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 förser dig med de senaste branschledande kreativa modellerna.
Atlas Cloud ger dig de senaste branschledande kreativa modellerna.

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.
Lägsta kostnad
| 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. |
Kombinationen av avancerade modeller med Atlas Clouds GPU-accelererade plattform ger oöverträffad hastighet, skalbarhet och kreativ kontroll för bild- och videogenerering.

GLM-5-modellen utnyttjar en Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur med 744 miljarder parametrar tränad på häpnadsväckande 28,5 biljoner tokens för att omdefiniera taket för öppen källkodsprestanda. Genom att optimera 40 miljarder aktiva parametrar möjliggör den ett enormt språng i världskunskapsdensitet och sökprecision. Det är den främsta grunden för storskaliga kognitiva uppgifter och komplex datasyntes.

GLM-5 introducerar avancerade agentiska förmågor utformade för långsiktigt, systemiskt uppförande av uppgifter i miljöer för flerstegsresonemang. Genom att integrera sofistikerad planeringslogik i sin kärnarkitektur bibehåller modellen exceptionell stabilitet under automatiserad mjukvaruutveckling och professionell juridisk utformning. Den fungerar som den definitiva motorn för autonoma arbetsflöden som kräver extrem precision och långsiktig konsekvens.

GLM-5 använder den innovativa infrastrukturen "Slime" för asynkront förstärkningslärande för att revolutionera effektiviteten efter träning och den logiska stringensen. Detta genombrott förbättrar avsevärt kvaliteten på kodgenerering och algoritmiska resonemang, överträffar tidigare riktmärken och säkrar dess rang som en förstklassig öppen källkodsmodell. Det är den ultimata lösningen för full-stack-utveckling och problemlösning på hög nivå.
Upptäck praktiska användningsfall och arbetsflöden du kan bygga med denna modellfamilj — från innehållsskapande och automatisering till produktionsklara applikationer.
GLM-5 API:et ger utvecklare möjlighet att mata in hela kodbaser för djup logisk analys och strukturell refaktorisering. Genom att kartlägga beroendegrafer och spåra komplexa asynkrona dataflöden identifierar det race conditions i gränsfall och dold teknisk skuld. Perfekt för snabb onboarding av team, automatiserade PR-granskningar och underhåll av skalbara, högpresterande mikrotjänstarkitekturer.
För "vibe-driven" utveckling omvandlar GLM-5 abstrakta visuella skisser och fragmenterade anteckningar till distributionsklara React- eller Next.js-komponenter. Den hanterar det tunga arbetet med generering av boilerplate-kod, Tailwind CSS-styling och tillståndshantering samtidigt som den säkerställer konsekvens över sidorna. Perfekt för ensamgrundare, UX-experimentörer och för att leverera funktionella MVP:er blixtsnabbt.
GLM-5 utmärker sig på att hantera långsiktiga forskningsuppgifter som kräver resonemang i flera steg och verktygsintegration i realtid. Den kan självständigt syntetisera marknadsdata från flera källor, utarbeta kompatibla juridiska sammanfattningar och automatisera komplex plattformsoberoende schemaläggning utan att tappa sammanhanget. Detta användningsfall passar projektledare, jurister och alla som behöver en mycket pålitlig digital agent för systematiska operationer.
Se hur modeller från olika leverantörer står sig — jämför prestanda, priser och unika styrkor för ett välgrundat beslut.
| 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.
Att kombinera de avancerade GLM LLM Models-modellerna med Atlas Clouds GPU-accelererade plattform ger oöverträffad prestanda, skalbarhet och utvecklarupplevelse.
Låg Latens:
GPU-optimerad inferens för realtidsresonemang.
Enhetligt API:
Kör GLM LLM Models, GPT, Gemini och DeepSeek med en integration.
Transparent Prissättning:
Förutsägbar fakturering per token med serverlösa alternativ.
Utvecklarupplevelse:
SDK:er, analys, finjusteringsverktyg och mallar.
Tillförlitlighet:
99.99% drifttid, RBAC och efterlevnadsredo loggning.
Säkerhet & Efterlevnad:
SOC 2 Type II, HIPAA-anpassning, datasuveränitet i USA.
Med 28,5 biljoner tokens träningsdata och fantastiska benchmarkresultat betraktas GLM-5 allmänt som "taket för open source". Den konkurrerar med eller överträffar globala kommersiella toppmodeller i kapacitet och logik, och erbjuder en kraftfull, högpresterande grund för det globala utvecklerekosystemet.
HLE är ett riktmärke med hög svårighetsgrad utformat för att testa om AI besitter mänsklig kunskap och resonemangsförmåga på expertnivå. Att GLM-5 uppnår högsta poäng innebär att dess behärskning av spetsforskning och komplex logik har nått eller överträffat nivån hos ledande stängda källkodsmodeller.
BrowseComp är en definitiv topplista för "Agentic"-förmågor, med fokus på komplex uppgiftsplanering och utförande i verkliga webbmiljöer. Den högsta poängen representerar GLM-5:s förmåga att autonomt navigera i webbläsare och integrera information över sidor, vilket markerar den som den främsta Web Agent-motorn.
Denna arkitektur tillhandahåller en massiv "kunskapsbas" på 744 miljarder parametrar samtidigt som endast ~40 miljarder aktiveras under inferens. För utvecklare innebär detta kunskapstäthet och resonemangsdjup i världsklass – som överträffar täta modeller som Llama-3 405B – till lägre latens och kostnad.
Totala parametrar representerar modellens "kunskapskapacitet", där 744B möjliggör en enorm lagring av världsfakta och expertlogik. Aktiva parametrar representerar den "beräkningskraft" som används per inferens. Tack vare MoE-arkitekturen levererar GLM-5 intelligens på 744B-nivå med endast 40B beräkning, vilket balanserar en massiv kunskapsbas med höghastighets- och kostnadseffektiv prestanda.
Volymen av förträningsdata avgör en modells "synfält". 28,5T tokens är en av de största datamängderna globalt (ungefär dubbelt så stor som Llama-3:s), och omfattar sällsynta språk, specialiserade akademiska artiklar och omfattande kod av hög kvalitet. Detta säkerställer att GLM-5 besitter överlägsen noggrannhet och generaliseringsförmåga vid hantering av komplexa long-tail-frågor, tvärkulturella nyanser och systemprogrammering på låg nivå.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.