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

У 2026 році китайські LLM-платформи стрімко наближаються до західних frontier-моделей. Z.ai від Zhipu AI — один з лідерів цього руху завдяки GLM-5.

Спойлер: GLM-5 (744B MoE, 40B active) досягає рівня Claude Opus 4.5 у agentic coding та reasoning, при цьому є open-source (MIT) і значно дешевшим в API.

📚 Зміст статті

• 📌 Що таке Z.ai та місце на ринку LLM 2026
• 📌 Архітектура платформи: API, моделі, tool-calling
• 📌 Режим /chat — як працює
• 📌 Режим /agent — відмінності від chat
• 📌 Основний движок: серія GLM, фокус на GLM-5
• 📌 Для яких задач підходить Z.ai
• 📌 Обмеження та позиціонування
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

Ця стаття зібрала головні матеріали для розуміння Z.ai (Zhipu AI) LLM

• → Детальний розбір GLM-5
• → Порівняння GLM-5 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5
• → Глибоке занурення в Chat mode (кластер 1)
• → Як працює Agent mode та його API-реалізація

🎯 Що таке Z.ai та яке місце займає на ринку LLM 2026

Zhipu AI тренувала GLM-5 повністю на Huawei Ascend (MindSpore), без залежності від NVIDIA-апаратного стеку — ключовий геополітичний та технічний фактор після потрапляння до US Entity List у 2025 році.

Z.ai — це споживчий інтерфейс (chat.z.ai) та developer-платформа (api.z.ai), повністю сумісна з OpenAI API spec (/v4/chat/completions). Zhipu AI провела IPO на Гонконгській біржі 8 січня 2026 (тікер 2513.HK), залучивши ~HK$4.35 млрд. Після релізу GLM-5 11 лютого 2026 акції компанії продемонстрували стрімке зростання.

Офіційний анонс GLM-5 | Головний сайт Z.ai

Хто стоїть за платформою

Zhipu AI — один з найбільших незалежних AI-розробників Китаю, заснований професорами Tsinghua University. Серед інвесторів: Alibaba, Tencent, Meituan, Xiaomi та саудівський Prosperity7 Ventures. Після IPO компанія стала першою публічною foundation-model компанією у світі, що підкреслює її фінансову та технологічну зрілість.

Чому це важливо для розробників та enterprise 2026

GLM-5 пропонує SOTA результати: SWE-bench Verified 77.8%, Terminal-Bench 2.0 ~61.1%. При цьому ціна API (за 1 млн токенів) у 3–10 разів нижча за Claude Opus 4.5 або GPT-5.2. MIT-ліцензія забезпечує повний контроль над даними через self-hosting.

GLM-5 в дії: розробники використовують платформу для автономних пайплайнів: від архітектури до деплою, з вбудованою здатністю до self-correction та генерації складних артефактів (.docx/.pdf/.xlsx).

• ✔️ Open-weight MIT → повний контроль даних та моделі.
• ✔️ 200K контекст + DSA → ефективний RAG без втрати якості.
• ✔️ Agent mode → реальні deliverables (документи, код) замість тексту.

Висновок: Z.ai у 2026 — це інфраструктура для agentic AI: потужна, відкрита, економічна та незалежна від західного hardware-екосистеми.

📌 Архітектура платформи: API, моделі, tool-calling

Архітектура Z.ai побудована навколо єдиного OpenAI-компатибельного бекенду, що дозволяє мігрувати код з OpenAI/Anthropic за зміною base_url та api_key, без переписування логіки tool-calling чи reasoning.

Платформа складається з трьох основних шарів:

• Frontend / Consumer interface: chat.z.ai — безкоштовний веб-чат з Agent mode, вбудованими skills (генерація .docx/.pdf/.xlsx, landing pages, код тощо).
• Backend API: RESTful ендпоінти на https://api.z.ai/api/paas/v4 (загальний) та https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 (для GLM Coding Plan / agentic coding). Повна сумісність з OpenAI SDK (Python, JS тощо) — достатньо замінити base_url та ключ.
• Моделі та inference: флагман GLM-5 (744B MoE, 40B active), GLM-4.7, GLM-4.6 тощо, розгорнуті на власному кластері (Huawei Ascend + MindSpore). Підтримка DeepSeek Sparse Attention (DSA) для ефективного long-context (200K токенів).

Офіційний Quick Start | API Reference (chat/completions)

Tool-calling та function execution

Tool-calling реалізований за стандартом OpenAI: параметри tools (масив функцій з JSON schema), tool_choice (none / auto / required / specific function). Модель повертає tool_calls у відповіді, підтримує multi-tool calls та interleaved thinking (роздуми між викликами інструментів). GLM-5 має покращену точність у tool-use завдяки спеціалізованому RL-етапу в тренуванні.

Офіційна документація Function Calling

Thinking mode та reasoning capabilities

GLM-5 має кілька режимів thinking: за замовчуванням — interleaved thinking (роздуми перед кожною відповіддю та tool call). Параметр thinking: {"type": "enabled"} або "disabled". На coding-ендпоінті — увімкнено за замовчуванням, на загальному — можна контролювати. Це дозволяє моделі виконувати складний step-by-step reasoning, self-correction та chaining tool calls з аналізом проміжних результатів.

Деталі Thinking Mode | Анонс GLM-5 з описом Agentic Engineering

Додаткові ключові можливості

• ✔️ Streaming — реальний час виведення (stream: true), з підтримкою tool streaming.
• ✔️ Context Caching — інтелектуальне кешування для довгих сесій, знижує витрати на повторний контекст.
• ✔️ Structured Output — примусовий JSON / schema output для системної інтеграції.
• ✔️ Макс. параметри: max_tokens до 128K, temperature, top_p тощо — все як в OpenAI.

Structured Output | Context Caching

Приклад базового API-запиту (cURL, OpenAI-сумісний)

curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Привіт, що таке Agentic Engineering?"}],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1024,
"thinking": {"type": "enabled"},
"stream": true
}'

Архітектура Z.ai — це максимально зручна для розробників інфраструктура: повна OpenAI-сумісність, потужні agentic можливості (tool-calling + interleaved thinking) та спеціалізовані ендпоінти роблять її ідеальною для швидкої міграції та production-використання агентів і складного reasoning.

Режим /chat — як працює

Chat mode — це "швидкий мозок": модель відповідає миттєво, без додаткового overhead від планування, виклику інструментів чи генерації артефактів. Це робить його оптимальним для real-time застосунків.

У веб-інтерфейсі chat.z.ai режим Chat активується за замовчуванням (або перемикається вручну). В API — це стандартний виклик /api/paas/v4/chat/completions з параметрами OpenAI-сумісними. GLM-5 використовує MoE-архітектуру (744B total, 40B active) + DeepSeek Sparse Attention (DSA) для ефективного long-context inference без значного зростання витрат.

Офіційна документація Chat Completion | Анонс GLM-5 з описом Chat vs Agent

Внутрішня робота inference pipeline в Chat mode

1. Запит → токенізація повідомлень (системний промпт + історія + user input).
2. Контекст (до 200K токенів) проходить через MoE + DSA (спарсна увага економить ~50–70% compute порівняно з dense).
3. GLM-5 генерує відповідь з interleaved thinking (роздуми між кроками decode, якщо thinking: {"type": "enabled"}).
4. Без автоматичних tool calls — якщо потрібно tool, модель поверне текстовий опис, але не викличе його самостійно (на відміну від Agent).
5. Streaming (stream: true) виводить токени в реальному часі, latency на першу відповідь — <1–2 с на простих запитах.

Ключові особливості та параметри

• ✔️ System prompt — повна підтримка, зберігається в історії.
• ✔️ Multi-turn контекст — автоматичне збереження попередніх повідомлень (до 200K токенів).
• ✔️ Multimodal input — текст + зображення/аудіо/відео/файли (GLM-5 підтримує native vision/audio processing).
• ✔️ Thinking mode — за замовчуванням enabled (interleaved), можна вимкнути для швидкості. Підтримує clear_thinking для очищення попередніх роздумів.
• ✔️ Streaming — реальний час виведення (stream: true).
• ✔️ Structured output — можливий через response_format (JSON schema тощо).

Деталі Thinking Mode | Streaming Messages

Приклад API-запиту в Chat mode (Python, OpenAI SDK сумісний)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_ZAI_API_KEY",
base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ти — експерт з Python. Відповідай чітко та з прикладами коду."},
{"role": "user", "content": "Напиши функцію для парсингу CSV з 200K рядків ефективно."}
],
temperature=0.7,
max_tokens=2048,
thinking={"type": "enabled"},
stream=True
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Приклади use-cases, де Chat mode перевершує

• ✔️ Інтерактивні чат-боти (customer support, техпідтримка).
• ✔️ RAG-пайплайни (пошук + генерація відповідей на великих документах).
• ✔️ Генерація тексту/коду/контенту без необхідності в deliverables (статті, поеми, рефакторинг).
• ✔️ Швидке прототипування ідей (brainstorming, пояснення концепцій).
• ✔️ Мультимодальні запити (опис зображення + питання, транскрипція аудіо + аналіз).

Висновок розділу: Режим /chat в Z.ai — це швидкий, економічний та надійний інструмент для будь-яких задач, де потрібна миттєва відповідь, довгий контекст чи мультимодальність, без складного agent-планування та overhead. Використовуйте його як основу для production-чатів та RAG, а Agent mode — для автономних завдань з deliverables.

Режим /agent — чим відрізняється від chat

Agent mode — це перехід від "vibe coding" (швидкий код на відчуттях) до справжньої agentic engineering: автономне виконання складних, довгострокових завдань з реальними результатами, а не просто відповідями.

У веб-інтерфейсі chat.z.ai Agent mode активується перемикачем (або автоматично для складних запитів). GLM-5 у цьому режимі використовує вбудовані skills для створення документів, аналізу даних, генерації сайтів/слайдів тощо. В API Agent-режим реалізується через стандартний /chat/completions з увімкненим tool-calling, thinking mode (preserved + interleaved) та tool_stream=true для реального часу отримання параметрів інструментів.

Офіційний блог GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering | GLM-5 Overview в docs

Ключові відмінності Agent mode від Chat mode

Вбудовані skills та artifacts в Agent mode (веб-інтерфейс)

GLM-5 у Agent mode має native skills для:

• Генерація документів: PRD, lesson plans, exams, financial reports, menus → .docx / .pdf / .xlsx
• Аналіз даних: створення таблиць, графіків, звітів з сирих даних
• Full-stack розробка: frontend + backend + deploy scripts
• Multi-turn collaboration: ітеративне уточнення з користувачем

Приклад: запит "Створи sponsorship proposal для шкільної футбольної команди" → модель генерує .docx з секціями, таблицями, placeholders для зображень, color palette (navy blue + gold + orange).

Приклади deliverables у блозі GLM-5

Як реалізувати Agent mode в API

Використовуйте стандартний endpoint з:

• tools / tool_choice: "auto" або "required"
• thinking: {"type": "enabled"} (preserved thinking на coding endpoint)
• tool_stream: true для реального часу tool params
• Модель сама вирішує: викликати інструмент, продовжити thinking чи завершити

Це дозволяє будувати автономних агентів (наприклад, через LangChain / OpenClaw integration).

Function Calling Guide | Preserved & Interleaved Thinking

Приклад workflow в Agent mode (Vending Bench 2 simulation)

1. Запит: "Запусти бізнес вендингових автоматів на 1 рік"
2. Модель планує: аналіз ринку → вибір локацій → закупівля → ціноутворення
3. Ітеративно викликає інструменти (симуляція продажів, розрахунок витрат)
4. Self-check: коригує стратегію на основі проміжних результатів
5. Deliverable: фінальний баланс $4,432.12 + звіт у .xlsx

Це демонструє long-horizon agentic capabilities GLM-5 (SOTA серед open-source на Vending Bench 2).

Висновок: Agent mode в Z.ai / GLM-5 — це справжній стрибок до автономних систем: від простих відповідей (Chat) до повного виконання складних завдань з deliverables та self-correction. Використовуйте його для production-агентів, enterprise automation та long-range задач, де Chat mode виявляється недостатнім.

Основний движок: серія GLM, фокус на GLM-5

GLM-5 — це перехід від "vibe coding" (швидкий код на відчуттях) до справжньої agentic engineering: автономне виконання складних системних задач з self-correction, tool chaining та реальними deliverables.

Серія GLM — це еволюція від GLM-4 (2024–2025) до GLM-5 (реліз 12 лютого 2026). GLM-5 масштабує параметри з 355B (32B active у GLM-4.5) до 744B (40B active), збільшує пре-тренінг з 23T до 28.5T токенів, інтегрує DeepSeek Sparse Attention (DSA) для ефективного long-context та slime (асинхронний RL-фреймворк) для тонкої post-training оптимізації.

Офіційний анонс GLM-5 | Модель на Hugging Face | ModelScope | Огляд GLM-5 в docs

Архітектура GLM-5: ключові технічні характеристики

• ✔️ Параметри: 744B total (MoE з 256 експертами, top-8 активація, ~40B active per token, sparsity ~5.9%)
• ✔️ Attention: DeepSeek Sparse Attention (DSA) — знижує витрати на inference при збереженні long-context (економія compute ~50–70% vs dense)
• ✔️ Контекстне вікно: до 202 752 токенів (eval HLE w/ Tools), 200K у SWE-bench, 128K у Terminal-Bench; max generation 131 072 токенів
• ✔️ Модальності: текст + native document generation (.docx, .pdf, .xlsx); мультимодальність в серії (vision/audio в окремих моделях)
• ✔️ Tool-calling та Agentic: нативна підтримка function calling, thinking mode (interleaved/preserved), OpenClaw framework для cross-app agents
• ✔️ Post-training: slime (асинхронний RL) для fine-grained ітерацій, зниження hallucination (рекордно низький на AA-Omniscience)
• ✔️ Ліцензія: MIT — повний open-weight, self-hosting, fine-tune дозволено

Основні benchmarks GLM-5 (Thinking Mode, 2026 eval)

† Verified dataset | * full set | GLM-5 лідирує серед open-weight, закриває геп з frontier-моделями в agentic/coding.

Порівняння з попередніми GLM-моделями

GLM-5 — це ~2× scale від GLM-4.5 (355B → 744B total, 32B → 40B active), +24% пре-тренінг даних (23T → 28.5T), DSA замість стандартної attention, slime RL для post-training. Результат: +20% середній приріст на benchmarks, SOTA open-source в reasoning, coding, agentic (CC-Bench-V2 internal).

Доступність та deployment

• ✔️ Open-source: Hugging Face (zai-org/GLM-5), ModelScope (ZhipuAI/GLM-5), FP8-квантизована версія
• ✔️ Inference: vLLM, SGLang, Ascend NPU, KTransformers; сумісність з non-NVIDIA (Huawei Ascend, Moore Threads тощо)
• ✔️ API: api.z.ai (OpenAI-compatible), OpenRouter, Together AI тощо
• ✔️ Безкоштовно: chat.z.ai (Agent/Chat mode)

Висновок: GLM-5 у 2026 році є однією з найсильніших open-weight моделей для задач coding, agentic engineering та long-horizon планування. Вона демонструє високі результати в ключових бенчмарках (SWE-bench Verified 77.8%, Terminal-Bench 2.0 ~56–61%, Vending Bench 2 $4,432), поєднує ефективну архітектуру (MoE 744B/40B active + DeepSeek Sparse Attention), відкриту ліцензію MIT та низьку вартість API/self-hosting. Це робить її конкурентоспроможним вибором для розробників та компаній, які шукають frontier-рівень можливостей без залежності від закритих моделей та з повним контролем над інфраструктурою та даними..

Для яких задач підходить Z.ai

Z.ai перетворює LLM з "розмовного інструменту" на "робочий інструмент": від генерації тексту до повного виконання завдань з кінцевими артефактами та довгостроковим плануванням.

GLM-5 та Agent mode на chat.z.ai / api.z.ai спеціально оптимізовані для складних системних задач. Завдяки DSA (DeepSeek Sparse Attention), MoE-архітектурі та slime RL, модель ефективно справляється з long-horizon workflows, де Claude / GPT часто дорожчі або менш автономні.

Офіційний блог GLM-5: use-cases та приклади

Найкращі сценарії використання (де Z.ai перевершує або економить)

• ✔️ Agentic coding та full-stack розробка: автономна генерація коду (frontend + backend + deploy), bug-fixing, refactoring legacy-коду, архітектурне планування. Приклад: завантаження репозиторію → аналіз coupling → план мікросервісів → cross-file рефакторинг.
• ✔️ Генерація enterprise-документів та офісних артефактів: PRD, lesson plans, financial reports, sponsorship proposals, equity research, spreadsheets з сирих даних → готові .docx/.pdf/.xlsx. Приклад: "Створи sponsorship proposal для шкільної футбольної команди" → повний документ з секціями, таблицями, color palette та image placeholders.
• ✔️ Довгострокові агенти з self-correction: симуляція бізнесу (Vending Bench 2: $4,432 баланс за рік), multi-tool chaining, планування на тисячі кроків. Ідеально для автономних пайплайнів (Devin-подібні агенти).
• ✔️ Enterprise RAG та long-context reasoning: аналіз великих кодових баз, документації, даних (200K+ токенів), BrowseComp-style веб-навігація з context manage (75.9%).
• ✔️ Multilingual coding та terminal workflows: сильні результати на SWE-bench Multilingual (73.3%), Terminal-Bench (56–61%).
• ✔️ Бюджетні production-агенти: API ~$1/M input / $3.2/M output — 5–10× дешевше Claude/GPT при близькій якості в agentic/coding.

Приклади реальних кейсів (з офіційних джерел та спільноти 2026)

1. Автоматизація legacy refactoring: завантаження монолітного проєкту → GLM-5 аналізує модулі → пропонує та виконує розбиття на мікросервіси → генерує код + тести.
2. Офісна автоматизація: сирі дані про продажі → автоматичний .xlsx-звіт з графіками + .docx executive summary + .pdf presentation slides.
3. Симуляція бізнесу: "Запусти вендинговий бізнес на рік" → модель планує локації, закупівлі, ціни → ітерує на основі симуляцій → фінальний баланс $4,432 (Vending Bench 2 #1 open-source).
4. Coding agent integration: через OpenClaw / Claude Code / OpenRouter — GLM-5 виконує Terminal-Bench завдання з 128K контекстом та resource limits.

Для яких задач Z.ai НЕ підходить (або поступається Claude / GPT-5.2)

• ✖️ Ultra-real-time чат-боти та high-throughput: Agent mode повільніший (17–19 токенів/с vs 25–30+ у Claude/GPT), interleaved thinking додає latency. Краще Chat mode або легші моделі.
• ✖️ Native multimodal (vision-heavy) задачі: GLM-5 — текст + document generation; повна мультимодальність (image/video reasoning) в окремих моделях серії (GLM-Image), але поступається GPT-5.2 / Gemini в MMMU чи фізичному розумінні.
• ✖️ Максимальна ситуаційна обізнаність та creative/nuanced промпти: Claude Opus 4.5/4.6 часто кращий у ambiguous, creative coding, UI mockups з описів, subtle bug detection. GLM-5 більш "engineering copilot" — структурований, але менш "інтуїтивний".
• ✖️ Self-hosting на обмеженому hardware без оптимізацій: 744B MoE вимагає значних ресурсів (пам'ять, GPU/Ascend); для local deployment потрібні vLLM/SGLang + quantization.
• ✖️ Short & lightweight tasks без deliverables: для простих чатів / brainstorming — overhead Agent mode не виправданий, краще Chat mode або дешевші моделі.

Висновок: Z.ai / GLM-5 — вибір для автономних, agentic та coding-задач з deliverables, де потрібна економія, відкритий код та long-horizon планування. Він поступається в швидкості, чистій мультимодальності та деяких creative сценаріях — там краще Claude / GPT. Використовуйте Z.ai там, де автономність + бюджет важливіші за максимальну швидкість чи інтуїтивність.

Обмеження та позиціонування

Z.ai позиціонується як доступна альтернатива frontier-моделям для розробників та компаній, які віддають перевагу автономності, низькій вартості та відкритому коду, але готові враховувати обмеження в масштабуванні та швидкості.

Після релізу GLM-5 (лютий 2026) платформа зіткнулася з різким зростанням навантаження (трафік ×10), що призвело до суттєвих обмежень сервісу, публічних вибачень, компенсацій та тимчасового уповільнення rollout моделі. Акції Zhipu AI впали на ~23% через скарги на стабільність та брак обчислювальних потужностей (компанія шукала партнерів для inference).

Офіційний блог GLM-5 | Документація API

Технічні та операційні обмеження

• Throttling та concurrency: на пікових навантаженнях — обмеження до 1 паралельного запиту навіть на Pro/Max планах, помилки "Too much concurrency", повільний rollout GLM-5 (спочатку тільки Max, потім Pro з обмеженнями, Lite — з затримкою). Це суттєво знижує придатність для enterprise-використання з паралельними агентами.
• Витрата квот: GLM-5 споживає 2–3× більше квоти порівняно з GLM-4.7, що робить низькобюджетні плани ($7–15/міс) менш ефективними для інтенсивного використання.
• Швидкість інференсу: ~17–19 токенів/с у thinking mode, нижче за Claude Opus 4.5 / GPT-5.2 (25–30+ токенів/с). Latency вищий у Agent mode через ітеративне планування.
• Мультимодальність: сильна в генерації документів (.docx/.pdf/.xlsx), але native обробка зображень/аудіо/відео слабша за GPT-5.2 (MMMU ~84%) та Gemini. GLM-Image — окрема модель, інтеграція не безшовна.
• Self-hosting: 744B MoE (1.5 TB BF16 weights) вимагає enterprise-кластерів (мінімум 8× H200/H20 GPUs з high-bandwidth interconnect). Навіть з FP8-квантизацією доступно лише для великих команд.
• Інші аспекти: менша situational awareness у складних неоднозначних сценаріях, обмежена екосистема готових інтеграцій порівняно з OpenAI/Anthropic, геополітичні та регуляторні ризики (китайська компанія, data sovereignty).

Позиціонування на ринку 2026

Z.ai / GLM-5 орієнтований на розробників, стартапи та enterprise, які потребують автономних агентів, long-horizon задач, генерації документів та низької вартості API (~$0.80–$1 / млн input, $2.56–$3.2 / млн output — 3–10× нижче Claude Opus 4.5 / GPT-5.2 у подібних сценаріях). Фокус на автономності, document deliverables, незалежності від NVIDIA (тренування на Huawei Ascend) та можливості self-host / fine-tune (MIT-ліцензія).

Платформа менш підходить для задач з вимогами до ultra-low latency (real-time чат-боти), високої креативності / nuanced промптів, повної мультимодальності або максимальної стабільності сервісу під високим навантаженням.

Приклади, де обмеження найбільш помітні

• Запуск кількох паралельних агентів у production — зупинка через concurrency limit.
• Інтенсивне використання Agent mode на базових планах — швидке вичерпання квоти за години.
• Self-hosting для приватності / on-premise — недоступно без значних інвестицій у hardware.
• Аналіз відео + кодування / мультимодальні reasoning-задачі — нижча якість порівняно з GPT-5.2.

Висновок: Z.ai / GLM-5 пропонує конкурентні можливості в agentic engineering та coding за нижчою ціною та з відкритим кодом, але з помітними компромісами в швидкості, масштабуванні, мультимодальності та стабільності під піковим навантаженням. Платформа підходить для сценаріїв, де пріоритет — автономність, бюджет та контроль даних; для задач з жорсткими вимогами до latency, креативності чи повної мультимодальності перевагу мають Claude / GPT.

❓ Часті питання (FAQ)

Чим GLM-5 кращий за GLM-4.7?

GLM-5 має значно більший масштаб: 744B total parameters (MoE, ~40B active) проти 355B (~32B active) у GLM-4.7, пре-тренінг зріс з 23T до 28.5T токенів, інтегровано DeepSeek Sparse Attention (DSA) для ефективного long-context. Це дає ~20% середній приріст на benchmarks: SWE-bench Verified 77.8% (vs 73.8%), Terminal-Bench 2.0 ~56–61% (vs ~41%), BrowseComp 75.9% (vs 67.5%), Vending Bench 2 $4,432 (vs $2,377). Значно покращено agentic engineering, long-horizon планування, self-correction та знижено hallucination rate (заявлено ~56% зменшення). GLM-5 переходить від "vibe coding" до справжньої автономної системної інженерії, наближаючись до Claude Opus 4.5.

Чи є Z.ai безкоштовним?

Так, веб-чат на chat.z.ai безкоштовний (з квотами на кількість запитів/токенів, обмеженнями на Agent mode та поступовим rollout GLM-5). API (api.z.ai) — pay-as-you-go з free trial (обмежена квота на старті), але безкоштовний доступ до GLM-5 через OpenRouter або інші агрегатори з мінімальними лімітами. Для повноцінного використання (особливо GLM-5) потрібен GLM Coding Plan від $10/міс (Lite/Pro/Max), де GLM-5 споживає 2–3× більше квоти, ніж GLM-4.7.

Яка ціна API для GLM-5 і як економити?

Офіційна ціна (2026): $1 за млн input токенів, $3.2 за млн output (cached input — $0.2/млн, storage тимчасово безкоштовно). Це 3–10× дешевше Claude Opus 4.5 / GPT-5.2 при близькій якості в agentic/coding. GLM-5-Code (оптимізований для коду) — $1.2 input / $5 output. Економія: використовуйте context caching для довгих сесій, GLM-4.7 для рутинних задач (дешевше), off-peak години (менше множника квоти в планах). GLM-5 споживає більше ресурсів, тому в Coding Plan — 2–3× швидше витрата квоти.

✅ Висновки

• 🔹 Z.ai у 2026 році є однією з провідних платформ для реалізації agentic AI завдяки моделі GLM-5, яка демонструє результати, близькі до Claude Opus 4.5 та GPT-5.2 у ключових бенчмарках agentic та coding напрямків (SWE-bench Verified 77.8%, Terminal-Bench 2.0 56–61%, Vending Bench 2 $4,432).
• 🔹 Режим Chat забезпечує швидкий inference з низьким споживанням ресурсів, підходить для інтерактивних діалогів, RAG-пайплайнів, генерації тексту/коду та обробки мультимодальних запитів з мінімальною затримкою.
• 🔹 Режим Agent реалізує ітеративний цикл з плануванням, викликом інструментів, самоперевіркою та генерацією кінцевих артефактів (.docx, .pdf, .xlsx, звіти, сайти), дозволяючи виконувати складні завдання з високим ступенем автономності.
• 🔹 GLM-5 (744B MoE, 40B active, 200K контекст з DeepSeek Sparse Attention, пре-тренінг 28.5T токенів, MIT-ліцензія) показує високі результати серед open-weight моделей у задачах кодування, reasoning та long-horizon планування при значно нижчій вартості API порівняно з закритими аналогами.
• 🔹 Платформа підходить для розробників, стартапів та enterprise-команд, які потребують автономних агентів, економії на токенах, можливості self-hosting / fine-tuning та незалежності від екосистеми NVIDIA (тренування на Huawei Ascend).

Головна думка: Z.ai з моделлю GLM-5 у 2026 році є конкурентоспроможним рішенням для задач, що вимагають високої автономності, довгострокового планування, генерації документів та низької вартості інференсу, особливо в сценаріях, де пріоритет віддається відкритому коду та контролю над інфраструктурою.