Z.ai: GLM 5V Turbo

GLM 5V Turbo är en modell från Z.ai, släppt av leverantören 2026-04-01 under modell-id:t z-ai/glm-5v-turbo. Z.ai beskriver den som sin första inbyggda multimodala agentbasmodell, byggd för visionsbaserad kodning och agentdrivna uppgifter. Den ligger i textkategorin på api14, vilket återspeglar att den returnerar text, medan dess indata sträcker sig långt bortom text.

Modellen tar emot bild, video och text som indata och producerar text som utdata. Den hanterar dessa modaliteter inbyggt snarare än genom separata förbearbetningssteg, vilket spelar roll när en enskild begäran blandar en skärmbild, ett klipp och skriftliga instruktioner. Kontextfönstret är 202752 tokens, och maximal utdata är 131072 tokens. Den kombinationen stöder långa indata och långa genereringar i samma anrop, så du tvingas inte komprimera en stor mängd material innan du ber om ett detaljerat svar.

Z.ai positionerar GLM 5V Turbo för visionsbaserad kodning och agentdrivet arbete. I praktiken betyder det uppgifter där modellen måste titta på något och sedan agera utifrån det: läsa en skärmbild av ett användargränssnitt eller en video av en session och skriva eller fixa koden bakom den, arbeta igenom ett kodförråd tillsammans med visuella referenser, eller utföra flerstegsagentarbetsflöden som kräver långsiktig planering. Textbaserade uppgifter som sammanfattning, extrahering och strukturerad generering passar också, eftersom text är en av de accepterade indata. Resonemangskontrollerna och verktygsstödet som listas nedan gör den användbar som beslutsfattande komponent i en agentslinga snarare än bara som en enkelriktad svarare.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "z-ai/glm-5v-turbo". Eftersom slutpunkten följer OpenAI-schemat fungerar befintliga klienter och SDK:er med en ändring av bas-URL och modellnamn. De begärandeparametrar som stöds är include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. Kort sagt kan du begränsa utdatalängden, justera sampling med temperature, top_p och top_k, begära strukturerad utdata via response_format, exponera funktioner genom tools och tool_choice, och styra resonemanget med flaggorna reasoning och include_reasoning.

Det viktigaste att kontrollera innan du binder upp dig är utdatamodalitet. GLM 5V Turbo returnerar endast text, så om du behöver genererade bilder, ljud eller andra icke-textutdata passar en annan modell bättre. På samma sätt, om din arbetsbelastning är helt textbaserad och inte drar nytta av visuella indata eller verktygsanvändning i agentstil, kan den multimodala förmågan här vara mer än du behöver. För blandade indata av bild, video och text som slutar i text, vare sig det är kod, planer eller strukturerad data, är denna modell utformad för exakt den formen av uppgift.