Bukas ba ang GLM-5 weights at maaari ko bang patakbuhin ito nang lokal?

Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5. Sa 744B parameters na may 40B active, kakailanganin mo ng malaking hardware para patakbuhin ito nang lokal — tingnan ang VRAM at quantization guides bago subukan ang self-hosted setup.

Magkano ang GLM-5 at gaano kalaki ang context window?

Sa Z.ai API, ang GLM-5 ay nagkakahalaga ng $0.60 kada milyon input tokens at $1.92 kada milyon output tokens, na may 204,800-token na context window.

Paano naiiba ang GLM-5 sa GLM-4.5 o GLM-4.7?

Ang GLM-5 ay nag-scale mula sa GLM-4.5 na may 355B parameters (32B active) papuntang 744B (40B active) at nadagdagan ang pre-training data mula 23T hanggang 28.5T tokens; idinagdag din nito ang DeepSeek Sparse Attention at slime asynchronous RL infrastructure, na nagdudulot ng makabuluhang pagbuti sa coding, reasoning, at agentic benchmarks kumpara sa mga nauna.

GLM 5

2525°

#llm #z-ai #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Z.ai | 204,800 token context | $1.00/M input, $3.20/M output. GLM-5 is Z.ai’s flagship open-source foundation model engineered for complex systems design and long-horizon agent workflows. Built for expert developers, it delivers production-grade performance on large-scale programming tasks, rivaling leading closed-source models. With advanced agentic planning, deep backend reasoning, and iterative self-correction, GLM-5 moves beyond code generation to full-system construction and autonomous execution.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang GLM-5 ay ang flagship open-weights model ng Z.ai, isang 744B-parameter sparse MoE (40B active) na ginawa para sa komplikadong systems engineering at long-horizon agentic na gawain. Ito ay nag-scale mula sa GLM-4.5 na may mas maraming parameters, mas maraming pre-training data, at asynchronous RL infrastructure na tinatawag na slime na nagpapahusay sa post-training efficiency. Kung ang trabaho mo ay tungkol sa pagbuo at pagpapatakbo ng multi-step agent pipelines o malalaking backend systems, ito ang open-weights model na dapat mong subukan muna.

Kilalang-kilala sa

Top-tier open-source scores sa SWE-bench Verified at SWE-bench Multilingual
Malakas na agentic at terminal task performance, katunggali ng mga frontier closed models
744B total / 40B active MoE architecture na nagpapanatili ng manageable inference costs
204,800-token context window na may DeepSeek Sparse Attention para mapanatili ang kalidad ng mahabang context
Iterative self-correction at autonomous execution lampas sa single-shot code generation

Mag-ingat sa

Sa 744B parameters, nangangailangan ng seryosong hardware ang self-hosting; karamihan ay gagamit ng API.
Hindi detalyado ang mga terms ng lisensya dito — suriin ang Hugging Face repository bago anumang komersyal na deployment.
Ang output pricing na $1.92/M tokens ay hindi mura para sa mataas na volume ng agentic loops na gumagawa ng mahahabang traces.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

Disenyo ng distributed task queue

Disenyo ng production-ready distributed task queue sa Python gamit ang Redis. Isama ang worker process na may retry logic at exponential backoff, dead-letter queue para sa mga failed jobs, at simpleng producer API. Ipakita ang buong file structure, code ng bawat file, at ipaliwanag ang mga pangunahing desisyon sa arkitektura.

Ayusin ang concurrency bug

Mayroon akong Go HTTP server na paminsan-minsan ay nagbabalik ng stale data kapag mataas ang load. Maraming goroutines ang nagbabasa at sumusulat sa isang shared map nang walang synchronization. Tukuyin ang race condition, ipaliwanag kung bakit ito nagdudulot ng sintomas, isulat muli ang kaukulang bahagi gamit ang sync.RWMutex, at magdagdag ng test na sana ay nakadetect nito.

Magplano ng multi-step agent

Gumagawa ka ng agent na nagmo-monitor ng GitHub repository, nagde-detect kapag may bagong isyung may label na 'bug', nire-reproduce ang bug sa sandbox, nagmumungkahi ng ayos, nagbubukas ng pull request, at nag-aabiso sa Slack channel. Hatiin ito sa mga discrete na hakbang ng agent, tukuyin ang mga tool na kailangan sa bawat hakbang, at ituro kung saan dapat kailanganin ang human approval.

Ihambing sa

GLM 5.3 FlashX
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.37/M input, $1.25/M output
GLM 5V Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5 Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5.3 Prime
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $2.80/M input, $8.80/M output

Higit pang mga text model mula sa z-ai

Mga tanong na madalas itanong

Bukas ba ang GLM-5 weights at maaari ko bang patakbuhin ito nang lokal?: Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5. Sa 744B parameters na may 40B active, kakailanganin mo ng malaking hardware para patakbuhin ito nang lokal — tingnan ang VRAM at quantization guides bago subukan ang self-hosted setup.
Magkano ang GLM-5 at gaano kalaki ang context window?: Sa Z.ai API, ang GLM-5 ay nagkakahalaga ng $0.60 kada milyon input tokens at $1.92 kada milyon output tokens, na may 204,800-token na context window.
Paano naiiba ang GLM-5 sa GLM-4.5 o GLM-4.7?: Ang GLM-5 ay nag-scale mula sa GLM-4.5 na may 355B parameters (32B active) papuntang 744B (40B active) at nadagdagan ang pre-training data mula 23T hanggang 28.5T tokens; idinagdag din nito ang DeepSeek Sparse Attention at slime asynchronous RL infrastructure, na nagdudulot ng makabuluhang pagbuti sa coding, reasoning, at agentic benchmarks kumpara sa mga nauna.

Hatol ng Kapitan
Ang pinakamalakas na open-weights na opsyon para sa seryosong agentic at systems-engineering na gawain, basta kaya mong tanggapin ang infrastructure o ang output token bill.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Qwen2.5 72B Instruct

TEXT / LLM

DeepSeek Flash Latest

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang GLM 5 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm z-ai pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model