GLM is a cutting-edge LLM series by Z.ai (Zhipu AI) featuring GLM-5, GLM-4.7, and GLM-4.6. Engineered for complex systems and long-horizon agentic tasks, GLM-5 outperforms top-tier closed-source models in elite benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp. While GLM-4.7 specializes in reasoning, coding, and real-world intelligent agents, the entire GLM suite is fast, smart, and reliable, making it the ultimate tool for building websites, analyzing data, and delivering instant, high-quality answers for any professional workflow.
Atlas Cloud bietet Ihnen die neuesten branchenführenden kreativen Modelle.

Tuned for strong logical reasoning, structured analysis, and multi-step problem solving.

Optimized architectures keep latency and costs under control.

Built-in content filters, auditing tools, and policy controls help teams deploy.

Production-ready SLAs, monitoring, and governance features help teams confidently ship applications.

Native-strength Chinese and fluent English support enable high-quality bilingual chat, search, and generation.

Clean APIs, SDKs, and tooling make it easy to integrate, fine-tune, and operate Z.ai across products and platforms.
Niedrigste Kosten
| Model | Description |
|---|---|
| GLM-5 | GLM-5 is Z.ai's flagship LLM featuring a massive 202.75K context window optimized for complex systems and long-horizon agentic tasks. Outperforming elite closed-source models in benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp, it provides robust programming and stable multi-step reasoning at highly competitive baseline pricing. |
| GLM-4.7 | GLM-4.7 is a high-performance LLM with a 202.75K context window specifically engineered for real-world intelligent agents, advanced reasoning, and professional coding. Fast, smart, and reliable, it serves as the ideal engine for building complex websites and automating sophisticated professional workflows with precision. |
| GLM-4.6 | GLM-4.6 is a powerful MoE LLM with a 202.75K context window designed for rapid data analysis and instant, high-fidelity answers. This dependable model excels at high-efficiency tasks like creating professional slides and web content, offering a smart balance of speed and enterprise-grade performance. |
Die Kombination fortschrittlicher Modelle mit der GPU-beschleunigten Plattform von Atlas Cloud bietet unübertroffene Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und kreative Kontrolle für die Bild- und Videogenerierung.

Das GLM-5-Modell nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 744 Milliarden Parametern, die auf erstaunlichen 28,5 Billionen Token trainiert wurde, um die Leistungsgrenzen von Open-Source neu zu definieren. Durch die Optimierung von 40 Milliarden aktiven Parametern ermöglicht es einen massiven Sprung in der Weltwissensdichte und der Abrufpräzision. Es ist die führende Grundlage für groß angelegte kognitive Aufgaben und komplexe Datensynthese.

GLM-5 führt fortschrittliche agentische Fähigkeiten ein, die für die langfristige, systemische Aufgabenausführung in mehrstufigen Argumentationsumgebungen entwickelt wurden. Durch die Integration ausgefeilter Planungslogik in seine Kernarchitektur behält das Modell während der automatisierten Softwareentwicklung und der professionellen juristischen Entwurfserstellung außergewöhnliche Stabilität bei. Es dient als der definitive Motor für autonome Arbeitsabläufe, die extreme Präzision und langfristige Konsistenz erfordern.

GLM-5 nutzt die innovative asynchrone Reinforcement-Learning-Infrastruktur „Slime“, um die Effizienz des Post-Trainings und die logische Strenge zu revolutionieren. Dieser Durchbruch verbessert die Qualität der Codegenerierung und das algorithmische Denken erheblich, übertrifft frühere Benchmarks und sichert seinen Rang als erstklassiges Open-Source-Modell. Es ist die ultimative Lösung für Full-Stack-Entwicklung und die Lösung hochkomplexer struktureller Probleme.
Entdecken Sie praktische Anwendungsfälle und Workflows, die Sie mit dieser Modellfamilie erstellen können — von Content-Erstellung und Automatisierung bis hin zu produktionsreifen Anwendungen.
Die GLM-5 API ermöglicht es Entwicklern, ganze Codebasen für eine tiefe Logikanalyse und strukturelles Refactoring zu verarbeiten. Durch das Mapping von Abhängigkeitsgraphen und das Verfolgen komplexer asynchroner Datenflüsse identifiziert sie Race Conditions in Randfällen und verborgene technische Schulden. Perfekt für schnelles Team-Onboarding, automatisierte PR-Reviews und die Wartung skalierbarer, leistungsstarker Microservices-Architekturen.
Für die Vibe-gesteuerte Entwicklung wandelt GLM-5 abstrakte visuelle Entwürfe und fragmentierte Notizen in deploybare React- oder Next.js-Komponenten um. Es übernimmt die schwere Arbeit der Boilerplate-Generierung, des Tailwind CSS-Stylings und des State-Managements und sorgt gleichzeitig für seitenübergreifende Konsistenz. Ideal für Solo-Gründer, UX-Experimentatoren und das blitzschnelle Ausliefern funktionaler MVPs.
GLM-5 zeichnet sich durch die Bewältigung langfristiger Forschungsaufgaben aus, die mehrstufiges logisches Denken und Echtzeit-Tool-Integration erfordern. Es kann unabhängig Marktdaten aus mehreren Quellen synthetisieren, konforme juristische Zusammenfassungen entwerfen und komplexe plattformübergreifende Terminplanung automatisieren, ohne den Kontext zu verlieren. Dieser Anwendungsfall eignet sich für Projektmanager, Juristen und alle, die einen hochzuverlässigen digitalen Agenten für systemische Operationen benötigen.
Sehen Sie, wie sich Modelle verschiedener Anbieter vergleichen — Leistung, Preise und einzigartige Stärken für eine fundierte Entscheidung.
| Model | Context | Max Output | Input | Positioning |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.7 | 202.75K | 202.75K | Text | Flagship Foundation Model |
| GLM-4.6 | 202.75K | 202.75K | Text | Efficient MoE Model |
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | Text | Flagship General |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | Text | SOTA Agentic Coding |
Get started in minutes — follow these simple steps to integrate and deploy models through Atlas Cloud’s platform.
Sign up at atlascloud.ai and complete verification. New users receive free credits to explore the platform and test models.
Die Kombination der fortschrittlichen GLM LLM Models-Modelle mit der GPU-beschleunigten Plattform von Atlas Cloud bietet unübertroffene Leistung, Skalierbarkeit und Entwicklererfahrung.
Niedrige Latenz:
GPU-optimierte Inferenz für Echtzeit-Reasoning.
Einheitliche API:
Führen Sie GLM LLM Models, GPT, Gemini und DeepSeek mit einer Integration aus.
Transparente Preisgestaltung:
Vorhersehbare Token-basierte Abrechnung mit serverlosen Optionen.
Entwicklererfahrung:
SDKs, Analysen, Fine-Tuning-Tools und Vorlagen.
Zuverlässigkeit:
99,99% Verfügbarkeit, RBAC und compliance-bereite Protokollierung.
Sicherheit & Compliance:
SOC 2 Type II, HIPAA-Ausrichtung, Datensouveränität in den USA.
Mit 28,5 Billionen Token an Trainingsdaten und hervorragenden Benchmark-Ergebnissen gilt GLM-5 weithin als die „Decke von Open-Source“. Es konkurriert mit globalen kommerziellen Spitzenmodellen oder übertrifft diese in Kapazität und Logik und bietet eine leistungsstarke, hochperformante Grundlage für das globale Entwickler-Ökosystem.
HLE ist ein Benchmark mit hohem Schwierigkeitsgrad, der testen soll, ob KI über menschliches Wissen und logisches Denken auf Expertenniveau verfügt. Dass GLM-5 die höchste Punktzahl erreicht hat, bedeutet, dass seine Beherrschung von Spitzenforschung und komplexer Logik das Niveau führender Closed-Source-Modelle erreicht oder übertroffen hat.
BrowseComp ist eine definitive Rangliste für "Agentic"-Fähigkeiten, die sich auf die Planung und Ausführung komplexer Aufgaben in realen Web-Umgebungen konzentriert. Die höchste Punktzahl repräsentiert die Fähigkeit von GLM-5, autonom in Browsern zu navigieren und seitenübergreifende Informationen zu integrieren, was es als führende Web Agent-Engine auszeichnet.
Diese Architektur bietet eine massive „Wissensbasis“ von 744 Milliarden Parametern, aktiviert aber während der Inferenz nur ~40 Milliarden. Für Entwickler bedeutet dies eine Wissensdichte und Argumentationstiefe von Weltklasse – die dichte Modelle wie Llama-3 405B übertrifft – bei geringerer Latenz und niedrigeren Kosten.
Die Gesamtparameter repräsentieren die "Wissenskapazität" des Modells, wobei 744B eine enorme Speicherung von Weltwissen und Expertenlogik ermöglichen. Aktive Parameter repräsentieren die pro Inferenz genutzte "Rechenleistung". Dank der MoE-Architektur liefert GLM-5 eine Intelligenz auf 744B-Niveau bei nur 40B Rechenaufwand und balanciert so eine massive Wissensbasis mit hoher Geschwindigkeit und kosteneffizienter Leistung.
Das Volumen der Pre-Training-Daten bestimmt die "Sichtweite" eines Modells. 28,5T Token ist einer der größten Datensätze weltweit (etwa doppelt so groß wie der von Llama-3) und umfasst seltene Sprachen, spezialisierte wissenschaftliche Arbeiten und umfangreichen, hochwertigen Code. Dies stellt sicher, dass GLM-5 über überlegene Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit verfügt, wenn es komplexe Long-Tail-Anfragen, interkulturelle Nuancen und Low-Level-Systemprogrammierung bewältigt.
Launching this March, Wan2.7 is the latest powerhouse in the Qwen ecosystem, delivering a massive upgrade in visual fidelity, audio synchronization, and motion consistency over version 2.6. This all-in-one AI video generator supports advanced features like first-and-last frame control, 3x3 grid synthesis, and instruction-based video editing. Outperforming competitors like Jimeng, Wan2.7 offers superior flexibility with support for real-person image inputs, up to five video references, and 1080P high-definition outputs spanning 2 to 15 seconds, making it the premier choice for professional digital storytelling and high-end content marketing.
Nano Banana 2 (by Google), is a generative image model that perfectly balances lightning-fast rendering with exceptional visual quality. With an improved price-performance ratio, it achieves breakthrough micro-detail depiction, accurate native text rendering, and complex physical structure reconstruction. It serves as a highly efficient, commercial-grade visual production tool for developers, marketing teams, and content creators.
Seedream 5.0, developed by ByteDance’s Jimeng AI, is a high-performance AI image generation model that integrates real-time search with intelligent reasoning. Purpose-built for time-sensitive content and complex visual logic, it excels at professional infographics, architectural design, and UI assistance. By blending live web insights with creative precision, Seedream 5.0 empowers commercial branding and marketing with a seamless, logic-driven workflow that turns sophisticated data into stunning, high-fidelity visuals.
Seedance 2.0(by Bytedance) is a multimodal video generation model that redefines "controllable creation," moving beyond the limitations of text or start/end frames. It supports quad-modal inputs—text, image, video, and audio—and introduces an industry-leading "Universal Reference" system. By precisely replicating the composition, camera movement, and character actions from reference assets, Seedance 2.0 solves critical issues with character consistency and physical coherence, empowering creators to act as true "directors" with deep control over their output.
Kuaishou’s flagship video generation suite, Kling 3.0, features two powerhouse models—Kling 3.0 (Upgraded from Kling 2.6) and Kling 3.0 Omni (Kling O3, Upgraded from Kling O1)—both offering high-fidelity native audio integration. While Kling 3.0 excels in intelligent cinematic storytelling, multilingual lip-syncing, and precision text rendering, Kling O3 sets a new standard for professional-grade subject consistency by supporting custom subjects and voice clones derived from video or image inputs. Together, these models provide a comprehensive solution tailored for cinematic narratives, global marketing campaigns, social media content, and digital skit production.
GLM is a cutting-edge LLM series by Z.ai (Zhipu AI) featuring GLM-5, GLM-4.7, and GLM-4.6. Engineered for complex systems and long-horizon agentic tasks, GLM-5 outperforms top-tier closed-source models in elite benchmarks like Humanity’s Last Exam and BrowseComp. While GLM-4.7 specializes in reasoning, coding, and real-world intelligent agents, the entire GLM suite is fast, smart, and reliable, making it the ultimate tool for building websites, analyzing data, and delivering instant, high-quality answers for any professional workflow.
Explore OpenAI’s language and video models on Atlas Cloud: ChatGPT for advanced reasoning and interaction, and Sora-2 for physics-aware video generation.
Vidu, a joint innovation by Shengshu AI and Tsinghua University, is a high-performance video model powered by the original U-ViT architecture that blends Diffusion and Transformer technologies. It delivers long-form, highly consistent, and dynamic video content tailored for professional filmmaking, animation design, and creative advertising. By streamlining high-end visual production, Vidu empowers creators to transform complex ideas into cinematic reality with unprecedented efficiency.
Built on the Wan 2.5 and 2.6 frameworks, Van Model is a flagship AI video series that delivers superior high-resolution outputs with unmatched creative freedom. By blending cinematic 3D VAE visuals with Flow Matching dynamics, it leverages proprietary compute distillation to offer ultra-fast inference speeds at a fraction of the cost, making it the premier engine for scalable, high-frequency video production on a budget.
As a premier suite of Large Language Models (LLMs) developed by MiniMax AI, MiniMax is engineered to redefine real-world productivity through cutting-edge artificial intelligence. The ecosystem features MiniMax M2.5, which is purpose-built for high-efficiency professional environments, and MiniMax M2.1, a model that offers significantly enhanced multi-language programming capabilities to master complex, large-scale technical tasks. By achieving SOTA performance in coding, agentic tool use, intelligent search, and office workflow automation, MiniMax empowers users to streamline a wide range of economically valuable operations with unparalleled precision and reliability.
Kimi is a large language model developed by Moonshot AI, designed for reasoning, coding, and long-context understanding. It performs well in complex tasks such as code generation, analysis, and intelligent assistants. With strong performance and efficient architecture, Kimi is suitable for enterprise AI applications and developer use cases. Its balance of capability and cost makes it an increasingly popular choice in the LLM ecosystem.