Z.ai: GLM 5

GLM 5 is het vlaggenschip open-source basismodel van Z.ai, uitgebracht op 11 februari 2026. Z.ai bouwt het voor complexe systeemontwerpen en langdurige agent-workflows, en positioneert het voor expertontwikkelaars die productieklare prestaties nodig hebben bij grootschalige programmeertaken. Het valt in de tekstcategorie, dus het is een taalmodel en geen multimodaal model.

Het model accepteert tekst als invoer en retourneert tekst als uitvoer. Het contextvenster is 204.800 tokens en de maximale uitvoer is 128.000 tokens, wat betekent dat je zeer grote invoer kunt aanleveren (volledige codebases, lange transcripten, uitgebreide documentatie) en nog steeds ruimte overhoudt voor een substantieel gegenereerd antwoord. Tot de parameters die het ondersteunt behoren temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty en repetition_penalty voor het sturen van sampling, plus max_tokens en stop voor het vormgeven van het antwoord. Het ondersteunt ook reasoning en include_reasoning, zodat het model een redeneerproces naast zijn antwoord kan tonen, en logprobs met top_logprobs als je waarschijnlijkheden op tokenniveau nodig hebt.

Die mogelijkheden wijzen op een paar praktische toepassingen. Lang-contextverwerking plus sterke programmeerprestaties maken het geschikt voor code-analyse op repositoryschaal, refactoringplannen en ontwerpwerk aan systemen die vele bestanden omspannen. De reasoning-ondersteuning past bij taken waarbij je wilt inspecteren hoe een conclusie tot stand kwam, zoals debugging of ondersteuning bij technische beslissingen. Tool calling en gestructureerde uitvoer maken het bruikbaar als de redeneerkern van een agent die functies moet aanroepen, meerstaps-workflows moet volgen of gegevens in een vast schema moet retourneren. De seed-parameter helpt wanneer je herhaalbare sampling nodig hebt tijdens het testen.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "z-ai/glm-5". Omdat de interface het OpenAI-formaat volgt, werken bestaande OpenAI-clientbibliotheken en request-vormen met een wijziging van base URL en model-id. De hierboven genoemde request-parameters zijn allemaal beschikbaar, waaronder tools en tool_choice voor function calling, response_format en structured_outputs voor beperkte uitvoer, en reasoning met include_reasoning wanneer je het redeneerproces van het model wilt tonen. Sampling-besturing (temperature, top_p, top_k, penalties, seed, stop) en max_tokens gedragen zich zoals verwacht.

Een ding om in gedachten te houden is modaliteit: invoer en uitvoer zijn alleen tekst, dus als je taak draait om afbeeldingen of audio, past een multimodaal model beter. Het grote contextvenster en het uitvoerplafond betekenen ook dat requests zwaar kunnen zijn, dus het is de moeite waard om max_tokens bewust in te stellen in plaats van het open te laten. Voor eenvoudige, korte teksttaken kan een kleiner model voldoende zijn, maar voor langdurig agent-werk en grootschalige programmeertaken is GLM 5 precies daarvoor gebouwd.