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 为您提供最新的行业领先创意模型。
Atlas Cloud 为您提供业界领先的最新创意模型。

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. |
将先进模型与 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相结合,为图像和视频生成提供无与伦比的速度、可扩展性和创意控制。

GLM-5 模型利用 7440 亿参数的混合专家 (MoE) 架构,在惊人的 28.5 万亿 token 上进行训练,重新定义了开源性能的上限。通过优化 400 亿个活跃参数,它实现了世界知识密度和检索精度的巨大飞跃。它是大规模认知任务和复杂数据合成的首选基础。

GLM-5 引入了专为跨多步推理环境的长时程、系统性任务执行而设计的高级代理能力。通过将复杂的规划逻辑集成到其核心架构中,该模型在自动化软件开发和专业法律起草过程中保持了卓越的稳定性。它是需要极高精度和长期一致性的自主工作流的终极引擎。

GLM-5 利用创新的“Slime”异步强化学习基础设施,彻底革新了后训练效率和逻辑严谨性。这一突破显著提升了代码生成质量和算法推理能力,超越了以往的基准,奠定了其作为顶级开源模型的地位。它是全栈开发和高级结构化问题解决的终极方案。
探索使用该模型家族可以构建的实际应用场景和工作流 — 从内容创作、自动化到生产级应用。
GLM-5 API 赋能开发者摄取整个代码库,以进行深度逻辑分析和结构重构。通过映射依赖关系图并追踪复杂的异步数据流,它能识别边缘情况下的竞态条件和隐蔽的技术债务。非常适合快速团队上手、自动化 PR 审查以及维护可扩展、高性能的微服务架构。
针对“氛围驱动开发”,GLM-5 将抽象的视觉草图和碎片化的笔记转化为可部署的 React 或 Next.js 组件。它处理了样板代码生成、Tailwind CSS 样式设计和状态管理等繁重工作,同时确保跨页面的一致性。非常适合独立创始人、用户体验(UX)实验者,以及以闪电般的速度发布功能性 MVP。
GLM-5 擅长管理需要多步推理和实时工具集成的长周期研究任务。它可以独立综合多源市场数据,起草合规的法律摘要,并在不丢失上下文的情况下自动化复杂的跨平台调度。该用例适合项目经理、法律专业人士以及任何需要高可靠性数字代理进行系统化操作的人员。
查看不同厂商的模型表现 — 对比性能、价格和独特优势,做出明智决策。
| 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 |
几分钟即可上手 — 按照以下简单步骤,通过 Atlas Cloud 平台集成和部署模型。
在 atlascloud.ai 注册并完成验证。新用户可获得免费额度,用于探索平台和测试模型。
将先进的 GLM LLM Models 模型与 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相结合,提供无与伦比的性能、可扩展性和开发体验。
低延迟:
GPU 优化推理,实现实时响应。
统一 API:
一次集成,畅用 GLM LLM Models、GPT、Gemini 和 DeepSeek。
透明定价:
按 Token 计费,支持 Serverless 模式。
开发者体验:
SDK、数据分析、微调工具和模板一应俱全。
可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 权限控制、合规日志。
安全与合规:
SOC 2 Type II 认证、HIPAA 合规、美国数据主权。
凭借28.5T token的训练数据和卓越的基准测试结果,GLM-5被广泛视为“开源天花板”。它在能力和逻辑上媲美甚至超越全球顶尖的商业模型,为全球开发者生态系统提供了强大、高性能的基础。
HLE 是一个高难度基准测试,旨在测试 AI 是否具备专家级的人类知识和推理能力。GLM-5 获得最高分标志着其对前沿科学和复杂逻辑的掌握已达到或超过了领先闭源模型的水平。
BrowseComp 是衡量“代理(Agentic)”能力的权威排行榜,专注于真实 Web 环境中的复杂任务规划与执行。最高分代表了 GLM-5 自主导航浏览器和整合跨页面信息的能力,确立了其作为首屈一指的 Web Agent 引擎的地位。
这种架构提供了一个拥有7440亿参数的庞大“知识库”,而在推理过程中仅激活约400亿参数。对于开发者而言,这意味着世界级的知识密度和推理深度——超越了像 Llama-3 405B 这样的稠密模型——且具有更低的延迟和成本。
总参数量代表模型的“知识容量”,744B的规模使其能够存储海量的世界事实和专家逻辑。激活参数代表每次推理使用的“计算能力”。得益于MoE架构,GLM-5仅需40B的计算量即可提供744B级别的智能,在庞大的知识库与高速、高性价比的性能之间实现了完美平衡。
预训练数据的规模决定了模型的“视野广度”。28.5T tokens 是全球最大的数据集之一(大约是 Llama-3 的两倍),涵盖了稀有语言、专业学术论文和海量高质量代码。这确保了 GLM-5 在处理复杂的长尾查询、跨文化细微差异和底层系统编程时,拥有卓越的准确性和泛化能力。
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.