Z.ai: GLM 5V Turbo

GLM 5V Turbo adalah model dari Z.ai, dirilis oleh penyedia pada 2026-04-01 dengan model id z-ai/glm-5v-turbo. Z.ai menggambarkannya sebagai model dasar agen multimodal native pertamanya, yang dibangun untuk coding berbasis visi dan tugas yang digerakkan agen. Model ini berada dalam kategori text di api14, yang mencerminkan fakta bahwa ia mengembalikan text, sementara inputnya jauh melampaui text.

Model ini menerima image, video, dan text sebagai input dan menghasilkan text sebagai output. Ia menangani modalitas tersebut secara native, bukan melalui tahap praproses terpisah, yang penting ketika satu permintaan mencampur screenshot, klip, dan instruksi tertulis. Context window-nya adalah 202752 token, dan output maksimumnya 131072 token. Kombinasi itu mendukung input panjang dan generasi panjang dalam panggilan yang sama, sehingga Anda tidak dipaksa memadatkan materi yang besar sebelum meminta jawaban terperinci.

Z.ai memposisikan GLM 5V Turbo untuk coding berbasis visi dan pekerjaan yang digerakkan agen. Dalam praktiknya itu berarti tugas di mana model harus melihat sesuatu lalu bertindak berdasarkan hal itu: membaca screenshot antarmuka pengguna atau video sesi dan menulis atau memperbaiki kode di baliknya, menelusuri repositori bersama referensi visual, atau menjalankan alur kerja agen multi-langkah yang memerlukan perencanaan jangka panjang. Tugas yang hanya text seperti peringkasan, ekstraksi, dan generasi terstruktur juga cocok, karena text adalah salah satu input yang diterima. Kontrol reasoning dan dukungan tool yang tercantum di bawah membuatnya dapat digunakan sebagai komponen pengambilan keputusan dalam loop agen, bukan hanya sebagai penjawab satu giliran.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "z-ai/glm-5v-turbo". Karena endpoint-nya mengikuti skema OpenAI, klien dan SDK yang ada tetap berfungsi dengan mengubah base URL dan nama model. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k, dan top_p. Singkatnya, Anda dapat membatasi panjang output, menyetel sampling dengan temperature, top_p, dan top_k, meminta output terstruktur melalui response_format, mengekspos fungsi melalui tools dan tool_choice, serta mengontrol reasoning dengan flag reasoning dan include_reasoning.

Hal utama yang perlu diperiksa sebelum berkomitmen adalah modalitas output. GLM 5V Turbo hanya mengembalikan text, jadi jika Anda memerlukan gambar, audio, atau output non-text yang dihasilkan, model lain lebih cocok. Demikian pula, jika beban kerja Anda sepenuhnya text dan tidak memanfaatkan input visual atau penggunaan tool bergaya agen, kemampuan multimodal di sini mungkin lebih dari yang Anda butuhkan. Untuk input campuran image, video, dan text yang berakhir dengan text, baik kode, rencana, maupun data terstruktur, model ini dirancang untuk bentuk tugas seperti itu.