GLM-5: всё о флагмане от команды Zhipu AI
Результаты испытаний флагмана Zhipu AI в задачах программирования, математики и синтеза длинных текстов.
GLM-5 — новая ведущая модель с открытыми весами! GLM-5 лидирует по индексу интеллекта искусственного анализа среди моделей с открытыми весами и значительно опережает GLM-4.7 в GDPval-AA, нашем агентном тесте, ориентированном на экономически ценные рабочие задачи.
GLM-5 - это первая новая архитектура Z.AI после GLM-4.5 - каждая из моделей GLM-4.5, 4.6 и 4.7 представляла собой смесь экспертных моделей с общим количеством 355B / 32B активных параметров. GLM-5 масштабируется до 744 байт в целом/40 байт в активном режиме и интегрирует DeepSeek Sparse Attention. Это ставит GLM-5 в большее соответствие с количеством параметров семейства DeepSeek V3 (всего 671B / 37B активных) и семейства Moonshot Kimi K2 (всего 1T, 32B активных). Тем не менее, GLM-5 выпущен с точностью BF16, общий размер которого составляет около 1,5 ТБ, что больше, чем у DeepSeek V3 и последних моделей Kimi K2, которые изначально были выпущены с точностью FP8 и INT4 соответственно.
Ключевые выводы: ➤ GLM-5 набирает 50 баллов по индексу интеллекта и является новым лидером в открытых весах по сравнению с показателем GLM-4.7, равным 42, - скачок на 8 пунктов, обусловленный улучшениями в производительности агентов и знаниях/галлюцинациях. Это первый случай, когда модель открытых весов получила оценку 50 или выше в индексе искусственного анализа интеллекта версии 4.0, что представляет собой значительное сокращение разрыва между собственными и открытыми моделями весов. Он превосходит другие модели с открытым весом, такие как Kimi K2.5, MiniMax 2.1 и DeepSeek V3.2.
➤ GLM-5 имеет наивысший балл агентного индекса искусственного анализа среди моделей с открытыми весами (63 балла), заняв третье место в общем зачете. Это обусловлено высокими показателями GDPval-AA, нашего основного показателя общей производительности агентов при выполнении задач информационной работы, от подготовки презентаций и анализа данных до редактирования видео. GLM-5 имеет ELO GDPval-AA 1412, только ниже Claude Opus 4.6 и GPT-5.2 (xhigh). GLM-5 представляет собой значительное повышение производительности моделей с открытыми весами при выполнении реальных экономически важных рабочих задач.
➤ GLM-5 демонстрирует значительное улучшение индекса всеведения АА, обусловленное уменьшением галлюцинаций. GLM-5 получает -1 балл по Индексу всеведения АА - улучшение на 35 пунктов по сравнению с GLM-4,7 (Рассуждение, -36). Это обусловлено снижением частоты галлюцинаций на 56 п.п. по сравнению с GLM-4.7 (Рассуждение). GLM-5 достигает этого за счет более частого воздержания и имеет самый низкий уровень галлюцинаций среди протестированных моделей.
➤ GLM-5 использовал ~110 млн токенов вывода для расчета индекса интеллекта по сравнению с ~170 млн токенов вывода GLM-4.7, что является значительным снижением, несмотря на более высокие оценки по большинству оценок. Это приближает GLM-5 к границе диаграммы «Интеллект против токенов вывода», но он менее эффективен для токенов по сравнению с Opus 4.6.
Ключевые детали модели: ➤ Контекстное окно: 200 тыс. токенов, что эквивалентно GLM-4.7. Мультимодальность: только ввод и вывод текста. Kimi K2.5 остается ведущей моделью с открытыми весами для поддержки ввода изображений.
➤ Размер: всего 744 байт параметров, 40 байт активных параметров. Для самостоятельного развертывания GLM-5 потребуется около 1490 ГБ памяти для хранения весов с исходной точностью BF16.
➤ Лицензирование: лицензия MIT
Доступность: на момент публикации этого анализа GLM-5 доступен через собственный API Z AI и несколько сторонних API, таких как Novita (1 доллар США/3,2 доллара США за 1 миллион токенов ввода/вывода), GMI Cloud (1 доллар США/3,2 доллара США) и DeepInfra (0,8 доллара США/2,56 доллара США), с точностью FP8.
➤ Тренировочные токены: Z AI также сообщила, что увеличила объем данных перед обучением с 23Т до 28,5Т токенов.
Индекс интеллекта
GLM-5 демонстрирует улучшение индекса всеведения АА, обусловленное снижением галлюцинаций. Это означает, что модель больше воздерживается от ответов на вопросы, которых она не знает.
Всезнание
GLM-5 находится на кривой Парето диаграммы «Интеллект против затрат на запуск интеллекта», что обусловлено более низкой ценой за токен по сравнению с проприетарными аналогами (например, Claude Opus, Google Gemini и OpenAI GPT-5.2). Стоимость GLM-5 составляет ~ 547 долларов США (на основе средней цены за токен сторонних поставщиков).
Интеллект против стоимости
GLM-5 использует меньше выходных токенов, чем GLM-4.7, для запуска индекса искусственного анализа интеллекта.
Выходной токен
