Z.ai: GLM 5V Turbo

GLM 5V Turbo est un modèle de Z.ai, publié par le fournisseur le 2026-04-01 sous l'identifiant de modèle z-ai/glm-5v-turbo. Z.ai le décrit comme son premier modèle de fondation d'agent multimodal natif, conçu pour le codage basé sur la vision et les tâches pilotées par agent. Il se situe dans la catégorie texte sur api14, ce qui reflète le fait qu'il renvoie du texte, tandis que ses entrées vont bien au-delà du texte.

Le modèle accepte l'image, la vidéo et le texte en entrée et produit du texte en sortie. Il traite ces modalités nativement plutôt que par des étapes de prétraitement distinctes, ce qui compte lorsqu'une seule requête mélange une capture d'écran, un clip et des instructions écrites. La fenêtre de contexte est de 202752 tokens, et la sortie maximale est de 131072 tokens. Cette combinaison prend en charge des entrées longues et des générations longues dans le même appel, de sorte que vous n'êtes pas obligé de compresser un grand volume de matériel avant de demander une réponse détaillée.

Z.ai positionne GLM 5V Turbo pour le codage basé sur la vision et le travail piloté par agent. En pratique, cela signifie des tâches où le modèle doit regarder quelque chose puis agir dessus : lire une capture d'écran d'interface utilisateur ou une vidéo d'une session et écrire ou corriger le code derrière, parcourir un dépôt avec des références visuelles, ou exécuter des flux de travail d'agent multi-étapes qui nécessitent une planification sur un horizon long. Les tâches purement textuelles comme le résumé, l'extraction et la génération structurée conviennent aussi, puisque le texte est l'une des entrées acceptées. Les contrôles de raisonnement et la prise en charge des outils listés ci-dessous le rendent utilisable comme composant décisionnel dans une boucle d'agent plutôt que seulement comme répondeur à un seul tour.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "z-ai/glm-5v-turbo". Comme le point de terminaison suit le schéma OpenAI, les clients et SDK existants fonctionnent avec un changement d'URL de base et de nom de modèle. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k et top_p. En bref, vous pouvez plafonner la longueur de sortie, régler l'échantillonnage avec temperature, top_p et top_k, demander une sortie structurée via response_format, exposer des fonctions via tools et tool_choice, et contrôler le raisonnement avec les indicateurs reasoning et include_reasoning.

Le principal point à vérifier avant de vous engager est la modalité de sortie. GLM 5V Turbo renvoie uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images générées, d'audio ou d'autres sorties non textuelles, un autre modèle conviendra mieux. De même, si votre charge de travail est purement textuelle et ne bénéficie pas d'une entrée visuelle ou d'un usage d'outils de type agent, la capacité multimodale ici peut être plus que ce dont vous avez besoin. Pour des entrées mixtes image, vidéo et texte qui aboutissent à du texte, qu'il s'agisse de code, de plans ou de données structurées, ce modèle est conçu exactement pour cette forme de tâche.