GLM-5 登陸 Atlas Cloud：接入智譜 AI 最新旗艦模型，體驗複雜推理、程式開發及領先的智慧體

Atlas Cloud 正式接入備受矚目的 GLM-5 模型，進一步拓展平台強大的生成式 AI 版圖。

模型定位： 這款由 智譜 AI (ZHIPU AI/Z.ai) 打造的全新旗艦模型，在 GLM-4 系列 堅實的基礎上實現了質的飛躍。憑藉 7440 億參數的 MoE 架構與突破性的 "slime" 後訓練技術，GLM-5 將複雜推理、程式開發及智慧體 (Agentic) 能力推向了新的高度。
核心特徵： 專為解決高難度任務而生，旨在輕鬆駕馭複雜系統工程、長程自主智慧體工作流以及深度邏輯問題求解。
價格：$0.8/2.56M 輸入/輸出。

核心技術：搭配 Slime 新技術與 MoE 架構，讓模型邏輯更嚴密、程式開發更智慧

7440 億參數 MoE 架構與海量數據基座

GLM-5 在模型規模和數據廣度上實現了量級跨越，奠定了其「開源界巔峰」的基礎。

超大規模參數： 模型參數量擴展至 7440 億（啟動參數約 400 億），採用混合專家（MoE）架構。相比 Llama-3 405B 或 DeepSeek-V3，GLM-5 在參數容量上更具優勢，能夠容納更龐大的世界知識。
萬億級 Token 訓練： 預訓練數據高達 28.5 Trillion tokens。
部署優勢： 透過 AtlasCloud 提供的 相容 OpenAI 格式的 API 直接調用，享受企業級的推理速度。

突破性的「智慧體（Agentic）」系統工程能力

GLM-5 專為處理長程、複雜的系統性任務而設計。

長程任務規劃： 針對需要數十步推理的複雜任務（如自動化軟體開發、法律文書撰寫），GLM-5 展現了卓越的穩定性。
競品對比： 在官方評測中，其智慧體能力已大幅縮小了與 Claude Opus 4.5、 Gemini 3 Pro、GPT-5.2(xhigh) 系列等頂尖閉源模型的差距。
API 應用場景： 對於希望構建自主 AI Agent 的開發者，利用 Atlas Cloud 的高併發 API 接入 GLM-5，可以更低成本地複現類似於 Devin 的自動化程式開發體驗，且無需擔心複雜的模型後端維護。

"Slime" 異步強化學習與程式開發邏輯躍升

智譜 AI 在 GLM-5 中引入了全新的後訓練技術，顯著提升了模型的邏輯嚴密性和程式碼生成品質。

技術創新： 引入名為 "Slime" 的異步強化學習（RL）基礎設施，解決了大規模模型後訓練效率低下的痛點。
能力對比： 在內部及學術基準測試中，GLM-5 在前端、後端開發及長期規劃任務上大幅超越了前代模型 GLM-4.7，並在開源模型中排名第一。
接入便利性： 這種高精度的程式碼和邏輯能力，使其成為程式開發輔助工具的理想後端。透過 Atlas Cloud，用戶可以無縫切換調用 GLM-5 與平台上的其他主流視覺/語言模型（如 Qwen、MiniMax 等）進行對比測試，利用統一的 API 接口快速驗證 GLM-5 在特定業務邏輯中的優越性。

image (70).png

實際應用：自動重構遺留程式碼，像專家一樣深度分析海量研究報告

複雜軟體工程與「遺留程式碼」自動化重構

資深開發者常面臨接手遺留程式碼（文件缺失、邏輯混亂）的痛苦，普通模型因上下文窗口限制或邏輯能力不足，無法理解整個專案倉庫的依賴關係，生成的程式碼往往無法通過編譯或引入新 Bug。

全庫級理解與修復： 得益於 GLM-5 強大的 7440 億參數架構與長上下文能力，它不僅能補全程式碼，還能充當「AI 架構師」。用戶可以上傳整個專案庫，讓模型分析模組間的耦合關係，自動規劃並執行跨檔案的重構任務，例如將單體架構拆分為微服務。
無縫整合開發環境： 透過 Atlas Cloud 的 API，以極低的遷移成本在本地開發流中接入 GLM-5 的程式碼推理能力，實現從「輔助寫程式」到「自主修 Bug」的質變。
端到端測試生成： 針對缺乏測試案例的老舊系統，GLM-5 能根據程式碼邏輯反向推導業務規則並編寫高覆蓋率的單元測試，大幅降低系統維護風險。

深度研究報告分析與跨語種報告綜述

分析師和科研人員每天需要面對海量資訊，LLM 通常難以進行深度推理、交叉驗證數據真實性，且在處理多語言長文件時容易產生「幻覺」或丟失關鍵細節。

海量知識庫的深度推理： 基於 28.5T tokens 訓練的 GLM-5 擁有近乎全知的數據儲備。在處理複雜的行業分析時，它不僅能總結資訊，還能指出研究報告中的邏輯漏洞，甚至結合歷史數據推演市場趨勢，提供具有「專家直覺」的洞見，而非簡單的文字堆砌。
高併發與低延遲的即時響應： 對於需要即時監控全球輿情的多構，直接部署超大模型成本極高。透過 Atlas Cloud 的高可用 API 服務接入 GLM-5，用戶無需維護昂貴的 GPU 集群，即可利用雲端的彈性算力併發處理數百份多語言文件。
結構化數據清洗： GLM-5 卓越的指令遵循能力使其能從非結構化的新聞、文件中精準提取數據（如營收、增長率）。
(圖示為 GLM-5 生成的 docx 文件)

image (71).png

Atlas Cloud: 使用 GLM-5 的最佳平台

在 AtlasCloud，告別繁瑣的 API 金鑰管理與平台切換。你可以：

一鍵併發測試：一鍵切換 GLM-5、DeepSeek、MiniMax 等多款主流大模型，同時響應同一 Prompt。
極致性價比：用最低的 Token 預算，匹配出效果最完美的答案。

怎麼在 Atlas Cloud 使用 GLM-5？

方法一：直接在平台上使用

GLM-5

方法二：接入 API 使用

步驟 1: 獲取你的 API

在控制台中創建並貼上你的 API

指引1.jpg 指引2.jpg

步驟 2：查閱 API 文件

請在我們的API 文件中查看接口端點、請求參數及認證方式。

步驟 3：發起您的首次請求（Python 示例）

這裡以 GLM-5 為例

plaintext
1import requests
2
3url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
4headers = {
5    "Content-Type": "application/json",
6    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
7}
8data = {
9    "model": "zai-org/glm-5",
10    "messages": [
11        {
12            "role": "user",
13            "content": "what is difference between http and https"
14        }
15    ],
16    "max_tokens": 1024,
17    "temperature": 0.7,
18    "stream": True
19}
20
21response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
22print(response.json())

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