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GLM 5

GLM-5
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GLM-5 是 Z.ai 的旗舰开源基础模型，专为复杂系统设计和长期代理工作流程而设计。它专为专家开发人员打造，可在大规模编程任务中提供生产级性能，可与领先的闭源模型相媲美。凭借先进的代理规划、深度后端推理和迭代自我修正，GLM-5 超越了代码生成，进入了全系统构建和自主执行。

上下文窗口131K
提供商智谱AI
创建时间2026/04/14

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens
指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入上下文输入输出缓存命中
≤ 32K0.59/M2.65/M0.15/M
> 32K0.88/M2.65/M0.15/M

介绍

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GLM-5 API：面向复杂系统设计的旗舰开源基座模型

GLM-5 是智谱（Z.ai）的旗舰开源基座模型，专为复杂系统设计和长周期智能体工作流打造。它面向的是专家级开发者：在大规模编程任务中提供生产级性能，可与领先的闭源模型相媲美。

GLM-5 的定位不只是"能写代码"。凭借先进的智能体规划、深度后端推理和迭代式自我修正能力，它超越了代码生成的范畴，进入全系统构建和自主执行的领域。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 GLM-5，支持工具调用、流式输出与长周期智能体工作流。

获取 API 密钥 · 模型 ID：GLM-5

为什么选择 GLM-5

  • 旗舰开源基座 —— 大规模编程任务中的生产级性能
  • 面向全系统构建 —— 不止代码生成，而是系统设计与自主执行
  • 内置智能体架构 —— 自主规划、工具使用、网页浏览、多步骤工作流管理
  • 迭代式自我修正 —— 执行过程中主动检查并改进自己的产出
  • 131K 上下文与输出 —— 输入输出对等，长篇工程产出不受限

核心能力

01 复杂系统设计

GLM-5 最擅长的是系统级的工作：架构设计、模块拆分、接口定义、依赖治理。它面向的是需要通盘考虑的工程问题，而不是单个函数的实现。

  • 系统架构设计与评估
  • 模块拆分与接口定义
  • 跨模块依赖治理

02 深度后端推理

在后端工程场景中，GLM-5 能够处理数据模型设计、并发与一致性问题、性能瓶颈定位这类需要深度推理的任务。

  • 数据模型与索引设计
  • 并发与一致性问题分析
  • 性能瓶颈定位与优化

03 智能体规划与自主执行

内置的智能体架构支持自主规划、工具调用、网页浏览和多步骤工作流管理，可以直接作为工程智能体的基座。

  • 任务自主分解与规划
  • 多工具编排与执行
  • 长链路工作流管理

04 迭代式自我修正

GLM-5 会在执行过程中主动检查中间结果并改进自己的产出，这在长周期任务中显著降低了最终交付的返工率。

  • 中间结果自检
  • 错误发现后的路径调整
  • 交付前的完整性验证

最佳使用场景

场景 说明
系统架构设计 复杂系统的通盘设计与评估
后端工程 数据模型、并发、性能优化
工程智能体基座 需要自主规划与执行的开发智能体
大规模编程任务 专家级开发者的生产级需求
私有化部署 开源许可下的本地化方案
国产化替代 自主可控的企业级基座模型

GLM-5 与 GLM-5.1、GLM-5 Turbo 的差异

能力 GLM-5 GLM-5 Turbo GLM-5.1
模型 ID GLM-5 GLM-5-Turbo GLM-5.1
定位 旗舰开源基座 快速推理档 长周期工程智能体
上下文窗口 13.1 万 token 13.1 万 token 13.1 万 token
最大输出 131K token 131K token 131K token
侧重 系统设计与深度推理 速度与响应 8 小时连续执行
开源许可 MIT — MIT

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 GLM-5 API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 用它做系统级的事 GLM-5 的优势在通盘设计和深度推理上。简单的代码补全用 GLM-5 Turbo 更划算，复杂架构问题才值得上 GLM-5。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "GLM-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "设计一套支持水平扩展的订单系统：数据分片、幂等保证、最终一致性方案，逐项论证。"}
    ],
    "stream": true
  }'

常见问题

GLM-5 和 GLM-5.1 什么关系？ GLM-5 是旗舰开源基座，GLM-5.1 在其基础上大幅强化了长周期任务能力（可连续工作 8 小时以上）并在 SWE-Bench Pro 上取得开源第一。

GLM-5 适合什么样的开发者？ 面向专家级开发者和需要通盘系统设计的场景。日常代码补全用更轻的档位性价比更高。

上下文和输出上限？ 131,072 token 上下文，输出上限同为 131,072 token。

内置智能体架构是什么意思？ 模型本身针对自主规划、工具调用、网页浏览和多步骤工作流管理做了训练，不需要额外的框架就能承担智能体角色。

可以私有化部署吗？ 可以。GLM-5 系列采用 MIT 开源许可，模型权重公开，允许商用和私有化部署。

和闭源旗舰比如何？ 在大规模编程任务上达到可与领先闭源模型相媲美的水平，同时具备开源可控和成本优势。

为什么选择海鲸AI 使用 GLM-5 API

  • 免自建集群 —— 大参数量模型无需自备 GPU 资源
  • OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行接入
  • 全系列可选 —— GLM-5 / 5.1 / 5.2 / 5-Turbo / 5V-Turbo 同账户切换
  • 人民币结算 —— 国产模型按人民币计价，账目清晰

API

API 接入信息 ​

Model ID在推理接口中指定模型
GLM-5
API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）
前往 API Key 管理
Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions
OpenAIhttps://api.haijingai.com/v2/
provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道
"provider": { "channel": "direct" }

GLM-5 接入示例 ​

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

js
curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "GLM-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道
js
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="GLM-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
js
import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'GLM-5',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}