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 為您提供最新的行業領先創意模型。
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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.
最低成本
| 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. |
將先進模型與 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相結合,為圖像和視頻生成提供無與倫比的速度、可擴展性和創意控制。

GLM-5 模型利用 7440 億參數的混合專家 (MoE) 架構,在驚人的 28.5 兆 token 上進行訓練,重新定義了開源效能的上限。透過最佳化 400 億個活躍參數,它實現了世界知識密度和檢索精度的巨大飛躍。它是大規模認知任務和複雜資料合成的首選基礎。

GLM-5 引入了專為跨多步推理環境的長時程、系統性任務執行而設計的高級代理能力。透過將複雜的規劃邏輯整合到其核心架構中,該模型在自動化軟體開發和專業法律起草過程中保持了卓越的穩定性。它是需要極高精確度和長期一致性的自主工作流的終極引擎。

GLM-5 利用創新的「Slime」非同步強化學習基礎架構,徹底改革了後訓練效率與邏輯嚴謹度。這項突破顯著提升了程式碼生成品質與演算法推理能力,超越了以往的基準,確立了其作為頂級開源模型的地位。它是全端開發與高階結構化問題解決的終極解決方案。
探索使用該模型家族可以構建的實際應用場景和工作流 — 從內容創作、自動化到生產級應用。
GLM-5 API 賦能開發者攝取整個程式碼庫,以進行深度邏輯分析和結構重構。透過映射依賴關係圖並追蹤複雜的非同步資料流,它能識別邊緣情況下的競態條件和隱蔽的技術債。非常適合快速團隊上手、自動化 PR 審查以及維護可擴展、高效能的微服務架構。
針對「氛圍驅動開發」,GLM-5 能將抽象的視覺模擬和零散的筆記轉換為可部署的 React 或 Next.js 元件。它負責處理樣板程式碼生成、Tailwind CSS 樣式設計和狀態管理等繁重工作,同時確保跨頁面的一致性。非常適合獨立創辦人、使用者體驗(UX)實驗者,以及以極快速度發布功能性 MVP。
GLM-5 擅長管理需要多步推理和即時工具整合的長跨度研究任務。它可以獨立綜合多源市場數據,起草合規的法律摘要,並在不丟失上下文的情況下自動化複雜的跨平台排程。此使用案例適合專案經理、法律專業人士以及任何需要高可靠性數位代理進行系統化操作的人員。
查看不同廠商的模型表現 — 對比效能、價格和獨特優勢,做出明智決策。
| 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 |
幾分鐘即可上手 — 按照以下簡單步驟,透過 Atlas Cloud 平台整合和部署模型。
在 atlascloud.ai 註冊並完成驗證。新用戶可獲得免費額度,用於探索平台和測試模型。
將先進的 GLM LLM Models 模型與 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相結合,提供無與倫比的效能、可擴展性和開發體驗。
低延遲:
GPU 最佳化推理,實現即時回應。
統一 API:
一次整合,暢用 GLM LLM Models、GPT、Gemini 和 DeepSeek。
透明定價:
按 Token 計費,支援 Serverless 模式。
開發者體驗:
SDK、資料分析、微調工具和模板一應俱全。
可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 權限控制、合規日誌。
安全與合規:
SOC 2 Type II 認證、HIPAA 合規、美國資料主權。
憑藉 28.5T token 的訓練數據和卓越的基準測試結果,GLM-5 被廣泛視為「開源天花板」。它在能力和邏輯上媲美甚至超越全球頂尖的商業模型,為全球開發者生態系統提供了強大、高效能的基礎。
HLE 是一個高難度基準測試,旨在測試 AI 是否具備專家級的人類知識和推理能力。GLM-5 獲得最高分標誌著其對前沿科學和複雜邏輯的掌握已達到或超過了領先閉源模型的水平。
BrowseComp 是衡量「代理(Agentic)」能力的權威排行榜,專注於真實 Web 環境中的複雜任務規劃與執行。最高分代表了 GLM-5 自主導航瀏覽器和整合跨頁面資訊的能力,確立了其作為首屈一指的 Web Agent 引擎的地位。
這種架構提供了一個擁有 7440 億參數的龐大「知識庫」,而在推論過程中僅激活約 400 億參數。對於開發者而言,這意味著世界級的知識密度和推理深度——超越了像 Llama-3 405B 這樣的稠密模型——且具有更低的延遲和成本。
總參數代表模型的「知識容量」,744B 的規模使其能夠儲存大量的世界事實和專家邏輯。活化參數代表每次推論所使用的「運算能力」。受惠於 MoE 架構,GLM-5 僅需 40B 的運算量即可提供 744B 等級的智慧,在龐大的知識庫與高速、具成本效益的效能之間取得了平衡。
預訓練資料的規模決定了模型的「視野廣度」。28.5T tokens 是全球最大的資料集之一(大約是 Llama-3 的兩倍),涵蓋了稀有語言、專業學術論文和海量高品質程式碼。這確保了 GLM-5 在處理複雜的長尾查詢、跨文化細微差異和底層系統程式設計時,擁有卓越的準確性和泛化能力。
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