Гибкость открытой модели
GLM-5 проще интегрировать в собственные инженерные процессы и настраивать под прикладные сценарии.
GLM-5 достигает открытого SOTA в кодинге и агентных возможностях, с реальным опытом, сопоставимым с Claude Opus 4.5. Создана для сложной системной инженерии и длительных агентных задач с продвинутым режимом deep thinking.
Введите промпт, чтобы попробовать GLM-5
Продвинутые возможности, оптимизированные для сложной системной инженерии и длительных агентных задач.
Лучшая в классе open‑source производительность кодинга для сложных рабочих процессов разработки.
Оптимизирована для долгих агентных задач с более сильным рассуждением и планированием.
Сильна в архитектурном дизайне, планировании масштабирования и больших программных системах.
Лидирующие результаты в кодинге, агентных задачах и сложных рассуждениях.
Лидирующая производительность в агентных задачах кодинга
Реальный опыт использования сопоставим с Claude Opus 4.5
Сильная производительность на сложных инженерных задачах
Улучшенные результаты в долгих агентных процессах
Отличная производительность на многошаговых задачах рассуждения
Экспертный уровень архитектурного дизайна
Полный набор функций для разработчиков сложных систем и агентных приложений.
Продвинутые рассуждения с deep thinking для решения сложных задач.
Поддержка до 65K токенов в выходе для крупных задач без фрагментации.
Ответы в реальном времени для интерактивных диалогов и мгновенной обратной связи.
Улучшенное планирование, работа с инструментами и оркестрация агентных процессов.
Открытые принципы, прозрачная разработка и рост сообщества.
Сильное многошаговое рассуждение и логический анализ в разных дисциплинах.
Подходит командам, которым важны открытая экосистема, агентная инженерия и управляемая стоимость внедрения.
GLM-5 проще интегрировать в собственные инженерные процессы и настраивать под прикладные сценарии.
Полезен для системного дизайна, многошагового анализа и агентных цепочек с повышенными требованиями к качеству.
Можно комбинировать стандартный и глубокий режимы в зависимости от сложности этапа и бизнес-приоритета.
Используйте поэтапную стратегию выполнения, чтобы сбалансировать качество ответа, скорость и стоимость токенов.
Рутинные сценарии отправляйте в стандартный режим, а критические этапы — в режим глубокого мышления.
Фиксируйте валидацию промежуточных шагов и условия отката, чтобы снизить риск каскадных ошибок.
Отслеживайте завершение задач, задержки и расход токенов по сценариям для оптимизации роутинга.
Сравните другие Frontier-модели на Fluxchat.
Остались вопросы? Свяжитесь с нашей поддержкой.