Для каких задач лучше всего подходит GLM-5?

Модель оптимизирована для полноцикловой разработки систем, агентного планирования и решения масштабных задач программирования, требующих глубокого понимания контекста.

Каков размер контекстного окна у этой модели?

GLM-5 поддерживает до 204 800 токенов, что позволяет обрабатывать огромные объемы документации и кода в рамках одного запроса на alltokens.

Поддерживает ли GLM-5 структурированный вывод и инструменты?

Да, модель поддерживает широкий спектр параметров, включая structured_outputs, tools и tool_choice для интеграции во внешние системы.

Z.ai: GLM 5

Z-Z-aiОбновлено: 11 февраля 2026 г.

GLM-5 от Z.ai — это флагманская open-source модель, специально разработанная для проектирования сложных систем и длительных агентных рабочих процессов. Она ориентирована на экспертную разработку ПО, предлагая возможности автономного планирования и глубокого логического обоснования бэкенд-задач.

Использовать через API

Метрики

Вход

87 ₽/M

Выход

276 ₽/M

Контекст

80k tokens

Параметры

Релиз

11 февраля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

GLM-5 — это флагманская базовая модель с открытым исходным кодом от Z.ai, разработанная для проектирования сложных систем и длительных рабочих процессов автономных агентов. Созданная для профессиональных разработчиков, она обеспечивает производительность промышленного уровня при выполнении масштабных задач программирования, конкурируя с ведущими закрытыми моделями. Благодаря продвинутому агентному планированию, глубокому логическому выводу на стороне бэкенда и итеративному самоисправлению, GLM-5 выходит за рамки простой генерации кода, позволяя создавать полноценные системы и обеспечивать их автономное выполнение. Модель доступна через API alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Z.ai: GLM 5Текущая

Для чего

Контекст

80k

Цена ₽

87 / 276

Z.ai: GLM 5Текущая

80k

87 / 276

Модель

Morph: Morph V3 Large

Для чего

Обе модели ориентированы на решение сложных технических задач и имеют сопоставимую стоимость генерации токенов.

Контекст

262k

Цена ₽

108 / 228

Morph: Morph V3 Large

262k

108 / 228

Модель

MoonshotAI: Kimi K2 0711

Для чего

Является сильным конкурентом в области длинных контекстных окон и продвинутого логического вывода для разработчиков.

Контекст

131k

Цена ₽

69 / 276

MoonshotAI: Kimi K2 0711

131k

69 / 276

Когда выбирать

Проектирование архитектуры сложных программных систем и бэкенд-логики
Создание автономных агентов с длинным горизонтом планирования и самокоррекцией
Работа с масштабными кодовыми базами благодаря контекстному окну в 204 800 токенов

Когда не выбирать

Простые задачи по написанию коротких текстов, где избыточны агентные функции
Проекты с крайне ограниченным бюджетом на генерацию (высокая стоимость completion)
Задачи, не требующие глубокого логического обоснования и итеративной правки кода