掌握 GLM-5 API 調用: 744B MoE 開源旗艦模型 5 分鐘上手指南

智譜AI在 2026 年 2 月 11 日正式發佈了 GLM-5，這是目前參數規模最大的開源大語言模型之一。GLM-5 採用 744B MoE 混合專家架構，每次推理激活 40B 參數，在推理、編碼和 Agent 任務上達到了開源模型的最佳水平。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 GLM-5 的技術架構原理、API 調用方法、Thinking 推理模式配置，以及如何在實際項目中發揮這個 744B 開源旗艦模型的最大價值。

GLM-5 核心參數一覽

在深入技術細節之前，先看一下 GLM-5 的關鍵參數:

GLM-5 的一個顯著特點是它完全基於華爲昇騰芯片和 MindSpore 框架訓練，實現了對國產算力棧的完整驗證。這對於國內開發者來說，意味着技術棧的自主可控又多了一個強有力的選擇。

GLM 系列版本演進

GLM-5 是智譜AI GLM 系列的第五代產品，每一代都有顯著的能力躍升:

從 GLM-4.5 的 355B 到 GLM-5 的 744B，總參數量翻了一倍多；活躍參數從 32B 提升到 40B，增幅 25%；預訓練數據從 23T 增加到 28.5T tokens。這些數字背後是智譜AI在算力、數據和算法三個維度上的全面投入。

🚀 快速體驗: GLM-5 已上線 API易 apiyi.com，價格與官網一致，充值加贈活動下來大約可以享受 8 折優惠，適合想要快速體驗這款 744B 旗艦模型的開發者。

GLM-5 MoE 架構技術解析

GLM-5 爲什麼選擇 MoE 架構

MoE （Mixture of Experts） 是當前大模型擴展的主流技術路線。相比 Dense 架構 （所有參數都參與每次推理），MoE 架構只激活一小部分專家網絡來處理每個 token，在保持大模型知識容量的同時大幅降低推理成本。

GLM-5 的 MoE 架構設計有以下關鍵特性:

簡單來說，GLM-5 雖然有 744B 參數，但每次推理只激活 40B （約 5.9%），這意味着它的推理成本遠低於同等規模的 Dense 模型，同時又能利用 744B 參數所蘊含的豐富知識。

GLM-5 的 DeepSeek Sparse Attention （DSA）

GLM-5 集成了 DeepSeek Sparse Attention 機制，這項技術在保持長上下文能力的同時，顯著降低了部署成本。配合 Multi-head Latent Attention （MLA），GLM-5 在 200K tokens 的超長上下文窗口下依然能夠高效運行。

具體來說:

• DSA （DeepSeek Sparse Attention）: 通過稀疏注意力模式減少注意力計算的複雜度。傳統的全注意力機制在處理 200K tokens 時計算量極大，DSA 通過選擇性關注關鍵 token 位置來降低計算開銷，同時保持信息的完整性
• MLA （Multi-head Latent Attention）: 將注意力頭的 KV 緩存壓縮到潛在空間中，減少約 33% 的內存佔用。在長上下文場景下，KV 緩存通常是顯存的主要消耗者，MLA 有效緩解了這個瓶頸

這兩項技術的結合意味着:即使是 744B 規模的模型，通過 FP8 量化後也可以在 8 張 GPU 上運行，大幅降低了部署門檻。

GLM-5 後訓練: Slime 異步 RL 系統

GLM-5 採用了名爲 "slime" 的新型異步強化學習基礎設施進行後訓練。傳統的 RL 訓練存在效率瓶頸——生成、評估和更新步驟之間存在大量等待時間。Slime 通過異步化這些步驟，實現了更細粒度的後訓練迭代，大幅提升訓練吞吐量。

傳統 RL 訓練流程中，模型需要先完成一批推理、等待評估結果、再進行參數更新，三個步驟串行執行。Slime 將這三個步驟解耦爲獨立的異步流水線，使得推理、評估和更新可以並行進行，從而顯著提升了訓練效率。

這項技術改進直接反映在了 GLM-5 的幻覺率上——較前代版本減少了 56%。更充分的後訓練迭代讓模型在事實準確性上獲得了明顯改善。

GLM-5 與 Dense 架構的對比

爲了更好地理解 MoE 架構的優勢，我們可以將 GLM-5 與假設的同等規模 Dense 模型進行對比:

MoE 架構的核心優勢在於: 它用 744B 參數的知識容量，換來了僅需 40B 參數推理成本的高效率。這就是爲什麼 GLM-5 能在保持前沿性能的同時，提供遠低於同級別閉源模型的定價。

GLM-5 API 調用快速上手

GLM-5 API 請求參數詳解

在編寫代碼之前，先了解 GLM-5 的 API 參數配置:

GLM-5 極簡調用示例

GLM-5 兼容 OpenAI SDK 接口格式，只需更換 base_url 和 model 參數即可快速接入:

from openai import OpenAI

client = OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

response = client.chat.completions.create（
    model="glm-5"，
    messages=[
        {"role": "system"， "content": "你是一位資深的 AI 技術專家"}，
        {"role": "user"， "content": "解釋 MoE 混合專家架構的工作原理和優勢"}
    ]，
    temperature=0.7，
    max_tokens=4096
）
print（response.choices[0].message.content）

上面這段代碼就是 GLM-5 最基礎的調用方式。模型 ID 使用 glm-5，接口完全兼容 OpenAI 的 chat.completions 格式，現有項目遷移只需修改兩個參數。

GLM-5 Thinking 推理模式

GLM-5 支持 Thinking 推理模式，類似 DeepSeek R1 和 Claude 的擴展思考能力。啓用後，模型會在回答前進行內部鏈式推理，對複雜數學、邏輯和編程問題的表現顯著提升:

from openai import OpenAI

client = OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
）

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

GLM-5 Thinking 模式使用建議:

GLM-5 流式輸出

對於需要實時交互的場景，GLM-5 支持流式輸出，用戶可以在模型生成的過程中逐步看到結果:

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 實現一個帶緩存的 HTTP 客戶端"}
    ]，
    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 與 Agent 構建

GLM-5 原生支持 Function Calling，這是構建 Agent 系統的核心能力。GLM-5 在 HLE w/ Tools 上拿到 50.4% 的成績超越了 Claude Opus （43.4%），說明它在工具調用和任務編排上表現出色:

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": "搜索知識庫中的相關文檔"，
            "parameters": {
                "type": "object"，
                "properties": {
                    "query": {"type": "string"， "description": "搜索關鍵詞"}，
                    "top_k": {"type": "integer"， "description": "返回結果數量"， "default": 5}
                }，
                "required": ["query"]
            }
        }
    }，
    {
        "type": "function"，
        "function": {
            "name": "execute_code"，
            "description": "在沙箱環境中執行 Python 代碼"，
            "parameters": {
                "type": "object"，
                "properties": {
                    "code": {"type": "string"， "description": "要執行的 Python 代碼"}，
                    "timeout": {"type": "integer"， "description": "超時時間（秒）"， "default": 30}
                }，
                "required": ["code"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create（
    model="glm-5"，
    messages=[
        {"role": "system"， "content": "你是一個能夠搜索文檔和執行代碼的AI助手"}，
        {"role": "user"， "content": "幫我查一下 GLM-5 的技術參數，然後用代碼畫一個性能對比圖"}
    ]，
    tools=tools，
    tool_choice="auto"
）

# 處理工具調用
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print（f"調用工具: {tool_call.function.name}"）
        print（f"參數: {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": "你是一位資深軟件工程師"}，
        {"role": "user"， "content": "設計一個分佈式任務調度系統的架構"}
    ]，
    "max_tokens": 8192，
    "temperature": 0.7，
    "stream": true
  }'

🎯 技術建議: GLM-5 兼容 OpenAI SDK 格式，現有項目只需修改 base_url 和 model 兩個參數即可遷移。通過 API易 apiyi.com 平臺調用，可以享受統一接口管理和充值加贈優惠。

GLM-5 Benchmark 性能實測

GLM-5 核心 Benchmark 數據

GLM-5 在多個主流 benchmark 上展現了開源模型的最強水平:

GLM-5 性能分析: 4 大核心優勢

從 benchmark 數據可以看到幾個值得關注的點:

1. GLM-5 Agent 能力: HLE w/ Tools 超越閉源模型

GLM-5 在 Humanity's Last Exam （帶工具使用） 上拿到了 50.4% 的成績，超越了 Claude Opus 的 43.4%，僅次於 Kimi K2.5 的 51.8%。這說明 GLM-5 在 Agent 場景下——需要規劃、調用工具、迭代求解的複雜任務中——已經具備了前沿模型水平。

這個結果與 GLM-5 的設計理念一致: 它從架構到後訓練都針對 Agent 工作流進行了專門優化。對於想要構建 AI Agent 系統的開發者來說，GLM-5 提供了一個開源且高性價比的選擇。

2. GLM-5 編碼能力: 進入第一梯隊

HumanEval 90%、SWE-bench Verified 77.8%，說明 GLM-5 在代碼生成和真實軟件工程任務上已經非常接近 Claude Opus （80.9%） 和 GPT-5 （80.0%） 的水平。作爲開源模型，SWE-bench 77.8% 是一個重要的突破——這意味着 GLM-5 已經能夠理解真實的 GitHub issue、定位代碼問題並提交有效的修復。

3. GLM-5 數學推理: 接近天花板

AIME 2026 I 上 GLM-5 拿到 92.7%，僅落後 Claude Opus 0.6 個百分點。GSM8k 97% 也說明在中等難度的數學問題上，GLM-5 已經非常可靠。MATH 88% 的成績同樣位於第一梯隊。

4. GLM-5 幻覺控制: 大幅降低

根據官方數據，GLM-5 較前代版本幻覺率減少了 56%。這得益於 Slime 異步 RL 系統帶來的更充分的後訓練迭代。在需要高準確性的信息提取、文檔摘要和知識庫問答場景中，更低的幻覺率直接轉化爲更可靠的輸出質量。

GLM-5 與同級開源模型的定位

在當前開源大模型競爭格局中，GLM-5 的定位比較明確:

GLM-5 的差異化優勢主要體現在三個方面: Agent 工作流的專門優化 （HLE w/ Tools 領先）、極低的幻覺率 （減少 56%）、以及全國產算力訓練所帶來的供應鏈安全。對於需要在國內部署前沿開源模型的企業來說，GLM-5 是一個值得重點關注的選項。

GLM-5 定價與成本分析

GLM-5 官方定價

GLM-5 與競品價格對比

GLM-5 的定價策略非常有競爭力，特別是與閉源前沿模型相比:

從價格看，GLM-5 定位在 GPT-5 和 DeepSeek V3 之間——比大部分閉源前沿模型便宜很多，但比輕量級開源模型略貴。考慮到 744B 的參數規模和開源最強的性能表現，這個定價是合理的。

GLM 全系列產品線與定價

如果 GLM-5 不完全匹配你的場景，智譜還提供了完整的產品線供選擇:

💰 成本優化: GLM-5 已上線 API易 apiyi.com，價格與 Z.ai 官方一致。通過平臺充值加贈活動，實際使用成本大約可以降到官方價格的 8 折，適合有持續調用需求的團隊和開發者。

GLM-5 適用場景與選型建議

GLM-5 適合哪些場景

根據 GLM-5 的技術特點和 benchmark 表現，以下是具體的場景推薦:

強烈推薦的場景:

• Agent 工作流: GLM-5 專爲長週期 Agent 任務設計，HLE w/ Tools 50.4% 超越 Claude Opus，適合構建自主規劃和工具調用的 Agent 系統
• 代碼工程任務: HumanEval 90%、SWE-bench 77.8%，勝任代碼生成、Bug 修復、代碼審查和架構設計
• 數學與科學推理: AIME 92.7%、MATH 88%，適合數學證明、公式推導和科學計算
• 超長文檔分析: 200K 上下文窗口，處理完整代碼庫、技術文檔、法律合同等超長文本
• 低幻覺問答: 幻覺率減少 56%，適合知識庫問答、文檔摘要等需要高準確性的場景

可以考慮其他方案的場景:

• 多模態任務: GLM-5 本體僅支持文本，需要圖像理解請選擇 GLM-4.6V 等視覺模型
• 極致低延遲: 744B MoE 模型的推理速度不如小模型，高頻低延遲場景建議使用 GLM-4.7-FlashX
• 超低成本批量處理: 大批量文本處理如果對質量要求不高，DeepSeek V3 或 GLM-4.7-FlashX 成本更低

GLM-5 與 GLM-4.7 選型對比

💡 選擇建議: 如果你的項目需要頂級推理能力、Agent 工作流或超長上下文處理，GLM-5 是更好的選擇。如果預算有限且任務複雜度適中，GLM-4.7 也是不錯的性價比方案。兩個模型都可以通過 API易 apiyi.com 平臺調用，方便隨時切換測試。

GLM-5 API 調用常見問題

GLM-5 API 調用最佳實踐

在實際使用 GLM-5 時，以下幾個實踐經驗可以幫助你獲得更好的效果:

GLM-5 System Prompt 優化

GLM-5 對 system prompt 的響應質量很高，合理設計 system prompt 可以顯著提升輸出質量:

# 推薦: 明確角色定義 + 輸出格式要求
messages = [
    {
        "role": "system"，
        "content": """你是一位資深的分佈式系統架構師。
請遵循以下規則:
1. 回答要結構化，使用 Markdown 格式
2. 給出具體的技術方案而非泛泛而談
3. 如果涉及代碼，提供可運行的示例
4. 在適當位置標註潛在風險和注意事項"""
    }，
    {
        "role": "user"，
        "content": "設計一個支持百萬級併發的消息隊列系統"
    }
]

GLM-5 temperature 調優指南

不同任務對 temperature 的敏感度不同，以下是實測建議:

• temperature 0.1-0.3: 代碼生成、數據提取、格式轉換等需要精確輸出的任務
• temperature 0.5-0.7: 技術文檔、問答、摘要等需要穩定且有一定表達靈活度的任務
• temperature 0.8-1.0: 創意寫作、頭腦風暴等需要多樣性的任務
• temperature 1.0 （Thinking 模式）: 數學推理、複雜編程等深度推理任務

GLM-5 長上下文處理技巧

GLM-5 支持 200K tokens 的上下文窗口，但在實際使用中需要注意:

1. 重要信息前置: 將最關鍵的上下文放在 prompt 開頭位置，而非末尾
2. 分段處理: 超過 100K tokens 的文檔建議分段處理後合併，以獲得更穩定的輸出
3. 利用緩存: 多輪對話中，相同的前綴內容會自動被緩存，緩存輸入價格僅 $0.20/M
4. 控制輸出長度: 長上下文輸入時適當設置 max_tokens，避免輸出過長增加不必要的成本

GLM-5 本地部署參考

如果你需要在自有基礎設施上部署 GLM-5，以下是主要的部署方式:

GLM-5 提供 BF16 全精度和 FP8 量化兩種權重格式，可從 HuggingFace （huggingface.co/zai-org/GLM-5） 或 ModelScope 下載。FP8 量化版本在保持大部分性能的同時，顯著降低了顯存需求。

部署 GLM-5 需要的關鍵配置:

• 張量並行: 8 路 （tensor-parallel-size 8）
• 顯存利用率: 建議設爲 0.85
• 工具調用解析器: glm47
• 推理解析器: glm45
• 投機解碼: 支持 MTP 和 EAGLE 兩種方式

對於大多數開發者來說，通過 API 調用是最高效的方式，省去了部署運維成本，只需專注於應用開發。需要私有化部署的場景可以參考官方文檔: github.com/zai-org/GLM-5

GLM-5 API 調用總結

GLM-5 核心能力速查

GLM-5 開源生態價值

GLM-5 採用 Apache-2.0 許可證開源，這意味着:

• 商業自由: 企業可以免費使用、修改和分發，無需支付許可費
• 微調定製: 可以基於 GLM-5 進行領域微調，構建行業專屬模型
• 私有部署: 敏感數據不出內網，滿足金融、醫療、政府等合規要求
• 社區生態: HuggingFace 上已有 11+ 量化變體和 7+ 微調版本，生態持續擴展

GLM-5 作爲智譜AI的最新旗艦模型，在開源大模型領域樹立了新的標杆:

• 744B MoE 架構: 256 專家系統，每次推理激活 40B 參數，在模型容量和推理效率之間取得出色平衡
• 開源最強 Agent: HLE w/ Tools 50.4% 超越 Claude Opus，專爲長週期 Agent 工作流設計
• 全國產算力訓練: 基於 10 萬塊華爲昇騰芯片訓練，驗證了國產算力棧的前沿模型訓練能力
• 高性價比: 輸入 $1/M、輸出 $3.2/M，遠低於同級別閉源模型，開源社區可自由部署和微調
• 200K 超長上下文: 支持完整代碼庫和大型技術文檔的一次性處理，最大輸出 128K tokens
• 56% 低幻覺: Slime 異步 RL 後訓練大幅提升了事實準確性

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本文由 APIYI Team 技術團隊撰寫，更多 AI 模型使用教程請關注 API易 apiyi.com 幫助中心。