API ya GLM e se nang thibelo: boleng bo botle ka ho fetisisa ka token
Motheo wa di-agent wa GLM wa Z.ai, o sebetsang ntle le lera la ho hana sehlopheng sa rona sa di-GPU — context ya 262K, ho bitsa disebediswa, le theko e kopantsweng e ka tlase ho halofo ya seo leloko le tshwanang le se bitsang lehlakoreng la pele.
Kakaretso e Kgutshwane
GLM-5.2-3BIT-REAP ke model eo re e kgothaletsang e le ya kamehla ho Shannon AI Gateway. E sebedisa motheo wa Mixture-of-Experts o hasaneng wa di-parameter tse dikete tse 744 o tswang lelokong la GLM — o koetlisitsweng ka ho hlaka bakeng sa tshebediso ya disebediswa ya di-agent ho tloha ho GLM-4.5 — o pitikilweng ka di-weight tsa di-bit tse tharo le ho pomeng ha ditsebi ka REAP hore o lekane mme o dule o le potlako. O fumana context ya di-token tse 262,144, di-token tse 16,384 tsa tlhahiso, ho bitsa disebediswa, ho nahana ka reasoning_effort e fetolehang, le tlhahiso e hlophisitsweng ya JSON Schema, ka $0.73 / $2.34 ka di-token tse milione. Ha ho lera la ho hana ebile ha ho sefe sa tlhahiso. Ke ya mongolo feela — ha ho pono.
Dipapiso tse ngata tsa "model e theko e tlase ka ho fetisisa" ha di tshepahale, hobane kgetho e theko e tlase hangata ke model e nyenyane e apereng papatso ya model e kgolo. Hase seo se etsahalang mona. GLM-5.2 ke o mong wa metheo e meholo ka ho fetisisa ya di-weight tse bulehileng eo mang kapa mang a kileng a e lokolla, mme ka $0.73 kenyo / $2.34 tlhahiso e ema mohato o le mong ka hodima motheo wa katalogo ya rona ha e ntse e jere motheo o boholo bo fetang bo hangata bo rekwang ka theko eo ka makgetlo a mmalwa. Kgeo eo — model e kgolo, theko e haufi le e tlase ka ho fetisisa — ke lona lebaka leo leqephe lena le leng teng ka lona.
01Moo GLM e tswang teng: Tsinghua, ho tlatsa dikgeo, le ho retelehela ho di-agent ka matla
GLM hase phetolelo ya Llama e reheilweng lebitso le letjha. Ke le leng la malapa a manyane a di-model a nang le sepheo sa wona sa koetliso ya pele, se sebeditsweng ka dilemo tse hlano ke sehlopha se le seng sa dipatlisiso. Lebitso le emela General Language Model, mme pampiri ya motheo — GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 — e ile ya sisinya kgetho ya boraro pela ho etsa mohlala wa puo o koahetsweng wa BERT le autoregression e tiileng ya ho tloha ho le letshehadi ho ya ho le letona ya GPT. GLM e siya dikarolo tse latellanang di se na letho mme e di hlahisa bocha ka mokgwa wa autoregressive ka tatellano e ferekantsweng, ka dikhoutu tsa dibaka tsa maemo a mabedi tse latedisang ka bobedi sebaka sa token tokomaneng e senyehileng le sebaka sa yona ka hare ho karolo e tlatswang: moaho o le mong o sebetsanang le ho utlwisisa le ho hlahisa ka ho lekana.
Sehlopha se ka morao ho yona e ne e le Knowledge Engineering Group ya Yunivesithi ya Tsinghua, e ileng ya theha khamphani e tsejwang jwale e le Z.ai (pele e ne e le Zhipu AI). Ntho ya yona ya pele e kgolo e ne e le GLM-130B ka Mphalane 2022 — model e tebileng ya dipuo tse pedi tsa Senyesemane le Sechaena ya di-parameter tse dikete tse lekgolo le mashome a mararo, di-weight le khoutu di lokollotswe phatlalatsa ka nako ya ho phatlalatswa. Ho lokolla phatlalatsa e bile mokgwa wa ntlo ho tloha ka nako eo.
Mehla ya MoE, le ho retelehela ho di-agent
Mohala o tsamayang hara tsohle o bohlokwa ho feta tokollo efe kapa efe e le nngwe. Ho tloha ho GLM-4.5, phetolelo e nngwe le e nngwe e ntlafaditswe bakeng sa ntho e le nngwe: ho dula e utlwahala ho pholletsa le makgetlo a mashome a ho bitsa disebediswa. Seo ke sepheo se fapaneng le ho hodisa dipalo tsa ditekanyetso tsa mokgahlelo o le mong, mme se hlaha e le dikgang tse fokolang tsa disebediswa tse fosahetseng, ho fapoha ho fokolang leanong le lelelele, le ho fokotseha ha boitshwaro ba "e qala mosebetsi bocha ka boitshepo mokgahlelong wa 14" bo etsang hore mafapha a di-agent a be theko e phahameng.
02GLM-5.2 ke eng, mme e lekantswe hokae
Z.ai e phatlalatsa dipalo tsa ditekanyetso bakeng sa GLM-5.2 ka hare ho repo ya GLM-5. Tse pedi di lekana le mosebetsi wa sebele wa di-agent ho ena le ho hopola dintlha tse nyenyane:
Terminal-Bench 2.1 — mesebetsi ya agent ya mola wa taelo ya nako e telele. E tlalehilwe ke Z.ai.
SWE-bench Pro — ho rarolla mathata a di-repo tsa sebele. E tlalehilwe ke Z.ai; GLM-5.1 e fumane 58.4 tekong e tshwanang.
Tseo ke dipalo tsa lab, e seng tsa rona, mme di hlalosa motheo o sa pitikwang. Di bontsha mofuta wa model eo o sebetsanang le yona, e seng tiiso.
Ntlha e le nngwe ya boitsebiso e bohlokwa ho feta tekanyetso, hobane e tswa ho mohlahlobi ya se nang lebaka la ho kgahlisa model. Ka Phupu 2026 Center for AI Standards and Innovation ya National Institute of Standards and Technology ya Amerika e ile ya hlahloba GLM-5.2 mme ya qeta hore mohlomong e ne e le model ya AI ya di-weight tse bulehileng e nang le bokgoni bo boholo ka ho fetisisa e neng e fumaneha ha e lokollwa, e nang le bokgoni bo akaretsang bo lekanang le ba GPT-5.2 le bokgoni ba mahlaseding a inthanete bo lekanang le ba Claude Opus 4.6. Tlhahlobo e tshwanang e boetse e hlokometse hore GLM-5.2 e thibela dikopo tse fokolang tse tebileng ho feta di-model tsa mohlala tsa Amerika, le hore ditshireletso tse kentsweng di-weight-ing tse bulehileng di ka potwa hang ha di-weight tseo di sebediswa ke motho ka boyena. Karolo ya 05 e kgutlela ho seo.
03Seo "3BIT-REAP" e se bolelang, le seo e o jelang sona
REAP: ho poma ditsebi ho ena le ho di kopanya
Model ya MoE ya di-parameter tse 744B e na le ditsebi tse 256 marallong ka nngwe, tseo ho tsona tse 8 di sebetsang ho token efe kapa efe. Router ha e arole mosebetsi ka ho lekana — ditsebi tse ding di otlwa kamehla, mme mohatla o molelele o otlwa ka seoelo ebile o kenya letsoho le lenyenyane ha o otlwa. REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), e tswang ho Cerebras Research mme e amohetswe ho ICLR 2026, e sebedisa seo: e beha setsebi se seng le se seng maemong ka tekanyo e kopanyang hore na router e se kgetha ka matla le hangata hakae le boholo ba tlatsetso ya tlhahiso ya sona, ebe e lahla ka ho sa feleng tse fumaneng dintlha tse tlase.
Karolo e kgahlisang ke papiso eo REAP e e hlolang. Kgetho e totobetseng ho lahleng setsebi ke ho se kopanya le se setseng, se utlwahalang se bolokehile ho feta. Se fumanweng ke pampiri ho pholletsa le di-model tsa MoE ho tloha ho di-parameter tse 20B ho isa ho tse 1T ke hore ho kopanya e le hantle ho mpe bakeng sa mosebetsi wa tlhahiso, mme ho poma ho ema hantle ka mokgwa o makatsang: ho batla ho se na tahlehelo ditekanyetsong tsa tlhahiso ya khoutu le tsa ho bitsa disebediswa esita le kamora ho tlosa halofo ya ditsebi, hodima metheo e kenyeletsang Qwen3-Coder-480B le Kimi-K2. Khoutu le ho bitsa disebediswa ho phela ho sa senyeha ke hantle seo o batlang se bolokwa ho model eo lebaka la yona la ho ba teng e leng boenjiniere ba di-agent.
Di-weight tsa di-bit tse tharo, le seo re se latlhang ka botshepehi
Hodima ho poma, di-weight tse setseng di bolokwa ka di-bit tse tharo — ka matla ho feta maemo a W4A16-AUTOROUND-REAP le W8A16 a mang katalogong ya rona, mme a boloketswe metheo e meholo ka ho fetisisa, moo ho se nang tsela e nngwe ya ho kenya model ya di-parameter tse dikete tse makgolo a supileng le mashome a mahlano tsa dimilione ho node ya tshebeletso mme ho boloka di-token di phalla ka lebelo le sebetsang.
Ho pitika ha se ha mahala. Mohopolo o nepahetseng: ho poma le ho fokotsa ho senya mohatla o molelele pele. Boitshwaro bo tebileng, bo sebediswang hangata — ho latela ditaelo, moaho wa khoutu, sebopeho sa ho bitsa disebediswa, ho rera ka mehato e mengata — bo phela hantle, e leng hantle seo diphetho tsa REAP di se bontshang. Ho hopola dintlha tse sa tlwaelehang, dipuo tse sa tlwaelehang le dintho tse nyenyane tsa mafapha a manyane ke moo o lokelang ho lebella phapang kgahlanong le GLM-5.2 e sa pitikwang. Haeba mosebetsi wa hao e le "tseba ntlha e sa tlwaelehang ka tlhoko," lefella boemo bo phahameng ba botshepehi. Haeba e le "sebetsa leano ho pholletsa le makgetlo a mashome a mane a ho bitsa disebediswa ntle le ho fapoha," bona ke boemo boo mokgwa ona o entsweng bakeng sa bona.
04Taba ya boleng: seo API ya LLM e se nang thibelo e theko e tlase e hlileng e se jang ho e sebedisa
Theko ya lenane ya API ya Z.ai eo e e phatlaladitseng bakeng sa GLM-5.2 ke $1.40 ka di-token tse milione tsa kenyo le $4.40 ka milione ya tlhahiso. Theko ya rona hodima motheo o tshwanang ke $0.73 / $2.34 — hoo e ka bang 48% ka tlase kenyong le 47% ka tlase tlhahisong. Tokollo eo ke seo ho pitika ho se rekang, mme e tla le ntho ya bobedi eo o ke keng wa e reka lehlakoreng la pele ka theko efe kapa efe: ha ho lera la ho hana.
Ka hare ho katalogo ya rona, theko e kopantsweng ke yona palo ya bohlokwa. Ke ena ka tekanyo ya 3:1 ya kenyo ho tlhahiso, hoo e batlang e le kamoo agent e bitsang disebediswa e shebahalang ka teng tshebetsong — context e ngata le diphetho tsa disebediswa di kena, di-token tse fokolang di tswa.
| Model | Kenyo / 1M | Tlhahiso / 1M | E kopantsweng 3:1 | Pono |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | $1.13 | Tjhe |
| Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP | $0.75 | $3.30 | $1.39 | Tjhe |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | $1.50 | E |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | $2.44 | Tjhe |
| inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP | $1.42 | $6.07 | $2.58 | E |
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | $7.65 | E |
Di-model tse tshelela di ho motheo wa $0.50 / $2.00 — MiniMax-M3, DeepSeek-V4-Flash, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro le Hy3 — tekanyo e kopantsweng ya $0.875. GLM-5.2 e 29% ka hodima motheo oo mme e o rekela motheo wa mofuta wa 744B o nang le tjhelete e kgolo e beilweng boitshwarong ba di-agent ka morao ho wona. Tsohle tse behilweng theko ka hodima yona di bitsa bonyane 23% ho feta ka theko e kopantsweng, mme Kimi-K3 e bitsa 6.8× ho feta. Eo ke tseko ya boleng molang o le mong: sebaka se theko e tlase ka ho fetisisa katalogong sa ho reka motheo wa di-agent wa boemo bo hodimo.
Ho fetoletswe mosebetsing
- Ho tlatsa context hanngwe ka botlalo — di-token tse 262,144 tsa kenyo: $0.19. Repo yohle e kgolo e baletswe fensetereng ka tlase ho disente tse mashome a mabedi.
- Phetho e le nngwe ya bolelele bo boholo — di-token tse 16,384 tsa tlhahiso: $0.038.
- Mokgahlelo o le mong wa agent — tse 20K di kena, tse 2K di tswa: $0.019. Mokgahlelo o tshwanang o bitsa $0.115 ho Kimi-K3 le $0.047 ho DeepSeek-V4-Pro.
- Mekgahlelo e lekgolo ya agent: $1.93, kgahlanong le $11.48 ho model e theko e phahameng ka ho fetisisa katalogong.
Mesebetsi ya di-agent e imetswe ke kenyo, mme molemo wa GLM o moholo ka ho fetisisa hantle moo: theko ya yona ya kenyo e 5.2× ka tlase ho ya Kimi-K3 le 2.7× ka tlase ho ya DeepSeek-V4-Pro. Haeba agent ya hao e romela hape puisano e ntseng e hola mokgahlelong o mong le o mong — mme hoo e batlang e le agent e nngwe le e nngwe e etsa jwalo — palo eo e atisang ke yona e qetellang e le ho invoisi ya hao.
05Seo "e se nang thibelo" e se bolelang sebakeng sena
Dintho tse pedi, ka ho toba: ha ho lera la ho hana — ha ho sehlophisi se qetang hore na model e dumelletswe ho bona dikopo dife, ebile ha ho model ya leano e ngolang prompt ya hao bocha pele e fihla — le ha ho ho sefuwa ha tlhahiso, ho bolelang hore di-token tseo model e di hlahisang ke di-token tseo o di amohelang, di sa fokotswa ebile di sa fetolwe.
Seo se fapane le API ya kgwebo e papatsang mokgwa o "phutholohileng" kapa wa "moqapi". Tseo di ntse di fetisa sephethephethe kgoeleng ya leano la mofani; se fetohang ke moedi, e seng ho ba teng ha heke. Mona ha ho heke eo o ka e lokisang — model e sebetsa sehlopheng sa rona sa di-GPU, mme boitshwaro ba yona ke boitshwaro ba motheo. Bala se fumanweng ke NIST CAISI karolong ya 02 e le polelo ya boenjiniere ho ena le temoso mme se hlalosa sehlahiswa: model eo tlhophiso ya yona e leng ho di-weight tsa yona, e sebetsang ntle le lera la leano la kantle, e itshwara ho ya ka di-weight tsa yona.
Hobaneng sena se bohlokwa haholo ho di-agent
Ho hana hangata ho buuwa ka hona e le potso ya dikahare. Mosebetsing wa di-agent hangata ke potso ya ho tshepahala. Ho hana mokgahlelong wa 31 wa ho matha ha mekgahlelo e 40 hase ho hana ka botle hoo o ho balang mme o feta — ke mohato o sa sebetseng, ke molaodi ya sa tsebeng ho tswela pele, ke leano le robehileng, le mekgahlelo e 30 ya di-token tse sebedisitsweng ntle le sephetho. Dipatlisiso tsa tshireletso, tlhahlobo ya malware, ho leka ho kena ka matla, ho leka ka mokgwa wa lehlakore le lefubedu, ditshomo tsa batho ba baholo, ho ngola ha bongaka le ha molao, le ho hlahisa datha bakeng sa koetliso ya polokeho tsohle di kopana le sena kgafetsa, mme ho hloleha ho theko e phahameng hobane ho fihla morao.
Lehlakore le leng ke hore lera la leano jwale ke la hao. Tshebediso ya Shannon AI Gateway e laolwa ke Leano la rona la Tshebediso e Ikarabellang; ho tlosa kahlolo ya mofani potolohong ho bolela ho fana ka ya hao.
06Seo sebaka sena se hlileng se o fang sona
| Bokgoni | GLM-5.2 · 3BIT-REAP |
|---|---|
| Id ya model | GLM-5.2-3BIT-REAP |
| Fensetere ya context | di-token tse 262,144 |
| Tlhahiso e kgolo ka kopo | di-token tse 16,384 |
| Ho phalla | E |
| Ho bitsa disebediswa | E |
Ho nahana / reasoning_effort | E |
JSON Schema (json_schema) | E |
response_format | E |
| Pono / kenyo ya setshwantsho | Tjhe — mongolo feela |
| Lera la ho hana / ho sefuwa ha tlhahiso | Ha ho yo |
Bala mola wa pono ka hloko pele o aha. GLM-5.2 ke ya mongolo feela ho gateway ya rona. Haeba o hloka kenyo ya setshwantsho, katalogo e na le dikgetho tse hlano tse kgonang pono — MiniMax-M3 le MiMo-V2.5 ho motheo wa $0.50 / $2.00, Kimi-K2.6 ka $0.78 / $3.67, inkling ka $1.42 / $6.07, le Kimi-K3 ka $3.83 / $19.12. Mokgwa o utlwahalang ke ho lebisa ho utlwisisa ditshwantsho ho MiniMax-M3 mme tse ding tsohle ho GLM-5.2, ho se bitseng letho ho feta ho fetola lentswe la model.
Dipuo tse tharo, model e le nngwe
Model e tshwanang e fumaneha ka mefuta e meraro ya dikopo, tsohle di phalla: /v1/chat/completions (puo ya OpenAI), /v1/messages (puo ya Anthropic), le /v1/responses. Ha ho letho le fetohang ho model pakeng tsa tsona — kgetha eo SDK ya hao e seng e e bua, mme hangata o hole ka phetoho e le nngwe ya base URL ho qala ho sebetsa.
# 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, )
Di-schema tse felletseng tsa dikopo le tsa dikarabo bakeng sa dipuo tsohle tse tharo, sebopeho sa ho bitsa disebediswa, dibopeho tsa diketsahalo tsa ho phalla, le sebaka sa ho leka se sebetsanang le wena di ditokomaneng tsa API tsa Shannon AI.
07Ha o lokela ho kgetha GLM-5.2 — le ha o sa lokela
E kgethe ha
- O sebedisa di-agent. Dipotoloho tse telele tsa ho bitsa disebediswa ke tseo leloko lena le ahetsweng tsona mme le koetliseditsweng tsona kgafetsa, mme theko ya kenyo e etsa hore puisano e ntseng e hola e kgonehe ho romelwa hape mokgahlelong o mong le o mong.
- O sebetsa ka hare ho khoutu e kgolo. Context ya 262K, sebopeho se tshepahalang sa ho bitsa disebediswa, le $0.19 ho bala fensetere yohle.
- Palo ke yona moedi wa hao. Ho hlophisa, ho ntsha tlhahisoleseding, ho hlahisa datha ya maiketsetso, ho ngola bocha ka bongata — ntho efe kapa efe moo theko ka pitso e atisitsweng ka palo e kgolo e qetang hore na projeke e a kgoneha.
- Ho hana ho senya tsela ya hao ya mosebetsi. Dipatlisiso tsa tshireletso, ho leka ka bohanyetsi, ditshomo tse se nang thibelo, ho ngola dintho tse tebileng — mokgwa ona wa ho hloleha ha o yo mona.
Kgetha ntho e nngwe ha
- O hloka pono. Ke ya mongolo feela. Sheba dikgetho tse kgonang pono tse ka hodimo.
- O hloka ho nahana ho tebileng ka ho fetisisa mokgahlelong o le mong. Bakeng sa mathata a thata ka ho fetisisa a tlhahlobo ya mokgahlelo o le mong, DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP ke sesebediswa se boima ka theko e kopantsweng e 2.2× — dipitsong moo sekgahla e leng moedi, eo ke kgetho e nepahetseng.
- O hloka botshepehi bo hodimo ka ho fetisisa tsebong e sa tlwaelehang. Boemo ba
W8A16— MiMo-V2.5-Pro le Hy3 — bo pitikilwe ka bonolo haholo mme bo ho motheo wa $0.50 / $2.00, hodima metheo e menyenyane.
Palo e nngwe le e nngwe ya motheo leqepheng lena e phatlaladitswe ke motho e mong ntle le rona. Dipalo tsa theko le tsa bokgoni ke boleng ba katalogo ya rona e phelang, bo ka netefatswang kgahlanong le /v1/models ka senotlolo sa hao. Hlahloba mehlodi ya mantlha ka bowena.
Dipalo tsa ditekanyetso tsa GLM-5.2 (Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Pro) di tlalehilwe ke Z.ai bakeng sa motheo o sa pitikwang; ho pheta ha boikemedi ho ntse ho emetswe. Dipalo tsa Claude Opus 4.8 le GPT-5.5 di bontshwa e le tshupiso feela. Theko ya lenane ya API ya GLM-5.2 ya lehlakoreng la pele kamoo e phatlaladitsweng ke Z.ai, Loetse 2026.
08Dipotso tse botswang hangata
API ya GLM e se nang thibelo ho Shannon AI ke eng?
Ke id ya model GLM-5.2-3BIT-REAP ho Shannon AI Gateway: moaho o pitikilweng wa motheo wa di-agent wa GLM-5.2 wa Z.ai, o sebetsang sehlopheng sa rona sa di-GPU ntle le lera la ho hana ebile ho se na ho sefuwa ha tlhahiso. O bitsa $0.73 ka di-token tse milione tsa kenyo le $2.34 ka di-token tse milione tsa tlhahiso, o na le fensetere ya context ya di-token tse 262,144, mme o fumaneha ho /v1/chat/completions, /v1/messages le /v1/responses.
Hobaneng GLM 5.2 e se nang thibelo e theko e tlase ho feta di-model tse ding tse kgolo katalogong?
Ka lebaka la kamoo e pitikilweng ka teng. 3BIT-REAP e kopanya di-weight tsa di-bit tse tharo le REAP, mokgwa wa ho poma ditsebi bakeng sa di-model tsa Mixture-of-Experts o lahlang ditsebi tse kgethwang ka seoelo pele di fokotswa. Motheo wa MoE o hasaneng o nang le hoo e ka bang di-parameter tse 40B tse sebetsang ka token, o pomilweng le ho fokotswa ka tsela ena, o nka memori e nyenyane haholo le disekhente tse fokolang haholo tsa GPU ka token ho feta model e tebileng ya boleng bo lekanang, mme theko e bonahatsa seo.
Na GLM e sa haneng e bolela hore model ha e na ditshireletso hohang?
E bolela hore Shannon ha e eketse le e le nngwe. Ha ho sehlophisi sa ho hana ka pele ho model ebile ha ho sefe hodima di-token tse tswang ho yona. Motheo o boloka boitshwaro bofe kapa bofe boo koetliso ya wona e bo fileng, empa ha ho letho le ka ntle le bo fetolang. Lera la leano ke la hao, mme tshebediso e tlasa Leano la Shannon AI la Tshebediso e Ikarabellang.
Na GLM-5.2 3BIT-REAP e tshehetsa pono kapa kenyo ya setshwantsho?
Tjhe. Model ena ke ya mongolo feela. Haeba o hloka kenyo ya setshwantsho sebakeng se se nang thibelo, sebedisa e nngwe ya di-model tse kgonang pono katalogong tse kang MiniMax-M3, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiMo-V2.5 kapa inkling. GLM-5.2 e tshehetsa tlhahiso e hlophisitsweng — ka bobedi json_schema le response_format — le ho bitsa disebediswa.
Fensetere ya context le bolelele bo boholo ba tlhahiso ke bofe?
Di-token tse 262,144 tsa context le di-token tse 16,384 tsa tlhahiso ka kopo. Ho tlatsa fensetere yohle ya context hanngwe ho bitsa hoo e ka bang disente tse 19 ka $0.73 ka di-token tse milione tsa kenyo, mme phetho ya bolelele bo boholo e bitsa ka tlase ho disente tse 4.
Na ena ke model e ntle e se nang thibelo ya di-agent bakeng sa dipotoloho tse telele tsa ho bitsa disebediswa?
Ke yona eo re e kgethang pele. Leloko la GLM le koetlisitswe ka ho hlaka bakeng sa mosebetsi wa di-agent ho tloha ho GLM-4.5, ho bitsa disebediswa le reasoning_effort ka bobedi di a tshehetswa, mme theko e bolela hore mekgahlelo e lekgolo ya agent ya di-token tse dikete tse mashome a mabedi e bitsa hoo e ka bang didolara tse pedi ho ena le tse leshome le motso o mong. Ho hana le hona ke mokgwa wa sebele wa ho hloleha dipotolohong tsa di-agent, mme ha ho lera la ho hana mona le ka o qalang.
Leka API ya GLM e se nang thibelo
$0.73 kenyo · $2.34 tlhahiso · context ya 262K · ha ho lera la ho hana.
Bala Ditokomane tsa API Sheba di-Model TsohleShannon Lab LLC, New Mexico, USA · tshebediso e laolwa ke Leano la Tshebediso e Ikarabellang
Mehlodi: Repo ya Z.ai ya GLM-5 · 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 · Tlhahlobo ya NIST CAISI ya GLM-5.2 ya Z.ai, Phupu 2026. Dintlha tsa ditekanyetso tsa motheo di tlalehilwe ke lab mme ha di so tiiswe; di hlalosa GLM-5.2 e sa pitikwang, e seng moaho ona o pitikilweng. Dipalo tsa theko, context le bokgoni ke boleng ba katalogo ya Shannon AI ho tloha ka la 5 Loetse 2026.