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.
O Atlas Cloud oferece os modelos criativos mais avançados e inovadores do setor.
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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.
Menor custo
| 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. |
A combinação de modelos avançados com a plataforma acelerada por GPU do Atlas Cloud oferece velocidade, escalabilidade e controle criativo incomparáveis para geração de imagens e vídeos.

O modelo GLM-5 utiliza uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) de 744 bilhões de parâmetros treinada em impressionantes 28,5 trilhões de tokens para redefinir os limites de desempenho de código aberto. Ao otimizar 40 bilhões de parâmetros ativos, facilita um salto enorme na densidade de conhecimento mundial e na precisão de recuperação. É a base principal para tarefas cognitivas em larga escala e síntese de dados complexos.

O GLM-5 introduz capacidades agênticas avançadas concebidas para a execução de tarefas sistémicas de longo horizonte em ambientes de raciocínio de múltiplos passos. Ao integrar uma lógica de planeamento sofisticada na sua arquitetura central, o modelo mantém uma estabilidade excecional durante o desenvolvimento de software automatizado e a redação jurídica profissional. Serve como o motor definitivo para fluxos de trabalho autónomos que requerem extrema precisão e consistência a longo prazo.

O GLM-5 utiliza a inovadora infraestrutura de aprendizagem por reforço assíncrono "Slime" para revolucionar a eficiência do pós-treinamento e o rigor lógico. Este avanço melhora significativamente a qualidade da geração de código e o raciocínio algorítmico, superando benchmarks anteriores e garantindo sua classificação como um modelo de código aberto de topo. É a solução definitiva para o desenvolvimento full-stack e a resolução de problemas estruturais de alto nível.
Descubra casos de uso práticos e fluxos de trabalho que você pode construir com esta família de modelos — da criação de conteúdo e automação a aplicações de nível produção.
A API GLM-5 capacita os desenvolvedores a ingerir bases de código inteiras para análise lógica profunda e refatoração estrutural. Ao mapear gráficos de dependência e rastrear fluxos de dados assíncronos complexos, ela identifica condições de corrida em casos extremos e dívida técnica oculta. Perfeito para integração rápida de equipes, revisões automatizadas de PR e manutenção de arquiteturas de microsserviços escaláveis e de alto desempenho.
Para o desenvolvimento orientado pela intuição (vibe-driven), o GLM-5 converte esboços visuais abstratos e notas fragmentadas em componentes React ou Next.js implantáveis. Ele lida com o trabalho pesado de geração de código boilerplate, estilização com Tailwind CSS e gerenciamento de estado, garantindo a consistência entre páginas. Ideal para fundadores solo, experimentadores de UX e para lançar MVPs funcionais na velocidade da luz.
O GLM-5 destaca-se na gestão de tarefas de pesquisa de longo prazo que requerem raciocínio em várias etapas e integração de ferramentas em tempo real. Ele pode sintetizar independentemente dados de mercado de múltiplas fontes, redigir resumos jurídicos em conformidade e automatizar agendamentos complexos entre plataformas sem perder o contexto. Este caso de uso é ideal para gerentes de projeto, profissionais jurídicos e qualquer pessoa que necessite de um agente digital de alta confiabilidade para operações sistêmicas.
Veja como os modelos de diferentes provedores se comparam — compare desempenho, preços e pontos fortes exclusivos para tomar uma decisão informada.
| 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.
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Combine modelos avançados de GLM LLM Models com a plataforma acelerada por GPU do Atlas Cloud, fornecendo desempenho, escalabilidade e experiência de desenvolvimento incomparáveis.
Baixa Latência:
Inferência otimizada por GPU para respostas em tempo real.
API Unificada:
Uma única integração para acessar GLM LLM Models, GPT, Gemini e DeepSeek.
Preços Transparentes:
Faturamento por Token, suporta modo Serverless.
Experiência do Desenvolvedor:
SDK, análise de dados, ferramentas de ajuste fino e modelos tudo em um.
Confiabilidade:
99.99% de disponibilidade, controle de permissões RBAC, logs de conformidade.
Segurança e Conformidade:
Certificação SOC 2 Type II, conformidade HIPAA, soberania de dados nos EUA.
Com 28,5T tokens de dados de treinamento e resultados estelares em benchmarks, o GLM-5 é amplamente considerado o "teto do código aberto". Ele rivaliza ou excede os modelos comerciais globais de primeira linha em capacidade e lógica, fornecendo uma base poderosa e de alto desempenho para o ecossistema global de desenvolvedores.
O HLE é um benchmark de alta dificuldade projetado para testar se a IA possui conhecimento e raciocínio humanos de nível especialista. O fato de o GLM-5 alcançar a pontuação máxima significa que seu domínio da ciência de fronteira e da lógica complexa atingiu ou superou o nível dos principais modelos de código fechado.
O BrowseComp é um ranking definitivo para capacidades "Agentic", focado no planejamento e execução de tarefas complexas em ambientes web do mundo real. A pontuação mais alta representa a capacidade do GLM-5 de navegar autonomamente em navegadores e integrar informações entre páginas, destacando-o como o principal motor de Web Agent.
Esta arquitetura fornece uma enorme "base de conhecimento" de 744 bilhões de parâmetros, ativando apenas ~40 bilhões durante a inferência. Para os desenvolvedores, isso se traduz em densidade de conhecimento e profundidade de raciocínio de classe mundial—superando modelos densos como o Llama-3 405B—com menor latência e custo.
Os parâmetros totais representam a "capacidade de conhecimento" do modelo, com 744B permitindo um vasto armazenamento de fatos mundiais e lógica especializada. Os parâmetros ativos representam o "poder computacional" usado por inferência. Graças à arquitetura MoE, o GLM-5 oferece inteligência de nível 744B usando apenas 40B de computação, equilibrando uma base de conhecimento massiva com desempenho de alta velocidade e custo-benefício.
O volume de dados de pré-treinamento determina a "amplitude de visão" de um modelo. 28,5T tokens é um dos maiores conjuntos de dados globalmente (aproximadamente o dobro do Llama-3), abrangendo idiomas raros, artigos acadêmicos especializados e um vasto código de alta qualidade. Isso garante que o GLM-5 possua precisão e generalização superiores ao lidar com consultas complexas de cauda longa, nuances interculturais e programação de sistemas de baixo nível.
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