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 ti fornisce i più recenti modelli creativi leader del settore.
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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.
Costo più basso
| 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. |
La combinazione di modelli avanzati con la piattaforma accelerata da GPU di Atlas Cloud offre velocità, scalabilità e controllo creativo senza pari per la generazione di immagini e video.

Il modello GLM-5 sfrutta un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) da 744 miliardi di parametri addestrata su ben 28,5 trilioni di token per ridefinire i limiti delle prestazioni open-source. Ottimizzando 40 miliardi di parametri attivi, facilita un enorme salto nella densità della conoscenza mondiale e nella precisione del recupero. È la base principale per compiti cognitivi su larga scala e la sintesi di dati complessi.

GLM-5 introduce capacità agentiche avanzate progettate per l'esecuzione di compiti sistemici a lungo orizzonte in ambienti di ragionamento a più fasi. Integrando una sofisticata logica di pianificazione nella sua architettura centrale, il modello mantiene un'eccezionale stabilità durante lo sviluppo automatizzato di software e la stesura legale professionale. Funge da motore definitivo per flussi di lavoro autonomi che richiedono estrema precisione e coerenza a lungo termine.

GLM-5 utilizza l'innovativa infrastruttura di apprendimento per rinforzo asincrono "Slime" per rivoluzionare l'efficienza post-addestramento e il rigore logico. Questa svolta migliora significativamente la qualità della generazione del codice e il ragionamento algoritmico, superando i benchmark precedenti e assicurando la sua posizione come modello open-source di alto livello. È la soluzione definitiva per lo sviluppo full-stack e la risoluzione di problemi strutturali di alto livello.
Scopri casi d'uso pratici e workflow che puoi costruire con questa famiglia di modelli — dalla creazione di contenuti e automazione alle applicazioni di livello produzione.
L'API GLM-5 consente agli sviluppatori di acquisire intere codebase per un'analisi logica approfondita e il refactoring strutturale. Mappando i grafici delle dipendenze e tracciando complessi flussi di dati asincroni, identifica race condition in casi limite e debito tecnico nascosto. Perfetto per il rapido onboarding del team, le revisioni automatiche delle PR e il mantenimento di architetture a microservizi scalabili e ad alte prestazioni.
Per lo sviluppo "vibe-driven", GLM-5 converte bozze visive astratte e appunti frammentati in componenti React o Next.js distribuibili. Gestisce il lavoro pesante della generazione di codice boilerplate, dello styling con Tailwind CSS e della gestione dello stato, garantendo al contempo la coerenza tra le pagine. Ideale per fondatori solitari, sperimentatori UX e per il rilascio di MVP funzionali alla velocità della luce.
GLM-5 eccelle nella gestione di attività di ricerca a lungo termine che richiedono ragionamento a più fasi e integrazione di strumenti in tempo reale. Può sintetizzare indipendentemente dati di mercato da più fonti, redigere riassunti legali conformi e automatizzare complesse pianificazioni multipiattaforma senza perdere il contesto. Questo caso d'uso è adatto a project manager, professionisti legali e chiunque richieda un agente digitale ad alta affidabilità per operazioni sistemiche.
Scopri come si confrontano i modelli di diversi provider — confronta prestazioni, prezzi e punti di forza unici per una decisione informata.
| 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 |
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Combining the advanced GLM LLM Models models with Atlas Cloud's GPU-accelerated platform provides unmatched performance, scalability, and developer experience.
Low Latency:
GPU-optimized inference for real-time reasoning.
Unified API:
Run GLM LLM Models, GPT, Gemini, and DeepSeek with one integration.
Transparent Pricing:
Predictable per-token billing with serverless options.
Developer Experience:
SDKs, analytics, fine-tuning tools, and templates.
Reliability:
99.99% uptime, RBAC, and compliance-ready logging.
Security & Compliance:
SOC 2 Type II, HIPAA alignment, data sovereignty in US.
Con 28,5T token di dati di addestramento e risultati di benchmark stellari, GLM-5 è ampiamente considerato il "soffitto dell'open-source". Rivaleggia o supera i modelli commerciali globali di alto livello in capacità e logica, fornendo una base potente e ad alte prestazioni per l'ecosistema globale degli sviluppatori.
HLE è un benchmark ad alta difficoltà progettato per testare se l'IA possiede conoscenze e capacità di ragionamento umano di livello esperto. Il raggiungimento del punteggio più alto da parte di GLM-5 indica che la sua padronanza della scienza di frontiera e della logica complessa ha raggiunto o superato il livello dei principali modelli closed-source.
BrowseComp è la classifica definitiva per le capacità "Agentic", incentrata sulla pianificazione e l'esecuzione di compiti complessi in ambienti web reali. Il punteggio più alto rappresenta la capacità di GLM-5 di navigare autonomamente nei browser e integrare informazioni tra le pagine, contrassegnandolo come il principale motore Web Agent.
Questa architettura fornisce una massiccia "base di conoscenza" di 744 miliardi di parametri attivandone solo ~40 miliardi durante l'inferenza. Per gli sviluppatori, ciò si traduce in una densità di conoscenza e profondità di ragionamento di livello mondiale—superando modelli densi come Llama-3 405B—a latenza e costi inferiori.
I parametri totali rappresentano la "capacità di conoscenza" del modello, con 744B che consentono un vasto archivio di fatti mondiali e logica esperta. I parametri attivi rappresentano la "potenza di calcolo" utilizzata per inferenza. Grazie all'architettura MoE, GLM-5 offre un'intelligenza di livello 744B utilizzando solo 40B di calcolo, bilanciando un'enorme base di conoscenza con prestazioni ad alta velocità ed economicamente vantaggiose.
Il volume dei dati di pre-addestramento determina l'"ampiezza di visione" di un modello. 28,5T token rappresentano uno dei set di dati più grandi a livello globale (circa il doppio di quello di Llama-3), comprendendo lingue rare, documenti accademici specializzati e un vasto codice di alta qualità. Ciò garantisce che GLM-5 possieda una precisione e una generalizzazione superiori nell'affrontare query complesse a coda lunga, sfumature interculturali e programmazione di sistema a basso livello.
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