Z.ai: GLM 5

GLM 5 adalah model fondasi open-source unggulan Z.ai, dirilis pada 11 Februari 2026. Z.ai membangunnya untuk desain sistem yang kompleks dan alur kerja agen dengan horizon panjang, memposisikannya untuk pengembang ahli yang membutuhkan performa tingkat produksi pada tugas pemrograman skala besar. Model ini berada di kategori teks, jadi ini adalah model bahasa, bukan model multimodal.

Model ini menerima teks sebagai input dan mengembalikan teks sebagai output. Jendela konteksnya adalah 204.800 token, dan output maksimumnya adalah 128.000 token, yang berarti Anda dapat memberikan input sangat besar (seluruh basis kode, transkrip panjang, dokumentasi yang diperluas) dan masih menyisakan ruang untuk respons yang dihasilkan secara substansial. Di antara parameter yang didukungnya adalah temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty dan repetition_penalty untuk mengontrol sampling, plus max_tokens dan stop untuk membentuk respons. Model ini juga mendukung reasoning dan include_reasoning, sehingga model dapat menampilkan proses penalaran bersama jawabannya, dan logprobs dengan top_logprobs jika Anda membutuhkan probabilitas tingkat token.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Penanganan konteks panjang plus performa pemrograman yang kuat membuatnya cocok untuk analisis kode skala repositori, rencana refactoring, dan pekerjaan desain pada sistem yang mencakup banyak file. Dukungan reasoning cocok untuk tugas di mana Anda ingin memeriksa bagaimana suatu kesimpulan dicapai, seperti debugging atau dukungan keputusan teknis. Tool calling dan structured outputs membuatnya dapat digunakan sebagai inti penalaran agen yang harus memanggil fungsi, mengikuti alur kerja multi-langkah, atau mengembalikan data dalam skema tetap. Parameter seed membantu ketika Anda membutuhkan sampling yang dapat diulang selama pengujian.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "z-ai/glm-5". Karena antarmukanya mengikuti format OpenAI, pustaka klien OpenAI yang ada dan bentuk permintaan tetap berfungsi dengan mengubah base URL dan model id. Parameter permintaan yang tercantum di atas semuanya tersedia, termasuk tools dan tool_choice untuk pemanggilan fungsi, response_format dan structured_outputs untuk output yang dibatasi, serta reasoning dengan include_reasoning ketika Anda ingin penalaran model ditampilkan. Kontrol sampling (temperature, top_p, top_k, penalties, seed, stop) dan max_tokens berperilaku seperti yang diharapkan.

Satu hal yang perlu diingat adalah modalitas: input dan output hanya teks, jadi jika tugas Anda berpusat pada gambar atau audio, model multimodal akan lebih cocok. Jendela konteks yang besar dan batas output juga berarti permintaan bisa berat, jadi ada baiknya menetapkan max_tokens secara sengaja daripada membiarkannya terbuka. Untuk tugas teks yang sederhana dan singkat, model yang lebih kecil mungkin cukup, tetapi untuk pekerjaan agen dengan horizon panjang dan tugas pemrograman skala besar, GLM 5 dibangun tepat untuk itu.