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 biedt u de nieuwste toonaangevende creatieve modellen in de industrie.
Atlas Cloud biedt u de nieuwste toonaangevende creatieve modellen uit de industrie.

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.
Laagste 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. |
De combinatie van geavanceerde modellen met het GPU-versnelde platform van Atlas Cloud biedt ongeëvenaarde snelheid, schaalbaarheid en creatieve controle voor beeld- en videogeneratie.

Het GLM-5-model maakt gebruik van een Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur met 744 miljard parameters, getraind op een duizelingwekkende 28,5 biljoen tokens om de prestatieplafonds van open-source opnieuw te definiëren. Door 40 miljard actieve parameters te optimaliseren, faciliteert het een enorme sprong in wereldkennisdichtheid en retrieval-precisie. Het is de voornaamste basis voor grootschalige cognitieve taken en complexe gegevenssynthese.

GLM-5 introduceert geavanceerde agentische capaciteiten die zijn ontworpen voor langdurige, systemische taakuitvoering in omgevingen met meerstaps redenering. Door geavanceerde planningslogica in de kernarchitectuur te integreren, behoudt het model uitzonderlijke stabiliteit tijdens geautomatiseerde softwareontwikkeling en professionele juridische conceptvorming. Het dient als de definitieve motor voor autonome workflows die extreme precisie en consistentie op lange termijn vereisen.

GLM-5 maakt gebruik van de innovatieve "Slime" asynchrone reinforcement learning-infrastructuur om de efficiëntie van post-training en logische nauwkeurigheid radicaal te verbeteren. Deze doorbraak verhoogt de kwaliteit van codegeneratie en algoritmisch redeneren aanzienlijk, overtreft eerdere benchmarks en verzekert zijn positie als toonaangevend open-source model. Het is de ultieme oplossing voor full-stack ontwikkeling en het oplossen van structurele problemen op hoog niveau.
Ontdek praktische use cases en workflows die u kunt bouwen met deze modelfamilie — van contentcreatie en automatisering tot productie-grade applicaties.
De GLM-5 API stelt ontwikkelaars in staat om volledige codebases in te nemen voor diepgaande logische analyse en structurele refactoring. Door afhankelijkheidsgrafieken in kaart te brengen en complexe asynchrone datastromen te traceren, identificeert het race conditions in randgevallen en verborgen technische schuld. Perfect voor snelle team-onboarding, geautomatiseerde PR-reviews en het onderhouden van schaalbare, krachtige microservices-architecturen.
Voor vibe-gedreven ontwikkeling zet GLM-5 abstracte visuele mockups en gefragmenteerde notities om in implementeerbare React- of Next.js-componenten. Het neemt het zware werk van boilerplate-generatie, Tailwind CSS-styling en state management uit handen, terwijl de consistentie over verschillende pagina's wordt gewaarborgd. Ideaal voor solo-oprichters, UX-experimenteerders en het razendsnel lanceren van functionele MVP's.
GLM-5 blinkt uit in het beheren van langlopende onderzoekstaken die redenering in meerdere stappen en realtime toolintegratie vereisen. Het kan zelfstandig marktgegevens uit meerdere bronnen synthetiseren, juridische samenvattingen opstellen die aan de regels voldoen en complexe cross-platform planning automatiseren zonder de context te verliezen. Deze use case is geschikt voor projectmanagers, juridische professionals en iedereen die een zeer betrouwbare digitale agent nodig heeft voor systemische operaties.
Bekijk hoe modellen van verschillende aanbieders zich verhouden — vergelijk prestaties, prijzen en unieke sterke punten voor een weloverwogen beslissing.
| 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.
De combinatie van GLM LLM Models's geavanceerde modellen met het GPU-versnelde platform van Atlas Cloud biedt ongeëvenaarde prestaties, schaalbaarheid en ontwikkelaarservaring.
Lage Latentie:
GPU-geoptimaliseerde inferentie voor realtime reasoning.
Uniforme API:
Voer GLM LLM Models, GPT, Gemini en DeepSeek uit met één integratie.
Transparante Prijzen:
Voorspelbare op tokens gebaseerde facturering met serverloze opties.
Ontwikkelaarservaring:
SDK's, analytics, fine-tuning tools en sjablonen.
Betrouwbaarheid:
99,99% beschikbaarheid, RBAC en compliance-ready logging.
Beveiliging & Compliance:
SOC 2 Type II, HIPAA-afstemming, gegevenssoevereiniteit in VS.
Met 28,5T tokens aan trainingsdata en stellaire benchmarkresultaten wordt GLM-5 breed beschouwd als het "plafond van open-source". Het evenaart of overtreft wereldwijde commerciële topmodellen in capaciteit en logica, en biedt een krachtige, hoogwaardige basis voor het wereldwijde ecosysteem van ontwikkelaars.
HLE is een benchmark met een hoge moeilijkheidsgraad, ontworpen om te testen of AI beschikt over menselijke kennis en redeneervermogen op expertniveau. Dat GLM-5 de hoogste score behaalt, betekent dat zijn beheersing van grensverleggende wetenschap en complexe logica het niveau van toonaangevende closed-source modellen heeft bereikt of overtroffen.
BrowseComp is een toonaangevend leaderboard voor "Agentic" capaciteiten, gericht op complexe taakplanning en uitvoering in real-world webomgevingen. De hoogste score vertegenwoordigt het vermogen van GLM-5 om autonoom door browsers te navigeren en informatie over pagina's heen te integreren, wat het markeert als de voornaamste Web Agent-engine.
Deze architectuur biedt een enorme "kennisbank" van 744 miljard parameters, terwijl er tijdens inferentie slechts ~40 miljard worden geactiveerd. Voor ontwikkelaars vertaalt zich dit in kennisdichtheid en redeneerdiepte van wereldklasse—die dense modellen zoals Llama-3 405B overtreffen—tegen lagere latency en kosten.
Het totaal aantal parameters vertegenwoordigt de "kenniscapaciteit" van het model, waarbij 744B zorgt voor een enorme opslag van wereldfeiten en expertlogica. Actieve parameters vertegenwoordigen de "rekenkracht" die per inferentie wordt gebruikt. Dankzij de MoE-architectuur levert GLM-5 intelligentie op 744B-niveau met slechts 40B aan rekenkracht, waardoor een enorme kennisbasis in evenwicht wordt gebracht met snelle, kosteneffectieve prestaties.
Het volume aan pre-trainingsdata bepaalt de "blikveldbreedte" van een model. 28,5T tokens is een van de grootste datasets wereldwijd (ongeveer het dubbele van die van Llama-3) en omvat zeldzame talen, gespecialiseerde academische papers en enorme hoeveelheden hoogwaardige code. Dit zorgt ervoor dat GLM-5 beschikt over superieure nauwkeurigheid en generalisatie bij het aanpakken van complexe long-tail queries, interculturele nuances en low-level systeemprogrammering.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.