Z.ai: GLM 5

GLM 5 är Z.ais flaggskeppsmodell för öppen källkod, släppt den 11 februari 2026. Z.ai bygger den för komplex systemdesign och långsiktiga agentarbetsflöden, och positionerar den mot expertutvecklare som behöver produktionsklar prestanda för storskaliga programmeringsuppgifter. Den tillhör textkategorin, så det är en språkmodell snarare än en multimodell sådan.

Modellen tar text som indata och returnerar text som utdata. Dess kontextfönster är 204 800 tokens, och dess maximala utdata är 128 000 tokens, vilket innebär att du kan skicka in mycket stora indata (hela kodbaser, långa transkript, omfattande dokumentation) och fortfarande ha utrymme för ett betydande genererat svar. Bland parametrarna den stöder finns temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty och repetition_penalty för att styra sampling, plus max_tokens och stop för att forma svaret. Den stöder även reasoning och include_reasoning, så modellen kan visa en resonemangsprocess tillsammans med sitt svar, samt logprobs med top_logprobs om du behöver sannolikheter på tokennivå.

Dessa funktioner pekar mot några praktiska användningsområden. Hantering av lång kontext plus stark programmeringsprestanda gör den lämplig för kodanalys i repositoriestorlek, refaktoreringsplaner och designarbete på system som sträcker sig över många filer. Stödet för reasoning passar uppgifter där du vill granska hur en slutsats nåddes, till exempel felsökning eller stöd för tekniska beslut. Tool calling och strukturerade utdata gör den användbar som resonemangskärnan i en agent som måste anropa funktioner, följa arbetsflöden i flera steg eller returnera data i ett fast schema. Parametern seed hjälper när du behöver repeterbar sampling under testning.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "z-ai/glm-5". Eftersom gränssnittet följer OpenAI-formatet fungerar befintliga OpenAI-klientbibliotek och förfrågningsformat med en ändring av bas-URL och modell-id. Begäransparametrarna som listas ovan är alla tillgängliga, inklusive tools och tool_choice för funktionsanrop, response_format och structured_outputs för begränsad utdata, samt reasoning med include_reasoning när du vill att modellens resonemang ska visas. Samplingskontroller (temperature, top_p, top_k, penalties, seed, stop) och max_tokens beter sig som förväntat.

En sak att ha i åtanke är modalitet: indata och utdata är endast text, så om din uppgift kretsar kring bilder eller ljud passar en multimodell modell bättre. Det stora kontextfönstret och utdatataket innebär också att förfrågningar kan bli tunga, så det är värt att sätta max_tokens medvetet i stället för att lämna det öppet. För enkla, korta textuppgifter kan en mindre modell vara tillräcklig, men för långsiktigt agentarbete och storskaliga programmeringsuppgifter är GLM 5 byggd för just det.