Domine a Chamada de API do GLM-5: Guia de Início Rápido de 5 Minutos para o Modelo Flagship de Código Aberto 744B MoE

A Zhipu AI lançou oficialmente o GLM-5 em 11 de fevereiro de 2026, sendo este um dos maiores Modelos de Linguagem Grande de código aberto em termos de escala de parâmetros atualmente. O GLM-5 adota uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) de 744B, ativando 40B de parâmetros a cada inferência, alcançando o melhor nível entre os modelos de código aberto em tarefas de raciocínio, codificação e Agentes.

Valor Central: Ao ler este artigo, você dominará os princípios da arquitetura técnica do GLM-5, os métodos de chamada de API, a configuração do modo de raciocínio Thinking e como extrair o máximo valor deste modelo flagship de código aberto de 744B em projetos reais.

Visão Geral dos Parâmetros Principais do GLM-5

Antes de mergulharmos nos detalhes técnicos, vamos dar uma olhada nos parâmetros cruciais do GLM-5:

Uma característica notável do GLM-5 é que ele foi treinado inteiramente com base em chips Huawei Ascend e no framework MindSpore, alcançando uma validação completa da pilha de computação nacional chinesa. Para os desenvolvedores, isso significa que o controle autônomo da pilha tecnológica ganhou uma nova e poderosa opção.

Evolução das Versões da Série GLM

O GLM-5 é o produto de quinta geração da série GLM da Zhipu AI, com cada geração apresentando saltos significativos de capacidade:

Dos 355B do GLM-4.5 para os 744B do GLM-5, o total de parâmetros mais que dobrou; os parâmetros ativos aumentaram de 32B para 40B, um crescimento de 25%; os dados de pré-treinamento subiram de 23T para 28.5T tokens. Por trás desses números está o investimento total da Zhipu AI em três dimensões: poder computacional, dados e algoritmos.

🚀 Experiência Rápida: O GLM-5 já está disponível no APIYI (apiyi.com). Os preços são idênticos aos do site oficial e, com as campanhas de bônus de recarga, você pode aproveitar cerca de 20% de desconto, ideal para desenvolvedores que desejam testar rapidamente este modelo flagship de 744B.

Análise Técnica da Arquitetura MoE do GLM-5

Por que o GLM-5 escolheu a arquitetura MoE

O MoE (Mixture of Experts) é a principal rota tecnológica para a expansão de Modelos de Linguagem Grande atualmente. Diferente da arquitetura Dense (onde todos os parâmetros participam de cada inferência), a arquitetura MoE ativa apenas uma pequena parte das redes de especialistas para processar cada token, mantendo a imensa capacidade de conhecimento do modelo e, ao mesmo tempo, reduzindo drasticamente os custos de inferência.

O design da arquitetura MoE do GLM-5 traz as seguintes características fundamentais:

Resumindo: embora o GLM-5 tenha 744B de parâmetros, cada inferência ativa apenas 40B (cerca de 5,9%). Isso significa que o custo de inferência é muito menor do que o de um modelo Dense do mesmo tamanho, permitindo ainda assim aproveitar o vasto conhecimento contido nos 744B de parâmetros.

DeepSeek Sparse Attention (DSA) no GLM-5

O GLM-5 integra o mecanismo DeepSeek Sparse Attention, uma tecnologia que reduz significativamente os custos de implantação enquanto mantém a capacidade de lidar com contextos longos. Junto com o Multi-head Latent Attention (MLA), o GLM-5 consegue operar de forma eficiente mesmo em janelas de contexto ultra-longas de 200K tokens.

Na prática:

• DSA (DeepSeek Sparse Attention): Reduz a complexidade do cálculo de atenção através de padrões esparsos. Mecanismos tradicionais de atenção total exigem um processamento imenso para 200K tokens; o DSA foca seletivamente em posições de tokens cruciais para diminuir o custo computacional, mantendo a integridade da informação.
• MLA (Multi-head Latent Attention): Comprime o KV Cache dos cabeçotes de atenção em um espaço latente, reduzindo o uso de memória em cerca de 33%. Em cenários de contexto longo, o KV Cache costuma ser o maior consumidor de VRAM, e o MLA alivia esse gargalo de forma eficaz.

A combinação dessas duas tecnologias significa que, mesmo sendo um modelo de 744B, ele pode rodar em 8 GPUs após a quantização FP8, baixando consideravelmente a barreira de entrada para implantação.

Pós-treinamento do GLM-5: Sistema de RL Assíncrono Slime

O GLM-5 utiliza uma nova infraestrutura de aprendizado por reforço (RL) assíncrono chamada "slime" para o seu pós-treinamento. O treinamento de RL tradicional sofre com gargalos de eficiência — há muito tempo de espera entre as etapas de geração, avaliação e atualização. O Slime torna essas etapas assíncronas, permitindo iterações de pós-treinamento mais granulares e aumentando muito o throughput (vazão) do treinamento.

No fluxo tradicional de RL, o modelo precisa terminar um lote de inferência, esperar pelos resultados da avaliação e só então atualizar os parâmetros, executando os três passos em série. O Slime desacopla esses passos em pipelines assíncronos independentes, permitindo que a inferência, a avaliação e a atualização ocorram em paralelo.

Essa melhoria técnica reflete diretamente na taxa de alucinação do GLM-5 — uma redução de 56% em relação à geração anterior. Iterações de pós-treinamento mais frequentes e completas permitiram melhorias nítidas na precisão factual do modelo.

GLM-5 vs. Arquitetura Dense

Para entender melhor as vantagens da arquitetura MoE, podemos comparar o GLM-5 com um modelo Dense hipotético de mesmo tamanho:

A vantagem central da arquitetura MoE é que ela entrega a capacidade de conhecimento de 744B de parâmetros com a eficiência de custo de inferência de apenas 40B. É por isso que o GLM-5 consegue manter um desempenho de ponta e, ao mesmo tempo, oferecer preços muito menores do que modelos proprietários de nível similar.

Guia Rápido de Chamada da API do GLM-5

Detalhamento dos Parâmetros de Requisição da API do GLM-5

Antes de começar a codificar, vamos entender a configuração dos parâmetros da API do GLM-5:

Exemplo Minimalista de Chamada do GLM-5

O GLM-5 é compatível com o formato da interface do SDK da OpenAI, bastando alterar os parâmetros base_url e model para uma integração rápida:

from openai import OpenAI

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

Este trecho de código mostra a forma mais básica de chamar o GLM-5. O ID do modelo usado é glm-5, e a interface é totalmente compatível com o formato chat.completions da OpenAI. Para migrar projetos existentes, basta modificar apenas esses dois parâmetros.

Modo de Raciocínio (Thinking) do GLM-5

O GLM-5 suporta o modo de raciocínio Thinking, semelhante à capacidade de pensamento expandido do DeepSeek R1 e do Claude. Quando ativado, o modelo realiza um raciocínio em cadeia interno antes de responder, o que eleva significativamente o desempenho em problemas complexos de matemática, lógica e programação:

from openai import OpenAI

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

Sugestões de uso para o modo Thinking do GLM-5:

Saída em Fluxo (Streaming) do GLM-5

Para cenários que exigem interação em tempo real, o GLM-5 suporta saída em fluxo, permitindo que o usuário veja o resultado sendo gerado passo a passo:

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 e Construção de Agentes

O GLM-5 possui suporte nativo para Function Calling, que é a capacidade central para construir sistemas de Agentes. O GLM-5 obteve uma pontuação de 50,4% no benchmark HLE w/ Tools, superando o Claude Opus (43,4%), o que mostra que ele é excelente na chamada de ferramentas e na orquestração de tarefas:

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
  }'

🎯 Dica Técnica: O GLM-5 é compatível com o formato do SDK da OpenAI, então você só precisa alterar o base_url e o model para migrar seus projetos. Ao utilizar a plataforma APIYI (apiyi.com), você conta com uma interface de gerenciamento unificada e bônus em recargas.

Testes de Desempenho (Benchmark) do GLM-5

Dados Principais de Benchmark do GLM-5

O GLM-5 demonstrou o nível mais alto entre os modelos de código aberto em vários benchmarks populares:

Análise de Desempenho do GLM-5: 4 Principais Vantagens

A partir dos dados de benchmark, podemos observar vários pontos que merecem atenção:

1. Capacidade de Agente do GLM-5: HLE w/ Tools supera modelos fechados

No Humanity's Last Exam (com uso de ferramentas), o GLM-5 obteve uma pontuação de 50,4%, superando os 43,4% do Claude Opus e ficando atrás apenas dos 51,8% do Kimi K2.5. Isso indica que o GLM-5 já atingiu o nível dos modelos de ponta em cenários de Agente — tarefas complexas que exigem planejamento, chamada de ferramentas e resolução iterativa.

Esse resultado está alinhado com a filosofia de design do GLM-5: ele foi otimizado especificamente para fluxos de trabalho de Agentes, desde a arquitetura até o pós-treinamento. Para desenvolvedores que desejam construir sistemas de Agentes de IA, o GLM-5 oferece uma opção de código aberto com excelente custo-benefício.

2. Capacidade de Programação do GLM-5: No primeiro escalão

Com 90% no HumanEval e 77,8% no SWE-bench Verified, o GLM-5 está muito próximo do nível do Claude Opus (80,9%) e do GPT-5 (80,0%) em geração de código e tarefas reais de engenharia de software. Como um modelo de código aberto, atingir 77,8% no SWE-bench é um marco importante — significa que o GLM-5 já é capaz de entender issues reais do GitHub, localizar problemas no código e enviar correções eficazes.

3. Raciocínio Matemático do GLM-5: Próximo ao teto de desempenho

No AIME 2026 I, o GLM-5 alcançou 92,7%, ficando apenas 0,6 ponto percentual atrás do Claude Opus. Os 97% no GSM8k também mostram que o GLM-5 é extremamente confiável em problemas matemáticos de dificuldade média. O resultado de 88% no MATH também o coloca no primeiro escalão.

4. Controle de Alucinações do GLM-5: Redução drástica

De acordo com dados oficiais, a taxa de alucinação do GLM-5 diminuiu 56% em relação à geração anterior. Isso se deve às iterações de pós-treinamento mais robustas proporcionadas pelo sistema de RL assíncrono Slime. Em cenários que exigem alta precisão, como extração de informações, resumos de documentos e perguntas e respostas baseadas em bases de conhecimento, uma menor taxa de alucinação traduz-se diretamente em uma saída mais confiável.

Posicionamento do GLM-5 em relação a outros modelos de código aberto

No atual cenário competitivo de Modelos de Linguagem Grandes de código aberto, o posicionamento do GLM-5 é bem claro:

As vantagens competitivas do GLM-5 manifestam-se principalmente em três aspectos: otimização específica para fluxos de trabalho de Agentes (liderança no HLE w/ Tools), taxa de alucinação extremamente baixa (redução de 56%) e a segurança da cadeia de suprimentos proporcionada pelo treinamento em hardware totalmente nacional. Para empresas que precisam implantar modelos de código aberto de ponta, o GLM-5 é uma opção que merece atenção especial.

Análise de Preços e Custos do GLM-5

Preços Oficiais do GLM-5

Comparação de Preços: GLM-5 vs. Concorrentes

A estratégia de preços do GLM-5 é extremamente competitiva, especialmente quando comparada a modelos de ponta de código fechado:

Olhando para os preços, o GLM-5 se posiciona entre o GPT-5 e o DeepSeek V3 — muito mais barato que a maioria dos modelos de ponta proprietários, mas um pouco mais caro que os modelos de código aberto leves. Considerando a escala de 744B parâmetros e o desempenho como o modelo de código aberto mais forte, esse preço é bastante razoável.

Linha de Produtos e Preços da Família GLM

Se o GLM-5 não se encaixa perfeitamente no seu cenário, a Zhipu oferece uma linha completa de produtos para escolha:

💰 Otimização de Custos: O GLM-5 já está disponível no APIYI (apiyi.com), com preços idênticos aos oficiais da Z.ai. Através de campanhas de bônus de recarga na plataforma, o custo real de uso pode cair para cerca de 80% do preço oficial, sendo ideal para equipes e desenvolvedores com demanda contínua de chamadas.

Cenários de Uso e Sugestões de Seleção do GLM-5

Para quais cenários o GLM-5 é indicado?

Com base nas características técnicas e no desempenho em benchmarks, aqui estão as recomendações específicas de cenários:

Cenários Fortemente Recomendados:

• Fluxos de trabalho de Agents: O GLM-5 foi projetado para tarefas de Agents de ciclo longo. Com 50.4% no HLE w/ Tools, ele supera o Claude Opus, sendo ideal para construir sistemas de Agents com planejamento autônomo e chamada de ferramentas.
• Tarefas de engenharia de software: Com 90% no HumanEval e 77.8% no SWE-bench, ele é excelente para geração de código, correção de bugs, revisão de código e design de arquitetura.
• Raciocínio matemático e científico: Com 92.7% no AIME e 88% no MATH, é adequado para provas matemáticas, derivação de fórmulas e cálculos científicos.
• Análise de documentos ultra longos: Janela de contexto de 200K, permitindo processar bases de código completas, documentos técnicos, contratos legais e outros textos extensos.
• Q&A com baixa alucinação: Redução de 56% na taxa de alucinação, ideal para bases de conhecimento (RAG), resumos de documentos e cenários que exigem alta precisão.

Cenários onde outras opções podem ser consideradas:

• Tarefas multimodais: O GLM-5 base suporta apenas texto. Se precisar de compreensão de imagem, escolha modelos de visão como o GLM-4.6V.
• Latência extremamente baixa: A velocidade de inferência de um modelo MoE de 744B não é tão rápida quanto a de modelos menores. Para cenários de alta frequência e baixa latência, recomenda-se o GLM-4.7-FlashX.
• Processamento em lote de custo ultra baixo: Se o processamento de grandes volumes de texto não exigir qualidade máxima, o DeepSeek V3 ou o GLM-4.7-FlashX oferecem custos menores.

Comparação de Seleção: GLM-5 vs. GLM-4.7

💡 Dica de Seleção: Se o seu projeto exige capacidade de raciocínio de alto nível, fluxos de trabalho de Agents ou processamento de contexto ultra longo, o GLM-5 é a melhor escolha. Se o orçamento for limitado e a complexidade da tarefa for moderada, o GLM-4.7 continua sendo uma excelente opção de custo-benefício. Ambos os modelos podem ser acessados via plataforma APIYI (apiyi.com), facilitando a alternância para testes a qualquer momento.

Perguntas Frequentes sobre a Chamada da API do GLM-5

Melhores Práticas para Chamadas da API do GLM-5

Ao utilizar o GLM-5 na prática, as seguintes experiências podem te ajudar a obter resultados melhores:

Otimização do System Prompt (Comando de Sistema) do GLM-5

O GLM-5 responde muito bem aos comandos de sistema. Um design bem estruturado pode elevar significativamente a qualidade da saída:

# Recomendado: Definição clara de papel + requisitos de formato de saída
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """Você é um arquiteto sênior de sistemas distribuídos.
Por favor, siga estas regras:
1. A resposta deve ser estruturada, usando o formato Markdown.
2. Forneça soluções técnicas específicas em vez de falar de forma genérica.
3. Se envolver código, forneça um exemplo que possa ser executado.
4. Indique riscos potenciais e pontos de atenção nos locais apropriados."""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Projete um sistema de fila de mensagens que suporte milhões de acessos simultâneos."
    }
]

Guia de ajuste de temperature no GLM-5

Diferentes tarefas têm sensibilidades distintas à temperature. Aqui estão algumas sugestões baseadas em testes:

• temperature 0.1-0.3: Geração de código, extração de dados, conversão de formatos e outras tarefas que exigem precisão absoluta.
• temperature 0.5-0.7: Documentação técnica, perguntas e respostas (Q&A), resumos e tarefas que precisam de estabilidade com certa flexibilidade de expressão.
• temperature 0.8-1.0: Escrita criativa, brainstorm e tarefas que demandam diversidade.
• temperature 1.0 (Modo Thinking): Raciocínio matemático, programação complexa e outras tarefas de raciocínio profundo.

Dicas para lidar com contextos longos no GLM-5

O GLM-5 suporta uma janela de contexto de 200K tokens, mas na prática é bom ficar atento a:

1. Informações importantes no início: Coloque o contexto mais crítico no começo do comando (prompt), e não no final.
2. Processamento segmentado: Para documentos que excedam 100K tokens, recomendamos processar por partes e depois consolidar, para obter uma saída mais estável.
3. Aproveite o cache: Em conversas de várias rodadas, o conteúdo do prefixo idêntico será armazenado em cache automaticamente, custando apenas $0.20/M.
4. Controle o comprimento da saída: Ao enviar contextos longos, configure o max_tokens adequadamente para evitar saídas excessivamente longas que aumentem custos desnecessários.

Referência para Implantação Local do GLM-5

Se você precisa implantar o GLM-5 em sua própria infraestrutura, aqui estão as principais formas de implantação:

O GLM-5 oferece dois formatos de pesos: precisão total BF16 e quantização FP8, que podem ser baixados no HuggingFace (huggingface.co/zai-org/GLM-5) ou ModelScope. A versão quantizada em FP8 reduz significativamente a necessidade de memória de vídeo (VRAM), mantendo a maior parte do desempenho.

Configurações cruciais necessárias para implantar o GLM-5:

• Paralelismo de tensores: 8 vias (tensor-parallel-size 8)
• Utilização de VRAM: Recomendado definir como 0.85
• Parser de chamada de ferramenta: glm47
• Parser de inferência: glm45
• Decodificação especulativa: Suporta os métodos MTP e EAGLE

Para a maioria dos desenvolvedores, fazer chamadas via API é a maneira mais eficiente, economizando custos de implantação e manutenção, permitindo focar apenas no desenvolvimento da aplicação. Para cenários que exigem implantação privada, consulte a documentação oficial: github.com/zai-org/GLM-5

Resumo da Chamada de API do GLM-5

Consulta Rápida das Capacidades Principais do GLM-5

Valor do Ecossistema de Código Aberto do GLM-5

O GLM-5 é de código aberto sob a licença Apache-2.0, o que significa:

• Liberdade Comercial: As empresas podem usar, modificar e distribuir gratuitamente, sem pagar taxas de licenciamento.
• Personalização via Fine-tuning: É possível realizar o ajuste fino (fine-tuning) baseado no GLM-5 para construir modelos específicos para cada setor.
• Implantação Privada: Dados sensíveis não saem da rede interna, atendendo aos requisitos de conformidade em setores como financeiro, médico e governamental.
• Ecossistema da Comunidade: Já existem mais de 11 variantes quantizadas e mais de 7 versões com ajuste fino no HuggingFace, com o ecossistema em constante expansão.

Como o mais novo modelo topo de linha da Zhipu AI, o GLM-5 estabeleceu um novo padrão no campo dos Modelos de Linguagem Grandes de código aberto:

• Arquitetura MoE de 744B: Sistema de 256 especialistas, ativando 40B de parâmetros em cada inferência, alcançando um excelente equilíbrio entre capacidade do modelo e eficiência de inferência.
• O Agente de Código Aberto mais Forte: Com 50.4% no HLE w/ Tools, supera o Claude Opus, sendo projetado especificamente para fluxos de trabalho de Agentes de ciclo longo.
• Treinado com Poder Computacional Nacional: Treinado com base em 100.000 chips Huawei Ascend, validando a capacidade de treinamento de modelos de ponta com a infraestrutura computacional nacional.
• Alta Relação Custo-Benefício: Entrada a $1/M e saída a $3.2/M, valores muito inferiores aos modelos de código fechado do mesmo nível; a comunidade de código aberto pode implantar e ajustar livremente.
• Contexto Ultra Longo de 200K: Suporta o processamento de bases de código completas e grandes documentos técnicos de uma só vez, com saída máxima de 128K tokens.
• 56% Menos Alucinações: O pós-treinamento com RL assíncrono Slime melhorou significativamente a precisão dos fatos.

Recomendamos experimentar rapidamente as diversas capacidades do GLM-5 através da APIYI (apiyi.com). Os preços da plataforma são idênticos aos oficiais, e as promoções de recarga podem oferecer descontos de cerca de 20%.

Este artigo foi escrito pela equipe técnica da APIYI Team. Para mais tutoriais sobre o uso de modelos de IA, acompanhe a central de ajuda da APIYI em apiyi.com.