GLM-5 2026 архітектура, бенчмарки, можливості та обмеження

GLM-5 від Zhipu AI (Z.ai) — це одна з найбільших open-weight моделей 2026 року, орієнтована на agentic engineering та long-horizon задачі. Реліз 11–12 лютого 2026 року став важливим кроком у розвитку автономних AI-систем.

Спойлер: 744B MoE (40B active), 200K контекст, сильні результати в coding та agent-бенчмарках, але з компромісами в швидкості та мультимодальності.

📚 Зміст статті

• 📌 Що таке GLM-5 та до якого сімейства відноситься
• 📌 Архітектура моделі
• 📌 Контекстне вікно
• 📌 Reasoning та позиціонування в бенчмарках
• 📌 Мультимодальність
• 📌 Tool-calling можливості
• 📌 Вартість API
• 📌 Для яких задач підходить найкраще
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

🎯 Що таке GLM-5 та до якого сімейства відноситься

GLM-5 представляє еволюційний крок сімейства GLM у напрямку масштабування параметрів та спеціалізації на автономних системах, переходячи від короткострокового кодогенерування до довгострокового agentic engineering.

Розвиток сімейства GLM:

• 2022 — GLM-130B (одна з перших великих китайських open-моделей)
• 2023–2024 — GLM-4 серія (перехід на MoE-архітектуру)
• 2025 — GLM-4.5/4.7 (355B total, 32B active)
• 2026 — GLM-5 (744B total parameters, ~40B active per token)

Тренування GLM-5 проводилося виключно на апаратному стеку Huawei Ascend з використанням фреймворку MindSpore — це ключовий аспект незалежності від NVIDIA-екосистеми після потрапляння Zhipu AI до Entity List США (2025). Реліз відбувся відразу після Китайського Нового року (11–12 лютого 2026), з відкритими вагами на Hugging Face (zai-org/GLM-5) та ModelScope (ZhipuAI/GLM-5), включаючи FP8-квантизовану версію для inference.

Офіційний анонс GLM-5 (z.ai/blog) | Репозиторій на Hugging Face | ModelScope

Контекст випуску та значення у 2026 році

GLM-5 вийшла в період, коли китайські компанії активно скорочують відставання від західних frontier-моделей у open-weight сегменті. Масштабування до 744B total parameters (з активацією ~40B на токен) та інтеграція DeepSeek Sparse Attention (DSA) дозволяють досягти високої ефективності inference при збереженні великого контексту. Основний акцент — на задачах, що вимагають автономності: self-correction, multi-step tool chaining, генерація кінцевих артефактів замість простого тексту.

MIT-ліцензія забезпечує повну свободу використання: fine-tuning, self-hosting, комерційне розгортання без обмежень. Це робить GLM-5 привабливою для розробників та організацій, які потребують контролю над моделлю та даними, на відміну від закритих API Claude чи GPT.

Висновок: GLM-5 є логічним продовженням сімейства GLM у напрямку масштабування та спеціалізації на агентних системах, представляючи один з наймасштабніших відкритих проєктів китайського AI-фронтиру станом на 2026 рік.

Архітектура моделі GLM-5

Поєднання MoE з DSA дозволяє масштабувати параметри до 744B при збереженні прийнятної ефективності inference, а Slime забезпечує масштабовану post-training без значних синхронізаційних втрат.

Базова архітектура GLM-5 базується на decoder-only Transformer з наступними ключовими елементами:

• MoE-шар: 256 експертів, активація top-8 на токен (актуально ~40B параметрів на крок inference, sparsity ≈5.9%).
• Attention-механізм: DeepSeek Sparse Attention (DSA) — знижує обчислювальну складність з квадратичної до лінійної за кількістю ключових токенів.
• Позиційне кодування: Rotary Position Embeddings (RoPE).
• Post-training: асинхронний RL-фреймворк Slime, який підвищує throughput та покращує long-horizon агентні поведінки.

Офіційний технічний опис GLM-5 | ArXiv препринт | GitHub Slime RL

Контекстне вікно

Велике контекстне вікно дозволяє GLM-5 ефективно працювати з довгими послідовностями без пропорційного зростання витрат на обчислення.

Reasoning та позиціонування в бенчмарках

Висновок: GLM-5 лідирує серед відкритих моделей в інженерних та агентних сценаріях, фактично зрівнявшись із закритими флагманами 2026 року.

Мультимодальність

GLM-5 покладається на інструменти та зовнішні моделі для мультимодальних сценаріїв, а не на вбудовану native обробку кількох типів даних, як у Gemini 2.0 чи GPT-5.2.

Технічні характеристики мультимодальності GLM-5 (станом на 2026 рік):

• Document generation: вбудована native здатність створювати структуровані файли (.docx, .pdf, .xlsx) безпосередньо з текстового опису або даних. Модель генерує не тільки текстовий вміст, але й макети, таблиці, графіки та форматування (наприклад, sponsorship proposal з секціями, таблицями, color palette та placeholders для зображень). Це реалізовано через спеціалізований post-training етап та tool-use в Agent mode.
• Native vision/audio/video: відсутня в базовій GLM-5. Обробка зображень, аудіо чи відео вимагає використання окремих моделей сімейства:

  • GLM-Image / GLM-Vision — для image understanding та generation
  • GLM-4.6V / GLM-Audio — для аудіо/мультимедіа

  Інтеграція відбувається через tool-calling (наприклад, виклик зовнішньої моделі для аналізу зображення, потім використання результату в GLM-5), що додає latency та ускладнює пайплайн.

• Multimodal input в API: обмежений текстом + файлами (PDF, DOCX, XLSX, зображення як вхідні файли для опису). GLM-5 може аналізувати завантажені документи чи зображення через вбудовані інструменти, але не виконує глибокий cross-modal reasoning (наприклад, "опиши відео та напиши код на його основі") без додаткових кроків.

Офіційний анонс GLM-5 (розділ про можливості) |

Документація мультимодальних можливостей Z.ai

Порівняння з іншими моделями та практичні наслідки

Порівняно з Gemini 2.0 / GPT-5.2 (які мають native unified multimodal backbone), GLM-5 поступається в задачах, що вимагають одночасної обробки кількох модальностей (наприклад, аналіз відео + генерація коду, або image-to-text reasoning з високою точністю). У бенчмарках типу MMMU (Multimodal Massive Multitask Understanding) GLM-5 (або GLM-Vision) показує нижчі результати (~70–75% vs 84–88% у лідерів).

Водночас сильна сторона — document-heavy сценарії: генерація повноцінних звітів, презентацій, фінансових моделей чи PRD з сирих текстових даних без зовнішніх інструментів. Це робить модель ефективною в enterprise-автоматизації офісних процесів, де основний вхід — текст або структуровані документи.

Обмеження: відсутність єдиного multimodal encoder/decoder призводить до фрагментації пайплайнів (GLM-5 + окрема vision-модель), що збільшує latency, витрату токенів та складність інтеграції.

Висновок розділу: Мультимодальність GLM-5 обмежена переважно текстом та генерацією документів, з залежністю від окремих моделей сімейства для vision/audio/video. Це робить її придатною для document-centric та text-heavy задач, але менш універсальною в порівнянні з моделями з native cross-modal архітектурою.

Tool-calling можливості

Tool-calling у GLM-5 реалізовано не як додаткова функція, а як інтегральна частина post-training, що забезпечує високу точність у виборі та послідовності викликів інструментів.

Технічні деталі реалізації в API (api.z.ai /v4/chat/completions, станом на 2026 рік):

• tools: масив функцій у форматі JSON Schema (name, description, parameters). Модель повертає `tool_calls` у відповіді з аргументами для виконання.
• tool_choice:

  • "auto" — модель самостійно вирішує, чи викликати інструмент
  • "required" — обов’язковий виклик інструменту
  • "none" — заборона виклику
  • конкретна функція — примусовий виклик певного інструменту

• thinking mode:

  • interleaved — роздуми між кожним кроком decode та tool call
  • preserved — збереження reasoning між кількома турами (особливо корисно в Agent mode та coding-ендпоінті)
  • параметр: `thinking: {"type": "enabled"}` або "disabled"

• tool_stream=true: streaming параметрів інструменту в реальному часі (корисно для UI та швидкого відображення прогресу агента).
• structured output: `response_format: { "type": "json_schema", "json_schema": {...} }` — примусовий JSON-вивід за схемою.
• multi-tool chaining: модель може викликати кілька інструментів послідовно в одному відповіді або ітеративно через multi-turn (план → виклик → аналіз результату → наступний виклик).

Офіційна документація Function Calling |

Thinking Mode та preserved reasoning |

Анонс GLM-5 з прикладами agentic workflows

Ефективність та приклади використання

GLM-5 показує високу точність у виборі інструментів та послідовності дій завдяки спеціалізованому RL-етапу (Slime framework). Це проявляється в:

• Бенчмарках: τ²-Bench 89.7% (tool invocation accuracy), Tool-Decathlon 39.2% (multi-tool).
• Long-horizon задачах: Vending Bench 2 — повний цикл бізнес-симуляції з multi-step плануванням та self-correction.
• Реальних сценаріях: аналіз великих даних → виклик інструменту для розрахунку → генерація звіту → перевірка результату → коригування.

Обмеження: при високому навантаженні (пікові години) tool-calling може зазнавати затримок через throttling. У складних multi-tool сценаріях іноді спостерігається надмірна кількість викликів (over-calling), що вимагає ретельного налаштування промптів та tool descriptions.

Висновок: Tool-calling у GLM-5 є однією з ключових сильних сторін моделі, забезпечуючи надійну основу для автономних агентів з multi-step плануванням, self-correction та ефективним використанням інструментів, що вирізняє її серед open-weight рішень 2026 року.

Вартість API

Низька базова ціна робить GLM-5 економічно вигідним для production-агентів та довгих сесій, особливо з урахуванням context caching та open-weight можливостей self-hosting.

Деталі прайсингу (станом на лютий 2026, офіційні docs.z.ai):

Офіційна сторінка прайсингу (docs.z.ai)

Фактори, що впливають на реальну вартість

Реальна витрата залежить від режиму використання:

• Thinking mode (interleaved/preserved) збільшує кількість токенів на 20–50% через внутрішні роздуми, що підвищує вартість на складних задачах.
• Context caching знижує витрати на повторювані префікси (до $0.2/млн), критично для довгих агентних сесій або RAG.
• GLM Coding Plan ($10–$50+/міс залежно від tier): дає вищі квоти, але GLM-5 споживає 2–3× більше квоти порівняно з GLM-4.7, що робить низькі плани менш вигідними для інтенсивного використання.
• Self-hosting: MIT-ліцензія дозволяє локальний запуск (vLLM/SGLang), усуваючи API-витрати, але вимагає значних ресурсів (1.5 TB BF16 weights, 8+ H200 GPUs).

Порівняння з конкурентами (орієнтовно 2026):

• Claude Opus 4.5/4.6: $5–$10 input / $25–$37.5 output (3–10× дорожче GLM-5).
• GPT-5.2: ~$1.75–$5 input / $14–$25 output (3–8× дорожче).

GLM-5 виграє в сценаріях з великим обсягом токенів (long-horizon агенти, RAG), де різниця в ціні стає суттєвою.

Висновок розділу: Вартість API GLM-5 є однією з найнижчих серед моделей frontier-рівня, що робить її привабливою для масштабних production-застосувань з агентними та long-context сценаріями, особливо з урахуванням caching та open-weight альтернативи self-hosting.

Для яких задач підходить найкраще

GLM-5 спеціалізується на переході від короткострокового кодогенерування до повноцінного виконання завдань з автономним плануванням та перевіркою результатів, що робить її придатною для production-агентів та інженерних пайплайнів.

Основні сценарії, де GLM-5 демонструє найвищу ефективність (на основі бенчмарків та архітектурних особливостей):

• Agentic coding та інженерія програмного забезпечення: повний цикл генерації коду (full-stack: frontend + backend + deploy-скрипти), рефакторинг legacy-коду, bug-fixing, архітектурне планування. Сильні результати на SWE-bench Verified (77.8%) та SWE-bench Multilingual (73.3%) дозволяють обробляти реальні GitHub-issues з великими репозиторіями (200K контекст).
• Автономні агенти з long-horizon плануванням: multi-turn агенти з self-correction, tool-chaining та ітеративним виконанням (Vending Bench 2 — $4,432 баланс у симуляції бізнесу на рік; BrowseComp 75.9% — веб-навігація з управлінням контекстом). Підходить для автономних пайплайнів типу Devin-подібних агентів або enterprise-автоматизації.
• Генерація та автоматизація документів: створення повноцінних звітів, PRD, фінансових моделей, lesson plans, sponsorship proposals з сирих даних → готові файли (.docx, .pdf, .xlsx) з макетами, таблицями, графіками. Це одна з найсильніших сторін моделі в Agent mode.
• Enterprise RAG та long-context reasoning: аналіз великих документів, кодових баз, логів, юридичних текстів (200K+ контекст з DSA для стабільності якості). Підходить для корпоративних пошукових систем, аналізу compliance-документів, технічної документації.
• Tool-heavy та multi-step задачі: сценарії з викликом кількох інструментів, перевіркою результатів та коригуванням (Terminal-Bench 2.0 56–61%, HLE w/Tools 50.4%).

Сценарії, де GLM-5 менш ефективна

Модель менш оптимальна в задачах з такими вимогами:

• Ultra-low latency інтерактивні чат-боти (thinking mode додає затримку, швидкість ~17–19 ток/с).
• Важка native мультимодальність (vision/audio/video reasoning — потребує окремих моделей, інтеграція не безшовна).
• Високонавантажені real-time системи з тисячами паралельних запитів (throttling та обмежена concurrency на піках).
• Креативні або сильно неоднозначні задачі з високою situational awareness (Claude Opus 4.5 часто перевершує в nuanced промптах та UI/mockup-генерації).

Загалом GLM-5 найкраще проявляє себе в сценаріях, де пріоритет — автономність, довгострокове планування, генерація кінцевих артефактів та економія на токенах, а не максимальна швидкість чи універсальна мультимодальність.

Висновок розділу: GLM-5 найбільш ефективна в задачах, що вимагають високої автономності, multi-step планування, tool-use та обробки великих контекстів — agentic coding, enterprise RAG, генерація документів та long-horizon агенти. У сценаріях з жорсткими вимогами до latency, креативності чи native мультимодальності перевагу мають інші моделі.

❓ Часті питання (FAQ)

Коли вийшла GLM-5?

Офіційний реліз GLM-5 відбувся 11–12 лютого 2026 року (відразу після Китайського Нового року). Анонс та відкриття ваг на Hugging Face і ModelScope відбулися в цей же період.

Яка ліцензія GLM-5?

Модель розповсюджується під ліцензією MIT. Це означає повний open-weight статус: дозволено завантаження ваг, fine-tuning, self-hosting, комерційне використання, модифікацію та поширення без обмежень, за умови збереження копірайту та ліцензійної заяви.

Чи підтримує GLM-5 vision та інші мультимодальні можливості?

GLM-5 — це переважно текстова модель без native підтримки обробки зображень, аудіо чи відео. Для vision-задач (розпізнавання, опис, аналіз зображень) використовуються окремі моделі сімейства GLM (наприклад, GLM-Image або GLM-Vision). Інтеграція можлива через tool-calling або API Z.ai, але це не є безшовним і додає додаткові кроки в пайплайн. Для повноцінних мультимодальних сценаріїв (image-to-text reasoning, video understanding) GLM-5 поступається моделям з unified multimodal backbone (Gemini 2.0, GPT-5.2).

Яка максимальна довжина контексту в GLM-5?

Офіційно заявлено 200 000 токенів для вхідного контексту, з підтвердженим значенням до 202 752 токенів у тестах HLE w/Tools. Максимальна довжина генерації — 131 072 токени (128K–131K залежно від конфігурації). DeepSeek Sparse Attention (DSA) забезпечує стабільність якості на повному вікні.

Чи можна запускати GLM-5 локально (self-hosting)?

Так, завдяки MIT-ліцензії та відкритим вагам модель доступна для локального запуску. Підтримуються фреймворки vLLM, SGLang, KTransformers, Ascend NPU. Вимоги: ~1.5 TB пам’яті в BF16 (мінімум 8× H200/H20 GPUs з high-bandwidth interconnect). FP8-квантизація значно знижує вимоги, але все одно це enterprise-рівень обладнання. Для менших команд рекомендовано використовувати API або OpenRouter.

✅ Висновки

• 🔹 GLM-5 — це масштабна open-weight модель (744B MoE, ~40B active per token) з акцентом на agentic engineering, кодування та long-horizon задачі, що вирізняє її серед сімейства GLM та open-weight рішень 2026 року.
• 🔹 Основні технічні переваги: контекстне вікно до 200K+ токенів з DeepSeek Sparse Attention, високі результати в бенчмарках SWE-bench Verified (77.8%), Terminal-Bench 2.0 (56.2–60.7%), HLE w/Tools (50.4%), Vending Bench 2 ($4,432), низька вартість API ($1 / $3.2 за млн токенів) та повна MIT-ліцензія для fine-tuning і self-hosting.
• 🔹 Обмеження включають нижчу швидкість інференсу (~17–19 токенів/с у thinking mode), відсутність native мультимодальності (vision/audio/video обробка через окремі моделі сімейства), високі вимоги до ресурсів для локального запуску (~1.5 TB BF16 weights, мінімум 8× H200/H20 GPUs) та операційні обмеження сервісу (throttling, concurrency на піках).
• 🔹 Модель демонструє конкурентоспроможність у задачах з автономним плануванням, multi-step tool-use, self-correction та генерацією кінцевих артефактів, наближаючись до рівня Claude Opus 4.5 / GPT-5.2 у спеціалізованих агентних та кодингових оцінках.

Головна думка: GLM-5 у 2026 році є одним з наймасштабніших відкритих рішень для розробників та компаній, які потребують автономних агентів, обробки великих контекстів, довгострокового планування та економічного інференсу з можливістю повного контролю над моделлю та даними.

Повний огляд платформи Z.ai (Zhipu AI) 2026

Детальний аналіз платформи Z.ai, включаючи порівняння режимів Chat та Agent, архітектуру API, обмеження сервісу, позиціонування GLM-5 та рекомендації щодо використання — доступний у статті:

Z.ai (Zhipu AI) 2026: архітектура платформи, режими Chat vs Agent та можливості GLM-5