Освоение вызовов API GLM-5: 5-минутное руководство по началу работы с флагманской моделью 744B MoE с открытым исходным кодом

11 февраля 2026 года компания Zhipu AI официально представила GLM-5. На данный момент это одна из крупнейших по количеству параметров опенсорсных больших языковых моделей. GLM-5 построена на архитектуре MoE (смесь экспертов) общим объемом 744B, при этом для каждой итерации вывода активируется 40B параметров. Модель демонстрирует лучшие показатели среди открытых решений в задачах на логическое рассуждение, написание кода и работу в качестве ИИ-агента.

В чем польза: Прочитав эту статью, вы разберетесь в технологической архитектуре GLM-5, научитесь вызывать ее через API, настраивать режим рассуждений (Thinking mode) и узнаете, как выжать максимум из этого 744B флагмана в реальных проектах.

Обзор ключевых параметров GLM-5

Прежде чем углубляться в технические детали, давайте взглянем на ключевые характеристики GLM-5:

Одной из примечательных особенностей GLM-5 является то, что она полностью обучена на чипах Huawei Ascend и фреймворке MindSpore. Это подтверждает зрелость китайского стека вычислительных мощностей и дает разработчикам мощную альтернативу, не зависящую от внешних технологий.

Эволюция серий GLM

GLM-5 — это пятое поколение серии GLM от Zhipu AI. Каждое поколение приносило значительный скачок в возможностях:

С переходом от GLM-4.5 (355B) к GLM-5 (744B) общее количество параметров выросло более чем в два раза. Число активных параметров увеличилось с 32B до 40B (на 25%), а объем данных для предобучения — с 23T до 28.5T токенов. За этими цифрами стоят колоссальные инвестиции Zhipu AI в вычислительные мощности, данные и алгоритмы.

🚀 Быстрый старт: GLM-5 уже доступна на APIYI (apiyi.com). Цены такие же, как на официальном сайте, а с учетом акций при пополнении можно получить выгоду около 20%. Отличный вариант для разработчиков, которые хотят быстро протестировать этот 744B флагман.

Технический разбор архитектуры GLM-5 MoE

Почему GLM-5 использует архитектуру MoE

MoE (Mixture of Experts, «смесь экспертов») — это основной путь масштабирования больших языковых моделей сегодня. В отличие от архитектуры Dense (где все параметры участвуют в каждом вычислении), MoE активирует лишь небольшую часть нейронной сети («экспертов») для обработки каждого токена. Это позволяет сохранять огромный объем знаний, радикально снижая стоимость инференса.

Ключевые особенности архитектуры MoE в GLM-5:

Проще говоря, хотя в GLM-5 заложено 744 млрд параметров, при каждом ответе активируется только 40 млрд (около 5.9%). Это значит, что стоимость её работы намного ниже, чем у аналогичной по размеру Dense-модели, при этом она сохраняет эрудицию, накопленную в 744B параметрах.

DeepSeek Sparse Attention (DSA) в GLM-5

GLM-5 интегрирует механизм DeepSeek Sparse Attention, который позволяет сохранять способность работать с длинным контекстом при значительном снижении затрат на развертывание. В сочетании с Multi-head Latent Attention (MLA), GLM-5 эффективно работает даже с окном в 200K токенов.

Что это дает на практике:

• DSA (DeepSeek Sparse Attention): Снижает вычислительную сложность внимания за счет использования разреженных паттернов. Традиционный механизм внимания при 200K токенах требует колоссальных вычислений; DSA фокусируется только на ключевых позициях токенов, сохраняя целостность информации.
• MLA (Multi-head Latent Attention): Сжимает KV-кэш в латентное пространство, уменьшая потребление памяти примерно на 33%. В сценариях с длинным контекстом KV-кэш обычно является основным «пожирателем» видеопамяти, и MLA эффективно решает эту проблему.

Комбинация этих технологий означает, что даже модель масштаба 744B после квантования FP8 может работать на 8 GPU, что существенно снижает порог входа для её использования.

Постобучение GLM-5: Асинхронная система RL Slime

Для постобучения GLM-5 использовалась новая инфраструктура асинхронного обучения с подкреплением (RL) под названием «Slime». В традиционном RL-обучении часто возникают «бутылочные горлышки» — простои между этапами генерации, оценки и обновления параметров. Slime делает эти шаги асинхронными, что позволяет проводить итерации более гибко и значительно повышает пропускную способность обучения.

В обычном процессе модель должна выполнить пачку инференсов, дождаться результатов оценки и только потом обновить параметры. Slime разделяет эти процессы на независимые асинхронные конвейеры. Это позволяет выполнять генерацию, оценку и обновление параллельно.

Этот технологический прорыв напрямую отразился на качестве: уровень галлюцинаций GLM-5 снизился на 56% по сравнению с предыдущим поколением. Более интенсивные итерации постобучения позволили модели стать гораздо точнее в фактах.

Сравнение GLM-5 и архитектуры Dense

Чтобы лучше понять преимущества MoE, сравним GLM-5 с гипотетической Dense-моделью того же масштаба:

Главное преимущество MoE в том, что вы получаете эрудицию модели на 744 млрд параметров по цене инференса модели на 40 млрд. Именно поэтому GLM-5 может предлагать передовую производительность по цене, которая значительно ниже, чем у закрытых моделей аналогичного класса.

Быстрый старт с GLM-5 API

Подробный разбор параметров запроса GLM-5 API

Прежде чем переходить к коду, давайте разберем конфигурацию параметров API GLM-5:

Минималистичный пример вызова GLM-5

GLM-5 полностью совместим с форматом OpenAI SDK. Чтобы начать работу, достаточно просто изменить параметры base_url и model:

from openai import OpenAI

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

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)

Этот фрагмент кода — самый простой способ вызвать GLM-5. Модель идентифицируется как glm-5, а интерфейс полностью совместим с форматом chat.completions от OpenAI, так что миграция существующих проектов сводится к замене всего двух параметров.

Режим рассуждения GLM-5 Thinking

GLM-5 поддерживает режим Thinking, аналогичный расширенным возможностям рассуждения в DeepSeek R1 и Claude. При его активации модель перед ответом выстраивает внутреннюю цепочку рассуждений, что значительно улучшает результаты в сложных математических, логических и программных задачах:

from openai import OpenAI

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

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  # В режиме Thinking рекомендуется использовать 1.0
)
print(response.choices[0].message.content)

Рекомендации по использованию режима GLM-5 Thinking:

Потоковый вывод GLM-5

Для сценариев, требующих взаимодействия в реальном времени, GLM-5 поддерживает потоковую передачу данных. Пользователь может видеть результат постепенно, по мере его генерации моделью:

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 и создание агентов

GLM-5 нативно поддерживает Function Calling — ключевую технологию для построения систем на базе агентов. В тесте HLE w/ Tools модель набрала 50,4%, обойдя Claude Opus (43,4%), что подтверждает её отличные способности в вызове инструментов и оркестрации задач:

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"
)

# Обработка вызова инструментов
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print(f"Вызов инструмента: {tool_call.function.name}")
        print(f"Параметры: {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
  }'

🎯 Технический совет: GLM-5 совместим с форматом OpenAI SDK, поэтому для миграции существующих проектов достаточно изменить параметры base_url и model. Используя платформу APIYI (apiyi.com), вы получаете единое управление интерфейсами и бонусы при пополнении баланса.

Тестирование производительности GLM-5 (Benchmarks)

Основные показатели бенчмарков GLM-5

GLM-5 продемонстрировала высочайший уровень среди моделей с открытым исходным кодом в нескольких популярных бенчмарках:

Анализ производительности GLM-5: 4 ключевых преимущества

Данные бенчмарков позволяют выделить несколько важных моментов:

1. Возможности агентов GLM-5: HLE w/ Tools превосходит закрытые модели

В тесте Humanity's Last Exam (с использованием инструментов) GLM-5 набрала 50,4%, обойдя Claude Opus (43,4%) и уступив лишь Kimi K2.5 (51,8%). Это доказывает, что в сценариях с агентами — там, где нужно планировать, вызывать инструменты и итеративно решать сложные задачи — GLM-5 достигла уровня передовых моделей.

Этот результат подтверждает философию дизайна GLM-5: она была специально оптимизирована для рабочих процессов агентов, начиная от архитектуры и заканчивая этапом дообучения (post-training). Для разработчиков, создающих системы AI-агентов, GLM-5 предлагает мощную альтернативу с открытым кодом и отличным соотношением цены и качества.

2. Навыки программирования: в высшей лиге

Результаты HumanEval 90% и SWE-bench Verified 77,8% показывают, что GLM-5 в генерации кода и решении реальных инженерных задач вплотную приблизилась к Claude Opus (80,9%) и GPT-5 (80,0%). Для открытой модели показатель SWE-bench в 77,8% — это прорыв: модель способна понимать реальные issue на GitHub, локализовать ошибки и предлагать рабочие исправления.

3. Математические рассуждения: почти предел возможностей

В тесте AIME 2026 I модель GLM-5 набрала 92,7%, отстав от Claude Opus всего на 0,6 процентных пункта. Показатель GSM8k в 97% говорит о том, что в математических задачах средней сложности GLM-5 крайне надежна. Результат MATH 88% также ставит её в один ряд с лидерами рынка.

4. Контроль галлюцинаций: значительное снижение

Согласно официальным данным, уровень галлюцинаций в GLM-5 снизился на 56% по сравнению с предыдущим поколением. Это стало возможным благодаря асинхронной системе RL Slime, которая обеспечила более качественные итерации дообучения. В задачах, требующих высокой точности — извлечение данных, саммари документов, ответы по базе знаний — снижение галлюцинаций напрямую конвертируется в надежность ответов.

Позиционирование GLM-5 среди аналогичных открытых моделей

В текущем ландшафте открытых больших языковых моделей позиционирование GLM-5 выглядит следующим образом:

Уникальность GLM-5 заключается в трех аспектах: глубокая оптимизация под агентные сценарии (лидерство в HLE w/ Tools), рекордно низкий уровень галлюцинаций (снижение на 56%) и независимость цепочки поставок благодаря обучению на полностью отечественных вычислительных мощностях. Для компаний, которым необходимо развертывать передовые открытые модели, GLM-5 — это вариант, заслуживающий самого пристального внимания.

Анализ стоимости и ценообразования GLM-5

Официальные цены GLM-5

Сравнение цен GLM-5 с конкурентами

Стратегия ценообразования GLM-5 выглядит очень конкурентоспособной, особенно в сравнении с проприетарными передовыми моделями:

Судя по ценам, GLM-5 занимает нишу между GPT-5 и DeepSeek V3 — она значительно дешевле большинства закрытых топовых моделей, но чуть дороже легковесных open-source решений. Учитывая масштаб в 744 млрд параметров и лучшую производительность среди открытых моделей, такая цена вполне оправдана.

Линейка продуктов GLM и цены

Если GLM-5 не совсем подходит под ваши задачи, Zhipu предлагает целую линейку моделей на выбор:

💰 Оптимизация затрат: GLM-5 уже доступна на платформе APIYI (apiyi.com), цены там такие же, как у Z.ai. Благодаря акциям при пополнении баланса, реальная стоимость использования может быть на 20% ниже официальной, что отлично подходит для команд и разработчиков с постоянным потоком запросов.

Сценарии использования и рекомендации по выбору GLM-5

Для каких задач подходит GLM-5

Исходя из технических характеристик и результатов бенчмарков, вот основные рекомендации:

Настоятельно рекомендуется для:

• Ворклоу агентов (Agent workflows): GLM-5 спроектирована для длительных циклов работы агентов. В тесте HLE w/ Tools она набрала 50.4%, обойдя Claude Opus. Идеально для создания автономных систем планирования и вызова инструментов.
• Задач по разработке ПО: HumanEval 90%, SWE-bench 77.8%. Модель отлично справляется с генерацией кода, исправлением багов, код-ревью и проектированием архитектуры.
• Математических и научных рассуждений: AIME 92.7%, MATH 88%. Подходит для математических доказательств, вывода формул и научных вычислений.
• Анализа сверхдлинных документов: Контекстное окно в 200K токенов позволяет обрабатывать целиком репозитории кода, техническую документацию, юридические контракты и другие объемные тексты.
• Q&A с низким уровнем галлюцинаций: Уровень галлюцинаций снижен на 56%. Подходит для ответов по базе знаний и суммаризации документов, где важна высокая точность.

Стоит рассмотреть другие варианты для:

• Мультимодальных задач: Сама GLM-5 работает только с текстом. Если нужно понимание изображений, выбирайте визуальные модели вроде GLM-4.6V.
• Экстремально низкой задержки: Скорость генерации MoE-модели на 744 млрд параметров ниже, чем у маленьких моделей. Для высокочастотных задач с мгновенным откликом лучше использовать GLM-4.7-FlashX.
• Сверхдешевой пакетной обработки: Если нужно обработать огромные массивы текста без жестких требований к качеству, DeepSeek V3 или GLM-4.7-FlashX обойдутся дешевле.

Сравнение GLM-5 и GLM-4.7 для выбора

💡 Совет по выбору: Если вашему проекту нужны топовые способности к рассуждению, ворклоу агентов или обработка сверхдлинного контекста, GLM-5 будет лучшим выбором. Если бюджет ограничен, а задачи имеют умеренную сложность, GLM-4.7 остается отличным вариантом по соотношению цена/качество. Обе модели можно вызвать через платформу APIYI (apiyi.com), что позволяет легко переключаться между ними для тестов.

GLM-5 API: Часто задаваемые вопросы

Лучшие практики использования GLM-5 API

При работе с GLM-5 на практике следующие советы помогут вам добиться лучших результатов:

Оптимизация системного промпта (System Prompt)

GLM-5 очень чувствительна к качеству системного промпта. Грамотное проектирование роли может значительно повысить качество ответов:

# Рекомендуется: четкое определение роли + требования к формату вывода
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """Ты — опытный архитектор распределенных систем.
Пожалуйста, соблюдай следующие правила:
1. Ответ должен быть структурированным, используй формат Markdown.
2. Предлагай конкретные технические решения, а не общие фразы.
3. Если речь идет о коде, предоставь рабочий пример.
4. В соответствующих местах указывай на потенциальные риски и важные нюансы."""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Спроектируй систему очередей сообщений, поддерживающую миллионы одновременных соединений."
    }
]

Руководство по настройке temperature

Разные задачи по-разному реагируют на параметр temperature. Вот проверенные рекомендации:

• temperature 0.1-0.3: Генерация кода, извлечение данных, преобразование форматов — задачи, где важна точность.
• temperature 0.5-0.7: Техническая документация, ответы на вопросы, саммари — задачи, где нужен баланс между стабильностью и гибкостью изложения.
• temperature 0.8-1.0: Креативное письмо, мозговой штурм — задачи, требующие разнообразия.
• temperature 1.0 (режим Thinking): Математические рассуждения, сложное программирование и другие задачи на глубокую логику.

Советы по работе с длинным контекстом

GLM-5 поддерживает контекстное окно в 200K токенов, но при использовании стоит учитывать:

1. Важное — в начало: Размещайте самую критичную информацию в начале промпта, а не в конце.
2. Обработка по частям: Для документов объемом более 100K токенов рекомендуется обрабатывать их частями, а затем объединять результат для большей стабильности.
3. Используйте кэш: В длинных диалогах одинаковые префиксы кэшируются автоматически, и цена за такой ввод составит всего $0.20/M.
4. Контролируйте длину вывода: При подаче длинного контекста на вход не забывайте выставлять адекватный max_tokens, чтобы избежать лишних трат на слишком длинные ответы.

Справочник по локальному развертыванию GLM-5

Если вам необходимо развернуть GLM-5 на собственной инфраструктуре, ниже приведены основные способы:

GLM-5 доступна в двух форматах весов: полная точность BF16 и квантованная версия FP8. Их можно скачать на HuggingFace (huggingface.co/zai-org/GLM-5) или ModelScope. Версия FP8 значительно снижает требования к видеопамяти, сохраняя при этом практически всю исходную производительность.

Ключевые параметры конфигурации для развертывания GLM-5:

• Тензорный параллелизм: 8-канальный (tensor-parallel-size 8)
• Использование видеопамяти: рекомендуется установить значение 0.85
• Парсер вызова инструментов: glm47
• Парсер логических рассуждений: glm45
• Спекулятивное декодирование: поддерживаются методы MTP и EAGLE

Для большинства разработчиков использование модели через API — это самый эффективный путь. Он избавляет от затрат на развертывание и обслуживание, позволяя сосредоточиться на разработке приложения. Если же вам необходимо приватное развертывание, обратитесь к официальной документации: github.com/zai-org/GLM-5

Итоги по вызову API GLM-5

Краткий обзор ключевых возможностей GLM-5

Ценность GLM-5 для Open Source сообщества

GLM-5 распространяется под лицензией Apache-2.0, что означает:

• Коммерческая свобода: компании могут бесплатно использовать, изменять и распространять модель без лицензионных отчислений.
• Тонкая настройка (Fine-tuning): на базе GLM-5 можно проводить дообучение на специфических данных для создания отраслевых решений.
• Приватное развертывание: конфиденциальные данные не покидают внутреннюю сеть, что соответствует требованиям безопасности в финансах, медицине и госсекторе.
• Экосистема сообщества: на HuggingFace уже доступно более 11 квантованных вариантов и более 7 версий с тонкой настройкой, и экосистема продолжает расти.

GLM-5, как флагманская модель от Zhipu AI, задает новую планку в области открытых больших языковых моделей:

• Архитектура MoE 744B: система из 256 экспертов, где при каждом проходе активируется 40 млрд параметров. Это обеспечивает отличный баланс между мощностью модели и эффективностью инференса.
• Сильнейший Open Source агент: показатель HLE w/ Tools 50.4% превосходит Claude Opus, модель специально оптимизирована для длительных рабочих процессов агентов.
• Обучение на отечественном железе: модель обучена на кластере из 100 000 чипов Huawei Ascend, что доказывает возможность создания передовых моделей на базе китайских вычислительных стеков.
• Высокая экономичность: стоимость $1 за 1 млн токенов на входе и $3.2 за 1 млн на выходе — это значительно дешевле закрытых моделей аналогичного уровня.
• Контекст 200K: поддержка обработки целых репозиториев кода и объемной технической документации за один раз, максимальный объем вывода — 128K токенов.
• Низкий уровень галлюцинаций (56%): асинхронное обучение с подкреплением (Slime RL) существенно повысило фактическую точность ответов.

Рекомендуем быстро протестировать все возможности GLM-5 через APIYI (apiyi.com). Цены на платформе соответствуют официальным, а при пополнении баланса действуют бонусы, позволяющие получить выгоду около 20%.

Материал подготовлен технической командой APIYI Team. Больше руководств по использованию ИИ-моделей ищите в справочном центре APIYI на apiyi.com.