Mehr Flexibilität mit offenem Modell
GLM-5 lässt sich gut in bestehende Engineering-Stacks integrieren und an interne Workflows anpassen.
GLM-5 erreicht offene SOTA-Leistung bei Programmierung und Agent-Fähigkeiten, mit Praxiserfahrung nahe Claude Opus 4.5. Speziell entwickelt für komplexe Systemtechnik und langfristige Agent-Aufgaben mit erweitertem Modus für tiefes Denken.
Geben Sie einen Prompt ein, um GLM-5 zu testen
Erweiterte Fähigkeiten, optimiert für komplexe Systemtechnik und langfristige Agent-Aufgaben.
Klassenbeste Open-Source-Leistung für komplexe Entwicklungsabläufe.
Optimiert für langfristige Agent-Aufgaben mit stärkerer Schlussfolgerung und Planung.
Stark in Systemdesign, Skalierungsplanung und großen Softwaresystemen.
Führende Leistung bei Programmierung, Agent-Aufgaben und komplexer Schlussfolgerung.
Führende Leistung bei agentenbasierten Programmieraufgaben
Praxiserfahrung liegt nahe bei Claude Opus 4.5
Starke Leistung bei komplexen technischen Herausforderungen
Verbesserte Ergebnisse bei langfristigen Agent-Abläufen
Exzellente Leistung bei mehrstufigen Schlussfolgerungsaufgaben
Systemdesign von Softwaresystemen auf Expertenniveau
Ein vollständiges Funktionsset für Entwickler komplexer Systeme und agentischer Anwendungen.
Erweiterte Schlussfolgerung mit aktiviertem tiefen Denken für komplexe Problemlösungen.
Unterstützt bis zu 65K Ausgabetokens für große Aufgaben ohne Fragmentierung.
Echtzeit-Streaming für interaktive Gespräche und sofortiges Feedback.
Verbesserte Planung, Tool-Nutzung und Orchestrierung für Agent-Abläufe.
Auf offenen Prinzipien aufgebaut – mit transparenter Entwicklung und starkem Community-Momentum.
Starke mehrstufige Schlussfolgerung und logische Analyse über verschiedene Disziplinen hinweg.
Geeignet für Teams, die offene Modellflexibilität, agentisches Engineering und skalierbare Kostenkontrolle kombinieren möchten.
GLM-5 lässt sich gut in bestehende Engineering-Stacks integrieren und an interne Workflows anpassen.
Stark bei Systemdesign, mehrstufiger Analyse und anspruchsvollen agentischen Abläufen.
Standard- und Deep-Thinking-Modus können je nach Komplexität kombiniert werden, um Qualität und Kosten zu balancieren.
Nutze ein gestuftes Ausführungsmodell, um Qualität, Geschwindigkeit und Tokenkosten gemeinsam zu optimieren.
Leite Routinefälle in den Standardmodus und kritische Reasoning-Schritte in den Deep-Thinking-Modus.
Definiere Validierungs- und Rollback-Punkte, um Kettenfehler in mehrstufigen Prozessen zu reduzieren.
Verfolge Abschlussrate, Latenz und Tokenverbrauch pro Szenario, um das Routing laufend zu verbessern.
Vergleiche weitere Frontier-Modelle auf Fluxchat.
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