API GLM enweghị mmachi: uru kacha mma kwa token
Ntọala agent GLM nke Z.ai, nke a na-agba n'enweghị akwa njụ n'ụyọkọ GPU nke anyị — ọnọdụ 262K, ịkpọ ngwá ọrụ, na ọnụ ahịa agwakọtara nke na-erughị ọkara ihe otu usoro ahụ na-efu n'aka ndị nwe ya.
Nkenke
GLM-5.2-3BIT-REAP bụ ụdị dị na Gateway Shannon AI nke anyị na-akwado site na ndabere. Ọ na-agba ntọala Mixture-of-Experts dị nro nwere paramita ijeri 744 sitere n'usoro GLM — nke e ji aka zụọ maka ojiji ngwá ọrụ agent kemgbe GLM-4.5 — nke e ji arọ 3-bit na nkpụcha ọkachamara REAP pịkọta ka o wee daba ma nọgide na-agba ọsọ. Ị na-enweta ọnọdụ token 262,144, token mmepụta 16,384, ịkpọ ngwá ọrụ, echiche nwere reasoning_effort a pụrụ ịgbanwe agbanwe, na mmepụta ahaziri ahazi nke JSON Schema, maka $0.73 / $2.34 kwa miliyọn token. Ọ dịghị akwa njụ, ọ dịghịkwa nzacha mmepụta. Naanị ederede — ọ dịghị ọhụụ.
Ọtụtụ ntụnyere "ụdị kacha dị ọnụ ala" bụ ụgha, n'ihi na nhọrọ dị ọnụ ala na-abụkarị obere ụdị yi uwe mgbasa ozi nke nnukwu ụdị. Ọ bụghị nke ahụ na-eme ebe a. GLM-5.2 bụ otu n'ime ntọala arọ mepere emepe kacha ibu onye ọ bụla wepụtara, na $0.73 nnata / $2.34 mgbasa ọ nọ otu nzọụkwụ n'elu ala katalọgụ anyị ebe ọ na-ebu ntọala nke okpukpu ole na ole karịa ihe ala ahụ na-azụtakarị. Oghere ahụ — nnukwu ụdị, ọnụ ahịa nso ala — bụ ihe mere ibe a ji dị.
01Ebe GLM si bịa: Tsinghua, ijuputa oghere, na ntụgharị siri ike gaa n'ebe agent
GLM abụghị ihe e si na Llama nweta ma nye aha ọhụrụ. Ọ bụ otu n'ime ezinụlọ ụdị ole na ole nwere ebumnuche ọzụzụ mbụ nke aka ya, nke otu ndị nnyocha ahụ na-emegharị kemgbe afọ ise. Aha ya pụtara General Language Model, akwụkwọ ntọala ahụ — GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 — tụpụtara nhọrọ nke atọ n'akụkụ masked language modeling nke BERT na autoregression siri ike si n'aka ekpe gaa n'aka nri nke GPT. GLM na-ehichapụ ogologo ebe ndị dịkọrọ ọnụ ma mepụtagharịa ha n'usoro agwakọtara n'ụzọ autoregressive, jiri nchịkọta ọnọdụ nwere akụkụ abụọ na-eso ma ọnọdụ token n'akwụkwọ e mebiri emebi ma ọnọdụ ya n'ime oghere a na-ejuputa: otu nhazi na-ejikwa nghọta na mmepụta nke ọma otu ụzọ.
Otu nọ n'azụ ya bụ Knowledge Engineering Group nke Mahadum Tsinghua, nke wepụtara ụlọ ọrụ a maara ugbu a dị ka Z.ai (nke bụbu Zhipu AI). Ihe mbụ ya kacha ewu ewu bụ GLM-130B n'Ọktoba 2022 — ụdị njụpụta asụsụ abụọ Bekee/Chaịnịz nwere paramita ijeri 130, e wepụtara arọ ya na koodu ya n'ihu ọha n'oge mbipụta ya. Mwepụta mepere emepe bụ ụdị ụlọ ha kemgbe ahụ.
Oge MoE, na ntụgharị gaa n'ebe agent
Ihe na-agafe n'ime ha niile dị mkpa karịa mwepụta ọ bụla. Kemgbe GLM-4.5, e mezigharịrị ụdị ọ bụla maka otu ihe ahụ: ịnọgide na-ekwekọ n'ofe ọtụtụ iri oku ngwá ọrụ. Nke ahụ bụ ebumnuche dị iche na ime ka ọnụọgụ benchmark nke otu ngagharị dị elu, ọ na-apụta ìhè dị ka arụmụka ngwá ọrụ gbagọrọ agbagọ dị ntakịrị, ịkpafu dị ntakịrị n'ogologo atụmatụ, na ntakịrị nke omume ahụ bụ "ọ na-eji obi ike malitegharịa ọrụ ahụ na ngagharị nke 14" nke na-eme ka usoro agent dị oke ọnụ.
02Ihe GLM-5.2 bụ, na ihe a tụrụ ya na ya
Z.ai na-ebipụta ọnụọgụ benchmark maka GLM-5.2 n'ebe nchekwa GLM-5. Abụọ n'ime ha na-adaba n'ezigbo ọrụ agent kama icheta ihe ọmụma efu:
Terminal-Bench 2.1 — ọrụ agent ahịrị iwu nke ogologo oge. Z.ai kọrọ ya.
SWE-bench Pro — idozi okwu n'ezigbo ebe nchekwa koodu. Z.ai kọrọ ya; GLM-5.1 nwetara 58.4 n'otu ule ahụ.
Ndị ahụ bụ ọnụọgụ ụlọ nnyocha ahụ, ọ bụghị nke anyị, ha na-akọwakwa ntọala a na-apịkọtaghị apịkọta. Ha na-egosi ụdị klas ị na-emeso, ọ bụghị nkwa àgwà.
Otu ihe ọmụma karịrị benchmark uru, n'ihi na o sitere n'aka onye na-atụ ihe nke na-enweghị ihe ọ ga-erite ma ọ jaa ụdị ahụ mma. Na Julaị 2026, Center for AI Standards and Innovation nke National Institute of Standards and Technology nke United States tụlere GLM-5.2 wee kwubie na eleghị anya ọ bụ ụdị AI arọ mepere emepe kacha nwee ike dị mgbe e wepụtara ya, nwere ikike zuru oke yiri nke GPT-5.2 na ikike cyber yiri nke Claude Opus 4.6. Otu nyocha ahụ hụkwara na GLM-5.2 na-egbochi arịrịọ siri ike dị ntakịrị karịa ụdị ntụaka US, nakwa na a pụrụ ịgbanarị ihe nchebe ndị e ghere n'ime arọ mepere emepe ozugbo ndị ahụ na-eburu arọ ndị ahụ n'onwe ha. Ngalaba 05 na-alaghachi na nke ahụ.
03Ihe "3BIT-REAP" pụtara, na ihe ọ na-efu gị
REAP: ịkpụcha ọkachamara kama ijikọta ha
Ụdị MoE nwere paramita 744B nwere ọkachamara 256 kwa akwa, nke 8 n'ime ha na-agba ọkụ na token ọ bụla. Router ahụ anaghị ekesa ọrụ n'otu ụzọ — a na-akụ ọkachamara ụfọdụ mgbe niile, a na-akụkwa ogologo ọdụ ha n'ụzọ na-adịkarịghị, ha anaghịkwa atụnye ihe ukwuu mgbe a kụrụ ha. REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), sitere na Cerebras Research ma bụrụ nke a nabatara na ICLR 2026, na-erite uru na nke ahụ: ọ na-enye ọkachamara ọ bụla akara site na usoro nrịba ama nke na-ejikọta ike na ugboro ole router na-emeghe ya na nha nke ntụnye mmepụta ya, wee wepụ ndị nwere akara dị ala kpamkpam.
Akụkụ na-adọrọ mmasị bụ ntụnyere REAP meriri. Nhọrọ doro anya n'ọnọdụ iwepụ ọkachamara bụ ijikọ ya n'ime nke fọdụrụ, nke na-ada ka ọ dị nchebe karịa. Ihe akwụkwọ ahụ chọtara n'ofe ụdị MoE site na paramita 20B ruo 1T bụ na ijikọta bụ n'ezie ihe ka njọ maka ọrụ mmepụta, na nkpụcha na-eguzosi ike n'ụzọ dị ịtụnanya: ọ fọrọ nke nta ka ọ ghara ifunahụ ihe ọ bụla na benchmark mmepụta koodu na ịkpọ ngwá ọrụ ọbụna mgbe e wepụsịrị ọkara nke ọkachamara ndị ahụ, na ntọala gụnyere Qwen3-Coder-480B na Kimi-K2. Ka koodu na ịkpọ ngwá ọrụ lanarị n'uju bụ kpọmkwem ihe ị chọrọ ka echekwaa n'ụdị nke ihe mere o ji dị bụ injinia agent.
Arọ 3-bit, na mgbanwe ahụ e kwuru n'eziokwu
N'elu nkpụcha ahụ, a na-echekwa arọ ndị lanarịrị na bit atọ — nke siri ike karịa ọkwa W4A16-AUTOROUND-REAP na W8A16 ndị ọzọ dị na katalọgụ anyị, nke e debere maka ntọala ndị kacha ibu, ebe ọ dịghị ụzọ ọzọ e si etinye ụdị nwere paramita ụzọ atọ n'ime anọ nke otu trilion n'ime node ije ozi ma mee ka token na-asọ n'ọsọ a pụrụ iji.
Mkpakọ abụghị n'efu. Ụdị echiche ziri ezi bụ: nkpụcha na quantization na-ebu ụzọ mebie ogologo ọdụ ahụ. Omume ndị dị njụpụta, ndị a na-eme ugboro ugboro — nsoro ntụziaka, nhazi koodu, ịhazi oku ngwá ọrụ, ime atụmatụ nwere ọtụtụ nzọụkwụ — na-alanarị nke ọma, nke bụ kpọmkwem ihe nsonaazụ REAP na-egosi. Icheta eziokwu ndị a na-amaghị nke ọma, asụsụ ndị a na-adịghị ahụkebe na ihe ọmụma ngalaba pụrụ iche bụ ebe ị kwesịrị ịtụ anya ọdịiche megide GLM-5.2 nke a na-apịkọtaghị apịkọta. Ọ bụrụ na ọrụ gị bụ "mata eziokwu na-adịghị ahụkebe n'echeghị echiche," kwụọ ụgwọ maka ọkwa ka nwee ntụkwasị obi. Ọ bụrụ na ọ bụ "gbaa atụmatụ n'ofe oku ngwá ọrụ iri anọ n'echeghị isi," nke a bụ ọkwa e mere usoro ahụ maka ya.
04Okwu uru ahụ: ego API LLM enweghị mmachi dị ọnụ ala na-efu n'ezie ịgba
Ọnụ ahịa ndepụta API nke Z.ai n'onwe ya bipụtara maka GLM-5.2 bụ $1.40 kwa miliyọn token nnata na $4.40 kwa miliyọn mgbasa. Ọnụ ahịa anyị n'otu ntọala ahụ bụ $0.73 / $2.34 — ihe dị ka 48% dị ntakịrị na nnata na 47% dị ntakịrị na mgbasa. Mbelata ahụ bụ ihe mkpakọ ahụ na-azụta, ọ na-abịakwa na ihe nke abụọ ị na-apụghị ịzụta n'aka ndị nwe ya n'ọnụ ahịa ọ bụla: ọ dịghị akwa njụ.
N'ime katalọgụ nke anyị, ọnụ ahịa agwakọtara bụ ọnụọgụ dị mkpa. Lee ya n'ọnụọgụ nnata ruo mgbasa nke 3:1, ihe dị ka otu agent na-akpọ ngwá ọrụ si adị n'omume — ọtụtụ ọnọdụ na nsonaazụ ngwá ọrụ na-abanye, token dị ole na ole na-apụta.
| Ụdị | Nnata / 1M | Mgbasa / 1M | Agwakọtara 3:1 | Ọhụụ |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | $1.13 | Mba |
| Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP | $0.75 | $3.30 | $1.39 | Mba |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | $1.50 | Ee |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | $2.44 | Mba |
| inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP | $1.42 | $6.07 | $2.58 | Ee |
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | $7.65 | Ee |
Ụdị isii nọ n'ala $0.50 / $2.00 — MiniMax-M3, DeepSeek-V4-Flash, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro na Hy3 — ọnụego agwakọtara nke $0.875. GLM-5.2 dị 29% n'elu ala ahụ ma na-azụtara gị ntọala nke klas 744B nwere itinye ego na-adịgide adịgide n'omume agent n'azụ ya. Ihe ọ bụla nke ọnụ ahịa ya dị n'elu ya na-efu opekempe 23% karịa n'agwakọtara, Kimi-K3 na-efukwa okpukpu 6.8 karịa. Nke ahụ bụ arụmụka uru ahụ n'otu ahịrị: ebe kacha dị ọnụ ala na katalọgụ ahụ ị ga-azụta ntọala agent nke ọkwa kacha elu.
Ntụgharị ya n'ọrụ
- Otu mjuputa ọnọdụ zuru oke — token nnata 262,144: $0.19. Otu nnukwu ebe nchekwa koodu zuru oke a gụnyere n'ime windo ahụ n'ihe na-erughị sent iri abụọ.
- Otu nmecha nke ogologo ya ruru oke — token mgbasa 16,384: $0.038.
- Otu ngagharị agent — 20K nnata, 2K mgbasa: $0.019. Otu ngagharị ahụ na-efu $0.115 na Kimi-K3 na $0.047 na DeepSeek-V4-Pro.
- Otu narị ngagharị agent: $1.93, megide $11.48 n'ụdị kacha dị ọnụ na katalọgụ ahụ.
Ọrụ agent na-abu ibu n'akụkụ nnata, uru GLM kacha ukwuu bụ kpọmkwem n'ebe ahụ: ọnụ ahịa nnata ya dị okpukpu 5.2 n'okpuru nke Kimi-K3 na okpukpu 2.7 n'okpuru nke DeepSeek-V4-Pro. Ọ bụrụ na agent gị na-ezigharị mkparịta ụka na-eto eto kwa ngagharị — ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ agent ọ bụla na-eme ya — ọ bụ ọnụọgụ ahụ na-akwụsị n'akwụkwọ ụgwọ gị.
05Ihe "enweghị mmachi" pụtara n'endpoint a
Ihe abụọ, n'ụzọ ziri ezi: ọ dịghị akwa njụ — ọ dịghị nkewa na-ekpebi arịrịọ ndị a na-ekwe ka ụdị ahụ hụ, ọ dịghịkwa ụdị amụma na-edegharị prompt gị tupu o rute — na ọ dịghị nzacha mmepụta, nke pụtara na token ụdị ahụ na-emepụta bụ token ị na-anata, na-ehichabeghị ihe, a gbanwebeghịkwa ha.
Nke ahụ bụ nkwupụta dị iche na API azụmahịa na-akpọsa ụdị "relaxed" ma ọ bụ "developer". Ndị ahụ ka na-ezite okporo ụzọ ha site n'ebe amụma nke onye na-ere ya; ihe na-agbanwe bụ ọnụ ọgụgụ mmalite, ọ bụghị ịdị adị nke ọnụ ụzọ ahụ. Ebe a ọ dịghị ọnụ ụzọ a ga-agbanwe — ụdị ahụ na-agba n'ụyọkọ GPU nke anyị, àgwà ya bụ àgwà nke ntọala ahụ. Gụọ nchọpụta NIST CAISI si na ngalaba 02 dị ka nkwupụta nka na ụzụ kama ịdọ aka na ntị, ọ ga-akọwara gị ngwaahịa ahụ: ụdị nke nhazi ya bi n'arọ ya, nke a na-agba n'enweghị akwa amụma nke si n'èzí, na-akpa àgwà dị ka arọ ya si dị.
Ihe mere nke a ji dị mkpa maka agent karịsịa
A na-ekwukarị maka njụ dị ka okwu ọdịnaya. N'ọrụ agent ọ bụkarị okwu ntụkwasị obi. Njụ na ngagharị nke 31 nke ọsọ ngagharị 40 abụghị mba dị nwayọọ ị na-agụ wee gafere — ọ bụ nzọụkwụ gbagọrọ agbagọ, orchestrator na-amaghị otu ọ ga-esi gaa n'ihu, atụmatụ gbajiri agbaji, na ngagharị 30 nke token e mefuru n'enweghị ihe ị ga-egosi. Nnyocha nchekwa, nyocha malware, ule mbanye, red-teaming, akụkọ ifo ndị okenye, idegharị akwụkwọ ahụike na nke iwu, na imepụta data maka ọzụzụ nchekwa niile na-akụ nke a mgbe niile, ọdịda ahụ dịkwa oke ọnụ kpọmkwem n'ihi na ọ na-abịa n'ikpeazụ.
Akụkụ nke ọzọ bụ na akwa amụma ahụ bụzi nke gị. Ojiji Gateway Shannon AI na-adaba n'okpuru Amụma Ojiji Kwesịrị Ekwesị anyị; iwepụ mkpebi nke onye na-ere ya na loop ahụ pụtara inye nke gị.
06Ihe endpoint ahụ na-enye gị n'ezie
| Ikike | GLM-5.2 · 3BIT-REAP |
|---|---|
| Id ụdị | GLM-5.2-3BIT-REAP |
| Windo ọnọdụ | token 262,144 |
| Mmepụta kacha elu kwa arịrịọ | token 16,384 |
| Streaming | Ee |
| Ịkpọ ngwá ọrụ | Ee |
Echiche / reasoning_effort | Ee |
JSON Schema (json_schema) | Ee |
response_format | Ee |
| Ọhụụ / ntinye onyonyo | Mba — naanị ederede |
| Akwa njụ / nzacha mmepụta | Ọ dịghị |
Gụọ ahịrị ọhụụ ahụ nke ọma tupu ị wuo. GLM-5.2 bụ naanị ederede na gateway anyị. Ọ bụrụ na ịchọrọ ntinye onyonyo, katalọgụ ahụ nwere nhọrọ ise nwere ike ọhụụ — MiniMax-M3 na MiMo-V2.5 n'ala $0.50 / $2.00, Kimi-K2.6 na $0.78 / $3.67, inkling na $1.42 / $6.07, na Kimi-K3 na $3.83 / $19.12. Usoro nwere ezi uche bụ izipu nghọta onyonyo na MiniMax-M3 na ihe ndị ọzọ niile na GLM-5.2, nke na-efughị ihe ọ bụla karịa otu eriri ụdị.
Ụdị atọ, otu ụdị
A na-eru otu ụdị ahụ site n'ụdị arịrịọ atọ, ha niile na-agba streaming: /v1/chat/completions (ụdị OpenAI), /v1/messages (ụdị Anthropic), na /v1/responses. Ọ dịghị ihe gbanwere banyere ụdị ahụ n'etiti ha — họrọ nke SDK gị na-asụ ugbua, otu mgbanwe URL ndabere ka ị na-anọkarị iji malite.
# OpenAI dialect — point your existing client at the gateway from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.shannon-ai.com/v1", api_key="sk-...", ) resp = client.chat.completions.create( model="GLM-5.2-3BIT-REAP", messages=[{"role": "user", "content": "..."}], tools=tools, # tool calling supported reasoning_effort="medium", # low | medium | high stream=True, )
Schema arịrịọ na nzaghachi zuru oke maka ụdị atọ ahụ niile, ụdị ịkpọ ngwá ọrụ, ọdịdị mmemme streaming, na ebe ọmụmụ nwere mmekọrịta dị n'akwụkwọ API Shannon AI.
07Mgbe ị ga-ahọrọ GLM-5.2 — na mgbe ị na-agaghị ahọrọ ya
Gakwuru ya mgbe
- Ị na-agba agent. Ogologo loop ịkpọ ngwá ọrụ bụ ihe e wuru usoro a maka ya ma zụọ ya ugboro ugboro n'ọzụzụ na-esote, ọnụ ahịa nnata ya na-emekwa ka mkparịta ụka na-eto eto bụrụ ihe a pụrụ ịkwụ ụgwọ ya izigharị kwa ngagharị.
- Ị na-arụ ọrụ n'ofe nnukwu ebe nchekwa koodu. Ọnọdụ 262K, nhazi oku ngwá ọrụ a pụrụ ịtụkwasị obi, na $0.19 iji gụọ windo ahụ dum.
- Ọnụ ọgụgụ bụ ihe na-akpachi gị. Nkewa, mmịpụta, imepụta data ọkpụkpụ, idegharị n'ọtụtụ — ihe ọ bụla ebe ọnụ ahịa kwa oku a mụbara site n'ọnụ ọgụgụ buru ibu na-ekpebi ma ọrụ ahụ ọ ga-ekwe omume.
- Njụ na-agbaji usoro gị. Nnyocha nchekwa, ule mmegide, akụkọ ifo enweghị mmachi, idegharị akwụkwọ siri ike — ụdị ọdịda ahụ adịghị ebe a.
Gakwuru ihe ọzọ mgbe
- Ịchọrọ ọhụụ. Naanị ederede. Lee nhọrọ ndị nwere ike ọhụụ dị n'elu.
- Ịchọrọ echiche kacha omimi n'otu ngagharị. Maka nsogbu nyocha nke otu agba kachasị sie ike, DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP bụ ngwá ọrụ dị arọ karịa na okpukpu 2.2 nke ọnụ ahịa agwakọtara — n'oku ebe uko ahụ bụ ihe na-akpachi gị, nke ahụ bụ mgbanwe ziri ezi.
- Ịchọrọ ntụkwasị obi kacha elu n'ihe ọmụma a na-amaghị nke ọma. Ọkwa
W8A16— MiMo-V2.5-Pro na Hy3 — ka a pịkọtara n'ụzọ dị nwayọọ karịa ma nọrọ n'ala $0.50 / $2.00, n'elu ntọala ndị pere mpe.
Ọnụọgụ ntọala ọ bụla dị n'ibe a bụ nke onye ọzọ na-abụghị anyị bipụtara. Ọnụọgụ ọnụ ahịa na ikike bụ ụkpụrụ katalọgụ anyị dị ndụ, nke ị pụrụ inyocha megide /v1/models n'igodo nke gị. Nyochaa isi mmalite izizi ndị ahụ n'onwe gị.
Ọnụọgụ benchmark GLM-5.2 (Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Pro) bụ nke Z.ai kọrọ maka ntọala a na-apịkọtaghị apịkọta; nnwalegharị nọọrọ onwe ya ka na-echere. E gosipụtara ọnụọgụ Claude Opus 4.8 na GPT-5.5 naanị maka ntụaka. Ọnụ ahịa ndepụta API GLM-5.2 nke ndị nwe ya dị ka Z.ai bipụtara ya, Septemba 2026.
08Ajụjụ ndị a na-ajụkarị
Gịnị bụ API GLM enweghị mmachi na Shannon AI?
Ọ bụ id ụdị GLM-5.2-3BIT-REAP na Gateway Shannon AI: ụdị a pịkọtara nke ntọala agent GLM-5.2 nke Z.ai, nke a na-agba n'ụyọkọ GPU nke anyị ebe ọ dịghị akwa njụ, ọ dịghịkwa nzacha mmepụta. Ọ na-efu $0.73 kwa miliyọn token nnata na $2.34 kwa miliyọn token mgbasa, ọ nwere windo ọnọdụ token 262,144, a na-erukwa ya na /v1/chat/completions, /v1/messages na /v1/responses.
Gịnị mere GLM 5.2 enweghị mmachi ji dị ọnụ ala karịa ụdị ndị ọzọ buru ibu dị na katalọgụ ahụ?
N'ihi otu e si pịkọta ya. 3BIT-REAP na-ejikọta arọ 3-bit na REAP, usoro nkpụcha ọkachamara maka ụdị Mixture-of-Experts nke na-ewepụ ọkachamara ndị a na-ahọrọ n'ụzọ na-adịkarịghị tupu e mee quantize. Ntọala MoE dị nro nke nwere ihe dị ka paramita 40B na-arụ ọrụ kwa token, nke e kpụchara ma mee quantize otu a, na-ewe ebe nchekwa dị nta nke ukwuu na sekọnd GPU dị nta nke ukwuu kwa token karịa ụdị njụpụta nke àgwà ha hà, ọnụ ahịa ya na-egosikwa nke ahụ.
GLM enweghị njụ ọ pụtara na ụdị ahụ enweghị ihe nchebe ọ bụla?
Ọ pụtara na Shannon anaghị agbakwụnye nke ọ bụla. Ọ dịghị nkewa njụ n'ihu ụdị ahụ, ọ dịghịkwa nzacha na token ndị si na ya apụta. Ntọala ahụ na-ejigide àgwà ọ bụla ọzụzụ nke aka ya nyere ya, mana ọ dịghị ihe si n'èzí na-agbanwe ha. Akwa amụma ahụ bụ nke gị, ojiji ya na-adakwa n'okpuru Amụma Ojiji Kwesịrị Ekwesị nke Shannon AI.
GLM-5.2 3BIT-REAP ọ na-akwado ọhụụ ma ọ bụ ntinye onyonyo?
Mba. Ụdị a bụ naanị ederede. Ọ bụrụ na ịchọrọ ntinye onyonyo n'endpoint enweghị mmachi, jiri otu n'ime ụdị ndị nwere ike ọhụụ dị na katalọgụ ahụ dị ka MiniMax-M3, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiMo-V2.5 ma ọ bụ inkling. GLM-5.2 na-akwado mmepụta ahaziri ahazi — ma json_schema ma response_format — na ịkpọ ngwá ọrụ.
Kedu ka windo ọnọdụ na ogologo mmepụta kacha elu si dị?
Token 262,144 nke ọnọdụ na token 16,384 nke mmepụta kwa arịrịọ. Ijuputa windo ọnọdụ ahụ dum otu ugboro na-efu ihe dị ka sent iri na itoolu na $0.73 kwa miliyọn token nnata, otu nmecha nke ogologo ya ruru oke na-efukwa ihe na-erughị sent anọ.
Nke a ọ bụ ezigbo ụdị agent enweghị mmachi maka ogologo loop ịkpọ ngwá ọrụ?
Ọ bụ nke anyị na-ebu ụzọ agakwuru. E zụrụla usoro GLM n'ụzọ doro anya maka ọrụ agent kemgbe GLM-4.5, a na-akwado ma ịkpọ ngwá ọrụ ma reasoning_effort, ọnụ ahịa ya pụtakwara na otu narị ngagharị agent nke token puku iri abụọ na-efu ihe dị ka dollar abụọ kama iri na otu. Njụ bụkwa ezigbo ụdị ọdịda na loop agent, ọ dịghịkwa akwa njụ ebe a nke ga-akpalite otu.
Nwalee API GLM enweghị mmachi
$0.73 nnata · $2.34 mgbasa · ọnọdụ 262K · ọ dịghị akwa njụ.
Gụọ Akwụkwọ API Chọgharịa Ụdị NiileShannon Lab LLC, New Mexico, USA · Amụma Ojiji Kwesịrị Ekwesị na-achị ojiji ya
Isi mmalite: Ebe nchekwa GLM-5 nke Z.ai · Du na ndị ọzọ, GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 · Zeng na ndị ọzọ, GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model · Lasby na ndị ọzọ, REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression, ICLR 2026 · Nyocha NIST CAISI nke GLM-5.2 nke Z.ai, Julaị 2026. Ọnụọgụ benchmark ntọala bụ nke ụlọ nnyocha kọrọ ma bụrụ nke nwa oge; ha na-akọwa GLM-5.2 nke a na-apịkọtaghị apịkọta, ọ bụghị ụdị a pịkọtara a. Ọnụ ahịa, ọnọdụ na ọnụọgụ ikike bụ ụkpụrụ katalọgụ Shannon AI dị ka nke Septemba 5, 2026.