Z.ai: GLM 5V Turbo

GLM 5V Turbo is een model van Z.ai, door de provider uitgebracht op 2026-04-01 onder de model-id z-ai/glm-5v-turbo. Z.ai beschrijft het als zijn eerste native multimodale agent foundation model, gebouwd voor vision-based coding en agent-gedreven taken. Het staat in de tekstcategorie op api14, wat weerspiegelt dat het tekst retourneert, terwijl de inputs veel verder gaan dan tekst.

Het model accepteert afbeelding, video en tekst als input en produceert tekst als output. Het verwerkt die modaliteiten native in plaats van via afzonderlijke voorverwerkingsfasen, wat van belang is wanneer een enkel verzoek een screenshot, een clip en geschreven instructies combineert. Het contextvenster is 202752 tokens en de maximale output is 131072 tokens. Die combinatie ondersteunt lange inputs en lange generaties in dezelfde aanroep, zodat u niet een grote hoeveelheid materiaal hoeft te comprimeren voordat u om een gedetailleerd antwoord vraagt.

Z.ai positioneert GLM 5V Turbo voor vision-based coding en agent-gedreven werk. In de praktijk betekent dat taken waarbij het model naar iets moet kijken en er vervolgens op moet handelen: een screenshot van een gebruikersinterface of een video van een sessie lezen en de code erachter schrijven of repareren, een repository doorwerken naast visuele referenties, of meerstaps agent-workflows uitvoeren die planning over een lange horizon vereisen. Taken met alleen tekst, zoals samenvatten, extraheren en gestructureerde generatie, passen ook, aangezien tekst een van de geaccepteerde inputs is. De reasoning-besturingen en tool-ondersteuning die hieronder worden genoemd, maken het bruikbaar als het besluitvormingscomponent in een agent-loop in plaats van alleen als een single-turn responder.

U roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met de model-id "z-ai/glm-5v-turbo". Omdat het endpoint het OpenAI-schema volgt, werken bestaande clients en SDK's met een wijziging van base URL en modelnaam. De ondersteunde request-parameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k en top_p. Kort samengevat: u kunt de outputlengte beperken, sampling afstemmen met temperature, top_p en top_k, gestructureerde output aanvragen via response_format, functies beschikbaar stellen via tools en tool_choice, en reasoning besturen met de flags reasoning en include_reasoning.

Het belangrijkste om te controleren voordat u zich vastlegt, is de outputmodaliteit. GLM 5V Turbo retourneert alleen tekst, dus als u gegenereerde afbeeldingen, audio of andere niet-tekstuele output nodig hebt, is een ander model de betere keuze. Evenzo, als uw workload puur tekst is en geen baat heeft bij visuele input of agent-achtig toolgebruik, kan de multimodale capaciteit hier meer zijn dan u nodig hebt. Voor gemengde inputs van afbeelding, video en tekst die eindigen in tekst, of dat nu code, plannen of gestructureerde data is, is dit model ontworpen voor precies die vorm van taak.