK 接口格式,只需更换 base_url 和 model 参数即可快速接入:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深的 AI 技术专家"},
        {"role": "user", "content": "解释 MoE 混合专家架构的工作原理和优势"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

上面这段代码就是 GLM-5 最基础的调用方式。模型 ID 使用 glm-5,接口完全兼容 OpenAI 的 chat.completions 格式,现有项目迁移只需修改两个参数。

GLM-5 Thinking 推理模式

GLM-5 支持 Thinking 推理模式,类似 DeepSeek R1 和 Claude 的扩展思考能力。启用后,模型会在回答前进行内部链式推理,对复杂数学、逻辑和编程问题的表现显著提升:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 能被 6 整除"}
    ],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"}
    },
    temperature=1.0  # Thinking 模式建议使用 1.0
)
print(response.choices[0].message.content)

GLM-5 Thinking 模式使用建议:

GLM-5 流式输出

对于需要实时交互的场景,GLM-5 支持流式输出,用户可以在模型生成的过程中逐步看到结果:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个带缓存的 HTTP 客户端"}
    ],
    stream=True,
    temperature=0.6
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

GLM-5 Function Calling 与 Agent 构建

GLM-5 原生支持 Function Calling,这是构建 Agent 系统的核心能力。GLM-5 在 HLE w/ Tools 上拿到 50.4% 的成绩超越了 Claude Opus (43.4%),说明它在工具调用和任务编排上表现出色:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_documents",
            "description": "搜索知识库中的相关文档",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "搜索关键词"},
                    "top_k": {"type": "integer", "description": "返回结果数量", "default": 5}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_code",
            "description": "在沙箱环境中执行 Python 代码",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {"type": "string", "description": "要执行的 Python 代码"},
                    "timeout": {"type": "integer", "description": "超时时间(秒)", "default": 30}
                },
                "required": ["code"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个能够搜索文档和执行代码的AI助手"},
        {"role": "user", "content": "帮我查一下 GLM-5 的技术参数,然后用代码画一个性能对比图"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 处理工具调用
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print(f"调用工具: {tool_call.function.name}")
        print(f"参数: {tool_call.function.arguments}")

curl https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一位资深软件工程师"},
        {"role": "user", "content": "设计一个分布式任务调度系统的架构"}
    ],
    "max_tokens": 8192,
    "temperature": 0.7,
    "stream": true
  }'

🎯 技术建议: GLM-5 兼容 OpenAI SDK 格式,现有项目只需修改 base_url 和 model 两个参数即可迁移。通过 API易 apiyi.com 平台调用,可以享受统一接口管理和充值加赠优惠。

GLM-5 Benchmark 性能实测

GLM-5 核心 Benchmark 数据

GLM-5 在多个主流 benchmark 上展现了开源模型的最强水平:

GLM-5 性能分析: 4 大核心优势

从 benchmark 数据可以看到几个值得关注的点:

1. GLM-5 Agent 能力: HLE w/ Tools 超越闭源模型

GLM-5 在 Humanity's Last Exam (带工具使用) 上拿到了 50.4% 的成绩,超越了 Claude Opus 的 43.4%,仅次于 Kimi K2.5 的 51.8%。这说明 GLM-5 在 Agent 场景下——需要规划、调用工具、迭代求解的复杂任务中——已经具备了前沿模型水平。

这个结果与 GLM-5 的设计理念一致: 它从架构到后训练都针对 Agent 工作流进行了专门优化。对于想要构建 AI Agent 系统的开发者来说,GLM-5 提供了一个开源且高性价比的选择。

2. GLM-5 编码能力: 进入第一梯队

HumanEval 90%、SWE-bench Verified 77.8%,说明 GLM-5 在代码生成和真实软件工程任务上已经非常接近 Claude Opus (80.9%) 和 GPT-5 (80.0%) 的水平。作为开源模型,SWE-bench 77.8% 是一个重要的突破——这意味着 GLM-5 已经能够理解真实的 GitHub issue、定位代码问题并提交有效的修复。

3. GLM-5 数学推理: 接近天花板

AIME 2026 I 上 GLM-5 拿到 92.7%,仅落后 Claude Opus 0.6 个百分点。GSM8k 97% 也说明在中等难度的数学问题上,GLM-5 已经非常可靠。MATH 88% 的成绩同样位于第一梯队。

4. GLM-5 幻觉控制: 大幅降低

根据官方数据,GLM-5 较前代版本幻觉率减少了 56%。这得益于 Slime 异步 RL 系统带来的更充分的后训练迭代。在需要高准确性的信息提取、文档摘要和知识库问答场景中,更低的幻觉率直接转化为更可靠的输出质量。

GLM-5 与同级开源模型的定位

在当前开源大模型竞争格局中,GLM-5 的定位比较明确:

GLM-5 的差异化优势主要体现在三个方面: Agent 工作流的专门优化 (HLE w/ Tools 领先)、极低的幻觉率 (减少 56%)、以及全国产算力训练所带来的供应链安全。对于需要在国内部署前沿开源模型的企业来说,GLM-5 是一个值得重点关注的选项。

GLM-5 定价与成本分析

GLM-5 官方定价

GLM-5 与竞品价格对比

GLM-5 的定价策略非常有竞争力,特别是与闭源前沿模型相比:

从价格看,GLM-5 定位在 GPT-5 和 DeepSeek V3 之间——比大部分闭源前沿模型便宜很多,但比轻量级开源模型略贵。考虑到 744B 的参数规模和开源最强的性能表现,这个定价是合理的。

GLM 全系列产品线与定价

如果 GLM-5 不完全匹配你的场景,智谱还提供了完整的产品线供选择:

💰 成本优化: GLM-5 已上线 API易 apiyi.com,价格与 Z.ai 官方一致。通过平台充值加赠活动,实际使用成本大约可以降到官方价格的 8 折,适合有持续调用需求的团队和开发者。

GLM-5 适用场景与选型建议

GLM-5 适合哪些场景

根据 GLM-5 的技术特点和 benchmark 表现,以下是具体的场景推荐:

强烈推荐的场景:

• Agent 工作流: GLM-5 专为长周期 Agent 任务设计,HLE w/ Tools 50.4% 超越 Claude Opus,适合构建自主规划和工具调用的 Agent 系统
• 代码工程任务: HumanEval 90%、SWE-bench 77.8%,胜任代码生成、Bug 修复、代码审查和架构设计
• 数学与科学推理: AIME 92.7%、MATH 88%,适合数学证明、公式推导和科学计算
• 超长文档分析: 200K 上下文窗口,处理完整代码库、技术文档、法律合同等超长文本
• 低幻觉问答: 幻觉率减少 56%,适合知识库问答、文档摘要等需要高准确性的场景

可以考虑其他方案的场景:

• 多模态任务: GLM-5 本体仅支持文本,需要图像理解请选择 GLM-4.6V 等视觉模型
• 极致低延迟: 744B MoE 模型的推理速度不如小模型,高频低延迟场景建议使用 GLM-4.7-FlashX
• 超低成本批量处理: 大批量文本处理如果对质量要求不高,DeepSeek V3 或 GLM-4.7-FlashX 成本更低

GLM-5 与 GLM-4.7 选型对比

💡 选择建议: 如果你的项目需要顶级推理能力、Agent 工作流或超长上下文处理,GLM-5 是更好的选择。如果预算有限且任务复杂度适中,GLM-4.7 也是不错的性价比方案。两个模型都可以通过 API易 apiyi.com 平台调用,方便随时切换测试。

GLM-5 API 调用常见问题

GLM-5 API 调用最佳实践

在实际使用 GLM-5 时,以下几个实践经验可以帮助你获得更好的效果:

GLM-5 System Prompt 优化

GLM-5 对 system prompt 的响应质量很高,合理设计 system prompt 可以显著提升输出质量:

# 推荐: 明确角色定义 + 输出格式要求
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """你是一位资深的分布式系统架构师。
请遵循以下规则:
1. 回答要结构化,使用 Markdown 格式
2. 给出具体的技术方案而非泛泛而谈
3. 如果涉及代码,提供可运行的示例
4. 在适当位置标注潜在风险和注意事项"""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "设计一个支持百万级并发的消息队列系统"
    }
]

GLM-5 temperature 调优指南

不同任务对 temperature 的敏感度不同,以下是实测建议:

• temperature 0.1-0.3: 代码生成、数据提取、格式转换等需要精确输出的任务
• temperature 0.5-0.7: 技术文档、问答、摘要等需要稳定且有一定表达灵活度的任务
• temperature 0.8-1.0: 创意写作、头脑风暴等需要多样性的任务
• temperature 1.0 (Thinking 模式): 数学推理、复杂编程等深度推理任务

GLM-5 长上下文处理技巧

GLM-5 支持 200K tokens 的上下文窗口,但在实际使用中需要注意:

1. 重要信息前置: 将最关键的上下文放在 prompt 开头位置,而非末尾
2. 分段处理: 超过 100K tokens 的文档建议分段处理后合并,以获得更稳定的输出
3. 利用缓存: 多轮对话中,相同的前缀内容会自动被缓存,缓存输入价格仅 $0.20/M
4. 控制输出长度: 长上下文输入时适当设置 max_tokens,避免输出过长增加不必要的成本

GLM-5 本地部署参考

如果你需要在自有基础设施上部署 GLM-5,以下是主要的部署方式:

GLM-5 提供 BF16 全精度和 FP8 量化两种权重格式,可从 HuggingFace (huggingface.co/zai-org/GLM-5) 或 ModelScope 下载。FP8 量化版本在保持大部分性能的同时,显著降低了显存需求。

部署 GLM-5 需要的关键配置:

• 张量并行: 8 路 (tensor-parallel-size 8)
• 显存利用率: 建议设为 0.85
• 工具调用解析器: glm47
• 推理解析器: glm45
• 投机解码: 支持 MTP 和 EAGLE 两种方式

对于大多数开发者来说,通过 API 调用是最高效的方式,省去了部署运维成本,只需专注于应用开发。需要私有化部署的场景可以参考官方文档: github.com/zai-org/GLM-5

GLM-5 API 调用总结

GLM-5 核心能力速查

GLM-5 开源生态价值

GLM-5 采用 Apache-2.0 许可证开源,这意味着:

• 商业自由: 企业可以免费使用、修改和分发,无需支付许可费
• 微调定制: 可以基于 GLM-5 进行领域微调,构建行业专属模型
• 私有部署: 敏感数据不出内网,满足金融、医疗、政府等合规要求
• 社区生态: HuggingFace 上已有 11+ 量化变体和 7+ 微调版本,生态持续扩展

GLM-5 作为智谱AI的最新旗舰模型,在开源大模型领域树立了新的标杆:

• 744B MoE 架构: 256 专家系统,每次推理激活 40B 参数,在模型容量和推理效率之间取得出色平衡
• 开源最强 Agent: HLE w/ Tools 50.4% 超越 Claude Opus,专为长周期 Agent 工作流设计
• 全国产算力训练: 基于 10 万块华为昇腾芯片训练,验证了国产算力栈的前沿模型训练能力
• 高性价比: 输入 $1/M、输出 $3.2/M,远低于同级别闭源模型,开源社区可自由部署和微调
• 200K 超长上下文: 支持完整代码库和大型技术文档的一次性处理,最大输出 128K tokens
• 56% 低幻觉: Slime 异步 RL 后训练大幅提升了事实准确性

推荐通过 API易 apiyi.com 快速体验 GLM-5 的各项能力,平台价格与官方一致,充值加赠活动约可享受 8 折优惠。

本文由 APIYI Team 技术团队撰写,更多 AI 模型使用教程请关注 API易 apiyi.com 帮助中心。