GLM-5 выкатили в опен-сорс

Не прошло и суток с , а Zhipu AI выложила веса (https://huggingface.co/zai-org/GLM-5) GLM-5 и любезно поделилась (https://z.ai/blog/glm-5) проведенными бенчмарками.

Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов.

GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом.

Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества.

По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2.

Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code (https://zcode.z.ai/) — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей.

Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер).

Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai (https://chat.z.ai/), API (https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5) и на OpenRouter (https://openrouter.ai/z-ai/glm-5).

Квантованные версии пока сделали (https://huggingface.co/unsloth/GLM-5-GGUF) только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16.

[спойлер: И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была.]

Лицензирование: MIT License.

Статья (https://huggingface.co/unsloth/GLM-5-GGUF)

Модель (https://huggingface.co/zai-org/GLM-5)

GGUF (https://huggingface.co/unsloth/GLM-5-GGUF)

GitHub (https://github.com/zai-org/GLM-5)

Источник: github.com

Комментарии: