GLM-5 登陆 Atlas Cloud：接入智谱 AI 最新旗舰模型，体验复杂推理、代码编程及领先的智能体

Atlas Cloud 正式接入备受瞩目的 GLM-5 模型，进一步拓展平台强大的生成式 AI 版图。

模型定位： 这款由 智谱 AI (ZHIPU AI/Z.ai) 打造的全新旗舰模型，在 GLM-4 系列 坚实的基础上实现了质的飞跃。凭借 7440 亿参数的 MoE 架构与突破性的 "slime" 后训练技术，GLM-5 将复杂推理、代码编程及智能体 (Agentic) 能力推向了新的高度。
核心特征： 专为解决高难度任务而生，旨在轻松驾驭复杂系统工程、长程自主智能体工作流以及深度逻辑问题求解。
价格：$0.8/2.56M 输入/输出。

核心技术：搭配 Slime 新技术与 MoE 架构，让模型逻辑更严密、编程更智能

7440亿参数 MoE 架构与海量数据基座

GLM-5在模型规模和数据广度上实现了量级跨越，奠定了其“开源界天花板”的基础。

超大规模参数： 模型参数量扩展至 7440 亿（激活参数约 400 亿），采用混合专家（MoE）架构。相比 Llama-3 405B 或 DeepSeek-V3，GLM-5 在参数容量上更具优势，能够容纳更庞大的世界知识。
万亿级 Token 训练： 预训练数据高达 28.5 Trillion tokens。
部署优势： 通过 AtlasCloud 提供的 兼容 OpenAI 格式的 API直接调用，享受企业级的推理速度。

突破性的“智能体（Agentic）”系统工程能力

GLM-5专为处理长程、复杂的系统性任务而设计。

长程任务规划： 针对需要数十步推理的复杂任务（如自动化软件开发、法律文书撰写），GLM-5 展现了卓越的稳定性。
竞品对比： 在官方评测中，其智能体能力已大幅缩小了与 Claude Opus 4.5、 Gemini 3 Pro、GPT-5.2(xhigh) 系列等顶尖闭源模型的差距。
API 应用场景： 对于希望构建自主 AI Agent 的开发者，利用 Atlas Cloud 的高并发 API 接入 GLM-5，可以更低成本地复现类似于 Devin 的自动化编程体验，且无需担心复杂的模型后端维护。

"Slime" 异步强化学习与编程逻辑跃升

智谱 AI 在 GLM-5 中引入了全新的后训练技术，显著提升了模型的逻辑严密性和代码生成质量。

技术创新： 引入名为 "Slime" 的异步强化学习（RL）基础设施，解决了大规模模型后训练效率低下的痛点。
能力对比： 在内部及学术基准测试中，GLM-5 在前端、后端开发及长期规划任务上大幅超越了前代模型GLM-4.7，并在开源模型中排名第一。
接入便利性： 这种高精度的代码和逻辑能力，使其成为编程辅助工具的理想后端。通过 Atlas Cloud，用户可以无缝切换调用 GLM-5 与平台上的其他主流视觉/语言模型（如Qwen、MiniMax等）进行对比测试，利用统一的 API 接口快速验证 GLM-5 在特定业务逻辑中的优越性。

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实际应用：自动重构遗留代码，像专家一样深度分析海量研报

复杂软件工程与“遗留代码”自动化重构

资深开发者常面临接手遗留代码（文档缺失、逻辑混乱）的痛苦，普通模型因上下文窗口限制或逻辑能力不足，无法理解整个项目仓库的依赖关系，生成的代码往往无法通过编译或引入新 Bug。

全库级理解与修复： 得益于 GLM-5 强大的 7440 亿参数架构与长上下文能力，它不仅能补全代码，还能充当“AI 架构师”。用户可以上传整个项目库，让模型分析模块间的耦合关系，自动规划并执行跨文件的重构任务，例如将单体架构拆分为微服务。
无缝集成开发环境： 通过Atlas Cloud的API，以极低的迁移成本在本地开发流中接入GLM-5的代码推理能力，实现从“辅助写代码”到“自主修 Bug”的质变。
端到端测试生成： 针对缺乏测试用例的老旧系统，GLM-5 能根据代码逻辑反向推导业务规则并编写高覆盖率的单元测试，大幅降低系统维护风险。

深度研报分析与跨语种报告综述

分析师和科研人员每天需要面对海量信息，LLM通常难以无法进行深度推理、交叉验证数据真实性，且在处理多语言长文档时容易产生“幻觉”或丢失关键细节。

海量知识库的深度推理： 基于 28.5T tokens 训练的 GLM-5 拥有近乎全知的数据储备。在处理复杂的行业分析时，它不仅能总结信息，还能指出研报中的逻辑漏洞，甚至结合历史数据推演市场趋势，提供具有“专家直觉”的洞察，而非简单的文字堆砌。
高并发与低延迟的即时响应： 对于需要实时监控全球舆情的机构，直接部署超大模型成本极高。通过 Atlas Cloud 的高可用 API 服务接入 GLM-5，用户无需维护昂贵的 GPU 集群，即可利用云端的弹性算力并发处理数百份多语言文档。
结构化数据清洗： GLM-5 卓越的指令遵循能力使其能从非结构化的新闻、文档中精准提取数据（如营收、增长率）。
(图示为GLM-5生成的docx文档)

image (71).png

Atlas Cloud: 使用 GLM-5 的最佳平台

在 AtlasCloud，告别繁琐的 API 密钥管理与平台切换。你可以：

一键并发测试：一键切换 GLM-5、DeepSeek、MiniMax 等多款主流大模型，同时响应同一Prompt。
极致性价比：用最低的 Token 预算，匹配出效果最完美的答案。

怎么在 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

步骤 1: 获取你的API

在控制台中创建并粘贴你的API

指引1.jpg 指引2.jpg

步骤 2：查阅 API 文档

请在我们的API 文档中查看接口端点、请求参数及认证方式。

步骤 3：发起您的首次请求（Python 示例）

这里以GLM-5为例

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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