API GLM tsy voasivana: ny vidiny tsara indrindra isaky ny token
Ny fototra GLM agent an'ny Z.ai, atolotra tsy misy sosona fandavana eo amin'ny vondrona GPU anay manokana — context 262K, fiantsoana fitaovana, ary vidiny mitambatra latsaky ny antsasaky ny vidin'ny firazanana mitovy any amin'ny mpamokatra.
Fintina
Ny GLM-5.2-3BIT-REAP no modely eo amin'ny Vavahady Shannon AI atolotray ho mandeha ho azy. Mampandeha fototra Mixture-of-Experts sparse 744 miliara parametatra avy amin'ny firazanana GLM izy — nampiofanina mazava ho amin'ny fampiasana fitaovana agent hatramin'ny GLM-4.5 — voatery amin'ny lanja 3-bit sy ny fanapahana manam-pahaizana REAP mba hidirany sy hijanonany ho haingana. Mahazo context 262 144 token, 16 384 token output, fiantsoana fitaovana, fisainana miaraka amin'ny reasoning_effort azo ovaina, ary output voarafitra JSON Schema ianao, amin'ny $0.73 / $2.34 isaky ny tapitrisa token. Tsy misy sosona fandavana ary tsy misy sivana output. Lahatsoratra ihany — tsy misy fahitana.
Ny ankamaroan'ny fampitahana "modely mora indrindra" dia tsy marina, satria ny safidy mora dia matetika modely kely mitafy ny dokam-barotry ny modely lehibe. Tsy izany no mitranga eto. Ny GLM-5.2 dia iray amin'ireo fototra lanja misokatra lehibe indrindra navoakan'ny olona, ary amin'ny $0.73 miditra / $2.34 mivoaka dia mipetraka ambaratonga iray ambonin'ny fetra ambany indrindra ao amin'ny katalaoginay izy nefa mitondra fototra in-telo mahery mihoatra ny habe azo amin'io fetra io mazàna. Io elanelana io — modely lehibe, vidiny akaikin'ny fetra ambany — no antony misian'ity pejy ity.
01Ny fiavian'ny GLM: Tsinghua, blank infilling, ary fiolahana mafy mankany amin'ny agent
Tsy taranaka Llama nomena anarana hafa ny GLM. Iray amin'ireo fianakaviana modely vitsy manana tanjona pretraining manokana izy, novaozina nandritra ny dimy taona nataon'ny vondrona mpikaroka mitovy. Ny anarana dia midika General Language Model, ary ny lahatsoratra fototra — GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 — dia nanolotra safidy fahatelo eo anilan'ny masked language modeling an'ny BERT sy ny autoregression hentitra havia-mankavanana an'ny GPT. Manafoana faritra mifanohitohy ny GLM ary mamorona azy indray amin'ny fomba autoregressive amin'ny filaharana voahodinkodina, miaraka amin'ny positional encoding roa refy manaraka ny toeran'ny token ao anatin'ny antontan-taratasy simba sy ny toerany ao anatin'ny faritra fenoina: rafitra iray mitantana ny fahazoana sy ny famoronana mitovy fahombiazana.
Ny vondrona nanao azy dia ny Knowledge Engineering Group ao amin'ny Oniversite Tsinghua, izay nanangana ny orinasa fantatra ankehitriny amin'ny anarana hoe Z.ai (Zhipu AI teo aloha). Ny vokatra malaza voalohany dia ny GLM-130B tamin'ny Oktobra 2022 — modely matevina roa fiteny anglisy/sinoa 130 miliara parametatra, ny lanja sy ny kaody navoaka ampahibemaso tamin'ny fotoana namoahana azy. Fomba fanaon'ny trano hatramin'izay ny famoahana misokatra.
Ny vanim-potoanan'ny MoE, sy ny fivilana mankany amin'ny agent
Ny tady mitohy no manan-danja kokoa noho ny famoahana tokana rehetra. Hatramin'ny GLM-4.5, ny dikan-teny tsirairay dia nohatsaraina ho amin'ny zavatra iray ihany: ny fijanonana ho mirindra manerana fiantsoana fitaovana am-polony. Tanjona hafa amin'ny fampitomboana ny naoty benchmark amin'ny fihodinana tokana izany, ary miseho amin'ny endrika hoe vitsy kokoa ny fanontaniana fitaovana simba, kely kokoa ny fivilana ao anaty drafitra lava, ary vitsy kokoa ny fitondran-tena hoe "manomboka indray ny asa amim-pahatokisana amin'ny fihodinana faha-14" izay mahalafo ny rafitra agent.
02Inona ny GLM-5.2, ary inona no norefesina taminy
Mamoaka tarehimarika benchmark ho an'ny GLM-5.2 ao amin'ny repository GLM-5 ny Z.ai. Roa amin'izy ireo no mifanaraka amin'ny asa agent tena izy fa tsy amin'ny fahatsiarovana zavatra madinika:
Terminal-Bench 2.1 — asa agent an-tsoratra baiko lava. Notaterin'ny Z.ai.
SWE-bench Pro — famahana olana amin'ny repository tena misy. Notaterin'ny Z.ai; 58,4 no naoty azon'ny GLM-5.1 tamin'io fitsapana io ihany.
Tarehimarika avy amin'ny laboratoara ireo, fa tsy anay, ary manoritsoritra ny fototra tsy voatery izy ireo. Mametra ny sokajin'ny modely iasanao izy, fa tsy antoka.
Misy angona iray manan-danja mihoatra ny benchmark, satria avy amin'ny mpanombana tsy manana antony handoka ny modely izy. Tamin'ny Jolay 2026, ny Center for AI Standards and Innovation ao amin'ny National Institute of Standards and Technology any Etazonia dia nanombana ny GLM-5.2 ary nanatsoaka fa izy angamba no modely AI lanja misokatra mahay indrindra nisy tamin'ny fotoana namoahana azy, misy fahaiza-manao ankapobeny mitovy amin'ny GPT-5.2 sy fahaiza-manao ara-tsiberinetika mitovy amin'ny Claude Opus 4.6. Nomarihin'io fanombanana io ihany fa mandà fangatahana saro-pady vitsy kokoa noho ny modely fanovozan-kevitra amerikana ny GLM-5.2, ary ny fiarovana voatambatra ao anatin'ny lanja misokatra dia azo hodidinina raha vantany vao ampiantranoina manokana ireo lanja ireo. Miverina amin'izany ny fizarana 05.
03Ny dikan'ny "3BIT-REAP", sy izay lanjany aminao
REAP: manapaka ny manam-pahaizana fa tsy mampifangaro azy
Ny modely MoE 744B parametatra dia manana 256 manam-pahaizana isaky ny sosona, ka 8 amin'izy ireo no mandeha amin'ny token iray. Tsy mizara asa mitovy ny router — misy manam-pahaizana tratra tsy tapaka, ary misy rambony lava tratra tsy matetika sady tsy dia mandray anjara firy rehefa tratra. Manararaotra izany ny REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), avy amin'ny Cerebras Research ary nekena ho an'ny ICLR 2026: manombana ny manam-pahaizana tsirairay izy amin'ny fepetra saliency mampiaraka ny hatraiza sy impiry ny fanokafan'ny router azy amin'ny halehiben'ny fandraisany anjara amin'ny output, dia esoriny tanteraka ireo naoty ambany.
Ny ampahany mahaliana dia ny fampitahana andresen'ny REAP. Ny safidy hafa miharihary noho ny fanesorana manam-pahaizana dia ny fampifangaroana azy amin'ny iray tavela, izay toa azo antoka kokoa. Ny hita hoan'ny lahatsoratra manerana ny modely MoE manomboka amin'ny 20B ka hatramin'ny 1T parametatra dia ny hoe ratsy kokoa aza ny fampifangaroana ho an'ny asa famoronana, ary mahatohitra tsara tokoa ny fanapahana: saika tsy misy fahaverezana amin'ny benchmark famoronana kaody sy fiantsoana fitaovana na dia rehefa nesorina aza ny antsasaky ny manam-pahaizana, amin'ny fototra ahitana ny Qwen3-Coder-480B sy ny Kimi-K2. Ny fijanonan'ny kaody sy ny fiantsoana fitaovana tsy simba no tena tianao hotazonina amin'ny modely izay ny antony misiany dia ny injeniera agent.
Lanja 3-bit, sy ny fifanakalozana marina
Ambonin'ny fanapahana, ny lanja tavela dia tehirizina amin'ny 3 bit — mahery kokoa noho ny ambaratonga W4A16-AUTOROUND-REAP sy W8A16 hafa ao amin'ny katalaoginay, ary natokana ho an'ny fototra lehibe indrindra, izay tsy misy fomba hafa hametrahana modely telo ampahefatry ny tapitrisa arivo parametatra eo amin'ny node fanolorana sady hitazonana ny token hikoriana amin'ny hafainganana azo ampiasaina.
Tsy maimaim-poana ny fanerena. Ny modely ara-tsaina marina: ny fanapahana sy ny quantization dia manimba ny rambony lava aloha. Ny fitondran-tena matevina sy ampiasaina matetika — fanarahana toromarika, firafitry ny kaody, fandaminana ny fiantsoana fitaovana, fandrafetana misy dingana maro — dia mahatohitra tsara, izay indrindra no asehon'ny valin'ny REAP. Ny fahatsiarovana zava-misy tsy fantatra, ny fiteny tsy fahita firy ary ny zavatra madinika amin'ny sehatra manokana no tokony hanantenanao fahasamihafana manoloana ny GLM-5.2 tsy voatery. Raha "mahafantatra zava-misy tsy mahazatra tsara" no asanao, dia aloavy ny ambaratonga misy fahatokisana ambony kokoa. Raha "mampandeha drafitra manerana fiantsoana fitaovana efapolo tsy mivily" kosa izy, dia ity no ambaratonga namolavolana ilay fomba.
04Ny raharaha momba ny vidiny: ohatrinona marina ny fampandehanana API LLM tsy voasivana mora
Ny vidin'ny lisitry ny API navoakan'ny Z.ai mihitsy ho an'ny GLM-5.2 dia $1.40 isaky ny tapitrisa token miditra sy $4.40 isaky ny tapitrisa mivoaka. Ny vidinay amin'io fototra io ihany dia $0.73 / $2.34 — 48% ambany eo ho eo amin'ny miditra sy 47% amin'ny mivoaka. Io fihenam-bidy io no vidin'ny fanerena, ary miaraka aminy misy zavatra faharoa tsy azonao vidiana amin'ny mpamokatra na amin'ny vidiny inona na inona: ny tsy fisian'ny sosona fandavana.
Ao anatin'ny katalaoginay manokana, ny vidiny mitambatra no tarehimarika manan-danja. Indro izy amin'ny tahan'ny miditra-amin'ny-mivoaka 3:1, izay toy ny endriky ny agent miantso fitaovana amin'ny fampiharana — context sy valin'ny fitaovana be no miditra, token vitsy kokoa no mivoaka.
| Modely | Miditra / 1M | Mivoaka / 1M | Mitambatra 3:1 | Fahitana |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | $1.13 | Tsia |
| Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP | $0.75 | $3.30 | $1.39 | Tsia |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | $1.50 | Eny |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | $2.44 | Tsia |
| inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP | $1.42 | $6.07 | $2.58 | Eny |
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | $7.65 | Eny |
Modely enina no mipetraka eo amin'ny fetra ambany $0.50 / $2.00 — MiniMax-M3, DeepSeek-V4-Flash, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro sy Hy3 — tahan'ny mitambatra $0.875. Ny GLM-5.2 dia 29% ambonin'io fetra io ary mividy ho anao fototra amin'ny sokajy 744B misy fampiasam-bola maharitra amin'ny fitondran-tena agent ao ambadika. Izay rehetra amidy ambonin' izy dia mitentina 23% farafahakeliny mihoatra amin'ny mitambatra, ary 6,8× mihoatra ny Kimi-K3. Izay no hevitry ny vidiny amin'ny andalana iray: ny toerana mora indrindra ao amin'ny katalaogy hividianana fototra agent ambony ambaratonga.
Novaina ho asa
- Famenoana context iray manontolo — 262 144 token miditra: $0.19. Repository lehibe manontolo vakiana ao anatin'ny varavarankely amin'ny latsaky ny roapolo sentimo.
- Famaranana amin'ny halavany farany ambony — 16 384 token mivoaka: $0.038.
- Fihodinana agent iray — 20K miditra, 2K mivoaka: $0.019. Mitentina $0.115 amin'ny Kimi-K3 sy $0.047 amin'ny DeepSeek-V4-Pro io fihodinana io ihany.
- Fihodinana agent zato: $1.93, manoloana ny $11.48 amin'ny modely lafo indrindra ao amin'ny katalaogy.
Mavesatra amin'ny input ny asa agent, ary eo indrindra no lehibe indrindra ny tombon-dahin'ny GLM: 5,2× ambanin'ny an'ny Kimi-K3 ary 2,7× ambanin'ny an'ny DeepSeek-V4-Pro ny vidin'ny input aminy. Raha mandefa indray resaka mitombo isaky ny fihodinana ny agent-nao — ary saika manao izany ny agent rehetra — dia io mpampitombo io no tonga eo amin'ny faktioranao.
05Ny dikan'ny "tsy voasivana" amin'ity endpoint ity
Zavatra roa, mazava tsara: tsy misy sosona fandavana — tsy misy classifier manapa-kevitra hoe fangatahana inona no azon'ny modely jerena, ary tsy misy modely politika manoratra indray ny prompt-nao alohan'ny hahatongavany — ary tsy misy fanivanana output, izany hoe ny token vokarin'ny modely no token raisinao, tsy voafafa ary tsy voasolo.
Tolotra hafa amin'ny API ara-barotra mandoka fomba "malefaka" na "ho an'ny mpamorona" izany. Mbola mampandalo ny fifamoivoizana amin'ny antontan'ny politikan'ny mpivarotra ireny; izay miova dia ny tokonana, fa tsy ny fisian'ny vavahady. Eto dia tsy misy vavahady hokirakiraina — mandeha eo amin'ny vondrona GPU anay manokana ny modely, ary ny fitondran-tenany dia fitondran-tenan'ny fototra. Vakio ho fanambarana ara-teknika fa tsy ho fampitandremana ny hita avy amin'ny NIST CAISI ao amin'ny fizarana 02 dia manazava ny vokatra izany: ny modely izay ny fifanarahany dia mitoetra ao anatin'ny lanjany, atolotra tsy misy sosona politika ivelany, dia mitondra tena araka ny lanjany.
Nahoana no manan-danja indrindra ho an'ny agent izany
Ny fandavana dia matetika resahina ho fanontaniana momba ny votoaty. Amin'ny asa agent kosa, izy dia fanontaniana momba ny fahatokisana. Ny fandavana amin'ny fihodinana faha-31 amin'ny fandehanana 40 fihodinana dia tsy fandavana am-panajana vakinao dia lalovanao — dingana simba izy, orchestrator tsy mahalala ny fomba hanohizana, drafitra rava, ary 30 fihodinana lany token tsy misy vokany. Ny fikarohana fiarovana, ny famakafakana malware, ny fitsapana fidirana, ny red-teaming, ny tantara foronina ho an'ny olon-dehibe, ny fanoratana ara-pitsaboana sy ara-dalàna, ary ny famoronana angona ho an'ny fiofanana fiarovana dia samy mifanandrina amin'izany tsy tapaka, ary lafo ny tsy fahombiazana satria tara vao mipoitra izy.
Ny ilany hafa dia ny hoe anao izao ny sosona politika. Ny fampiasana ny Vavahady Shannon AI dia fehezin'ny Politikam-pampiasana Tomponandraikitra anay; ny fanesorana ny fitsaran'ny mpivarotra amin'ny fihodinana dia midika fanomezana ny anao.
06Inona marina no omen'ny endpoint anao
| Fahaiza-manao | GLM-5.2 · 3BIT-REAP |
|---|---|
| Id-n'ny modely | GLM-5.2-3BIT-REAP |
| Varavarankelin'ny context | 262,144 token |
| Output ambony indrindra isaky ny fangatahana | 16,384 token |
| Streaming | Eny |
| Fiantsoana fitaovana | Eny |
Fisainana / reasoning_effort | Eny |
JSON Schema (json_schema) | Eny |
response_format | Eny |
| Fahitana / sary miditra | Tsia — lahatsoratra ihany |
| Sosona fandavana / fanivanana output | Tsy misy |
Vakio tsara ny andalana momba ny fahitana alohan'ny hanorenanao. Lahatsoratra ihany ny GLM-5.2 eo amin'ny vavahadinay. Raha mila sary miditra ianao, ny katalaogy dia manana safidy dimy mahay mahita — MiniMax-M3 sy MiMo-V2.5 eo amin'ny fetra $0.50 / $2.00, Kimi-K2.6 amin'ny $0.78 / $3.67, inkling amin'ny $1.42 / $6.07, ary Kimi-K3 amin'ny $3.83 / $19.12. Fomba ara-tsaina iray dia ny mandefa ny fahazoana sary any amin'ny MiniMax-M3 ary ny ambiny rehetra any amin'ny GLM-5.2, izay tsy mitentina na inona na inona ankoatra ny fanovana tady modely.
Fitenim-paritra telo, modely iray
Ny modely mitovy dia tratra amin'ny endrika fangatahana telo, samy misy streaming: /v1/chat/completions (fitenim-paritra OpenAI), /v1/messages (fitenim-paritra Anthropic), ary /v1/responses. Tsy misy miova momba ny modely eo anelanelan'izy ireo — fidio izay efa tenenin'ny SDK-nao, dia fanovana base-URL iray monja mazàna no misaraka aminao sy ny fandehanana.
# 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, )
Ny schema feno momba ny fangatahana sy ny valiny ho an'ny fitenim-paritra telo, ny endriky ny fiantsoana fitaovana, ny endriky ny hetsika streaming, ary ny playground mifanerasera dia ao amin'ny antontan-taratasin'ny API Shannon AI.
07Rahoviana no mifidy ny GLM-5.2 — ary rahoviana no tsy mifidy azy
Tadiavo izy rehefa
- Mampandeha agent ianao. Ny fihodinana fiantsoana fitaovana lava no zavatra naorenana sy niofanan'ity firazanana ity imbetsaka taorian'ny fanofanana fototra, ary ny vidin'ny input dia mahatonga ny resaka mitombo ho azo alefa indray isaky ny fihodinana.
- Miasa manerana kaody lehibe ianao. Context 262K, fandaminana fiantsoana fitaovana azo antoka, ary $0.19 ho famakiana ny varavarankely manontolo.
- Ny habetsahana no fetranao. Fanasokajiana, fanesorana angona, famoronana angona artifisialy, fanoratana indray be dia be — izay rehetra ahatapahan'ny vidiny isaky ny fiantsoana ampitomboina isa lehibe ny fahafahan'ny tetikasa mandeha.
- Manapaka ny lalanao ny fandavana. Fikarohana fiarovana, fitsapana mifanandrina, tantara foronina tsy voasivana, fanoratana saro-pady — tsy eto io endrika tsy fahombiazana io.
Mitadiava zavatra hafa rehefa
- Mila fahitana ianao. Lahatsoratra ihany. Jereo ireo safidy mahay mahita etsy ambony.
- Mila ny fisainana lalina indrindra amin'ny fihodinana tokana ianao. Ho an'ny olana famakafakana sarotra indrindra amin'ny indray mitoraka, ny DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP no fitaovana mavesatra kokoa amin'ny 2,2× ny vidiny mitambatra — amin'ny fiantsoana izay ny valindrihana no fetra, dia izany no fifanakalozana mety.
- Mila fahatokisana ambony indrindra amin'ny fahalalana tsy fantatra ianao. Ny ambaratonga
W8A16— MiMo-V2.5-Pro sy Hy3 — dia voatery malefaka lavitra ary mipetraka eo amin'ny fetra $0.50 / $2.00, amin'ny fototra kely kokoa.
Ny tarehimarika rehetra momba ny fototra eto amin'ity pejy ity dia navoakan'olona ankoatra anay. Ny tarehimarika momba ny vidiny sy ny fahaiza-manao dia sanda velon'ny katalaoginay manokana, azo hamarinina manoloana ny /v1/models amin'ny fanalahidinao. Hamarino ho anao ny loharano voalohany.
Ny tarehimarika benchmark ho an'ny GLM-5.2 (Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Pro) dia notaterin'ny Z.ai ho an'ny fototra tsy voatery; mbola andrasana ny famerenana mahaleo tena. Ny tarehimarika Claude Opus 4.8 sy GPT-5.5 dia aseho ho fanovozan-kevitra fotsiny. Ny vidin'ny lisitry ny API GLM-5.2 avy amin'ny mpamokatra araka ny navoakan'ny Z.ai, Septambra 2026.
08Fanontaniana apetraka matetika
Inona no atao hoe API GLM tsy voasivana ao amin'ny Shannon AI?
Ny id-n'ny modely GLM-5.2-3BIT-REAP eo amin'ny Vavahady Shannon AI izy io: build voatery amin'ny fototra GLM-5.2 agent an'ny Z.ai, atolotra eo amin'ny vondrona GPU anay manokana tsy misy sosona fandavana ary tsy misy fanivanana output. Mitentina $0.73 isaky ny tapitrisa token miditra sy $2.34 isaky ny tapitrisa token mivoaka izy, mitondra varavarankelin'ny context 262 144 token, ary tratra amin'ny /v1/chat/completions, /v1/messages ary /v1/responses.
Nahoana ny GLM 5.2 tsy voasivana no mora noho ny modely lehibe hafa ao amin'ny katalaogy?
Noho ny fomba nanerena azy. Ny 3BIT-REAP dia mampiaraka ny lanja 3-bit amin'ny REAP, fomba fanapahana manam-pahaizana ho an'ny modely Mixture-of-Experts izay manaisotra ireo manam-pahaizana tsy dia voatondro matetika alohan'ny quantization. Ny fototra MoE sparse manana 40B parametatra mavitrika eo ho eo isaky ny token, voatapaka sy voatery amin'io fomba io, dia mibahana arika kely lavitra sy GPU-segondra vitsy lavitra isaky ny token noho ny modely matevina mitovy kalitao, ary maneho izany ny vidiny.
Midika ve ny hoe GLM tsy mandà fa tsy manana fiarovana mihitsy ny modely?
Midika izany fa tsy manampy na inona na inona ny Shannon. Tsy misy classifier fandavana eo alohan'ny modely ary tsy misy sivana amin'ny token mivoaka avy aminy. Ny fototra dia mitazona izay toetra nomen'ny fiofanany azy, saingy tsy misy zavatra avy any ivelany manafoana izany. Anao ny sosona politika, ary iharan'ny Politikam-pampiasana Tomponandraikitra Shannon AI ny fampiasana.
Manohana fahitana na sary miditra ve ny GLM-5.2 3BIT-REAP?
Tsia. Lahatsoratra ihany ity modely ity. Raha mila sary miditra amin'ny endpoint tsy voasivana ianao, dia ampiasao ny iray amin'ireo modely mahay mahita ao amin'ny katalaogy toy ny MiniMax-M3, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiMo-V2.5 na inkling. Manohana output voarafitra kosa ny GLM-5.2 — na json_schema na response_format — ary koa ny fiantsoana fitaovana.
Ohatrinona ny varavarankelin'ny context sy ny halavan'ny output ambony indrindra?
262 144 token context ary 16 384 token output isaky ny fangatahana. Ny famenoana ny varavarankelin'ny context manontolo indray mandeha dia mitentina 19 sentimo eo ho eo amin'ny $0.73 isaky ny tapitrisa token miditra, ary latsaky ny 4 sentimo ny famaranana amin'ny halavany farany ambony.
Modely agent tsy voasivana tsara ho an'ny fihodinana fiantsoana fitaovana lava ve ity?
Izy no tadiavinay voalohany. Ny firazanana GLM dia nampiofanina mazava ho amin'ny asa agent hatramin'ny GLM-4.5, samy tohanana ny fiantsoana fitaovana sy ny reasoning_effort, ary ny vidiny dia midika fa mitentina roa dolara eo ho eo fa tsy iraika ambin'ny folo ny fihodinana agent zato misy roa alina token. Endrika tsy fahombiazana tena misy ao anatin'ny fihodinan'ny agent koa ny fandavana, ary tsy misy sosona fandavana eto hanetsika izany.
Andramo ny API GLM tsy voasivana
$0.73 miditra · $2.34 mivoaka · context 262K · tsy misy sosona fandavana.
Vakio ny antontan-taratasin'ny API Jereo ny modely rehetraShannon Lab LLC, New Mexico, Etazonia · fehezin'ny Politikam-pampiasana Tomponandraikitra ny fampiasana
Loharano: Repository GLM-5 an'ny Z.ai · Du et al., GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 · Zeng et al., GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model · Lasby et al., REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression, ICLR 2026 · Fanombanan'ny NIST CAISI ny GLM-5.2 an'ny Z.ai, Jolay 2026. Ny naoty benchmark momba ny fototra dia notaterin'ny laboratoara ary vonjimaika; manoritsoritra ny GLM-5.2 tsy voatery izy ireo, fa tsy ity build voatery ity. Ny tarehimarika momba ny vidiny, ny context ary ny fahaiza-manao dia sandan'ny katalaogy Shannon AI tamin'ny 5 Septambra 2026.