Open weights
GLM-5 open weights: kung ano ang maaari mong i-download at patakbuhin
§ 01Mga Repository
Mga modelo ng GLM-5 na may public weights
Ang mga modelong may opisyal na Hugging Face repository lamang ang nakalista. Lumalabas lamang ang bilang ng parameter kung saan ito nakasaad sa model card.
| Modelo | Hugging Face repository | Lisensya | Mga Parameter | Mga Input | Inilabas |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | zai-org/GLM-5 | MIT | 744B / 40B active | Teksto | Peb 11, 2026 |
| GLM-5.1 | zai-org/GLM-5.1 | MIT | Hindi nai-publish | Teksto | Abr 7, 2026 |
| GLM-5.2 | zai-org/GLM-5.2 | MIT | Hindi nai-publish | Teksto | Hun 16, 2026 |
| GLM-5.3 | zai-org/GLM-5.3 | GLM-5.3 (custom) | Hindi nai-publish | Teksto | Ago 18, 2026 |
| GLM-5.3 Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash | MIT | 320B / 18B active | Teksto, Larawan, Video | Ago 26, 2026 |
Mga lisensya tulad ng ipinapakita sa bawat Hugging Face repository. Palaging basahin ang buong file ng lisensya bago gamitin sa komersyal na layunin.
API lamang, walang public weights: GLM-5-Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX, GLM-5.3 Prime.
§ 02Background
Ano ang kahulugan ng open weights para sa GLM-5
Tunay na weights, hindi pambatang bersyon
Ang ibig sabihin ng open-weights release ay pampubliko mismo ang mga na-train na parameter: maaari mong i-download ang mga file, patakbuhin ang mga ito sa sarili mong hardware, suriin ang mga ito, at i-fine-tune ang mga ito. Para sa GLM-5, ito ang parehong mga model na inihahain ng Z.ai sa pamamagitan ng API nito, hindi mga pinababang demo. Ang repository ng GLM-5 ay may kasamang technical report, "GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering" (arXiv 2602.15763), at isang GitHub repository na naglalaman ng mga halimbawa sa pag-deploy.
Ang open weights ay hindi katulad ng ganap na open source sa mahigpit na kahulugan: ang training data at ang kumpletong training pipeline ay hindi inilalathala. Ang makukuha mo ay ang model, ang configuration nito, tokenizer, at chat template, kasama ang dokumentasyon ng Z.ai kung paano ito i-serve.
MIT laban sa lisensya ng GLM-5.3
Ang GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, at GLM-5.3 Flash ay inilabas sa ilalim ng lisensyang MIT. Ang MIT ay isa sa mga pinaka-permissive na lisensya: pinapayagan nito ang komersyal na paggamit, pagbabago, at muling pamamahagi, basta't pananatilihin ang copyright at notice ng lisensya.
Iba ang GLM-5.3. Nakalista ang lisensya nito sa Hugging Face repository bilang "other" na may pangalang glm-5.3, na nangangahulugang isa itong custom na lisensyang isinulat ng Z.ai. Huwag ipagpalagay na nagbibigay ito ng parehong kalayaan tulad ng MIT; basahin ang mga tuntunin nito, lalo na kung plano mong mag-alok ng komersyal na serbisyo o mamahagi ng mga hinangong model.
- Permissive (MIT): GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3 Flash.
- Custom na lisensya: GLM-5.3.
- Hindi mada-download: GLM-5 Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX, GLM-5.3 Prime.
Aling open model ang dapat simulang gamitin
Kung nais mo ang pinakamahusay na open coding model ng pamilya at angkop ang lisensya nito para sa iyong gamit, iyon ay ang GLM-5.3. Kung kailangan mo ng permissive na lisensya at suporta sa image o video input, ang GLM-5.3 Flash ang likas na pagpipilian: iniulat ng Z.ai na nahihigitan nito ang GLM-5.2 habang gumagamit lamang ng 18B active parameters mula sa 320B. Ang GLM-5.2 ang opsyon na MIT kung nais mo ang flagship lineage na may matatag na 1M-token context, at ang GLM-5 naman ang may pinakamagandang dokumentasyong panimula para sa pananaliksik.
§ 03Pagpapatakbo nang lokal
Paano gumagana ang local serving
Isang pangkalahatang balangkas. Ang mga model card at ang mismong dokumentasyon ng mga framework ang opisyal na gabay.
Pumili ng serving framework
Nakalista sa model card ng GLM-5 ang vLLM, SGLang, KTransformers, xLLM, at Hugging Face Transformers para sa lokal na deployment. Karaniwang pinipili ang vLLM at SGLang para sa server na OpenAI-compatible sa mga GPU; nakatuon naman ang KTransformers sa pagpapatakbo ng napakalalaking mixture-of-experts model gamit ang CPU at GPU nang magkasama; ang xLLM ang nakadokumentong paraan para sa Ascend NPUs. Ang mga card naman ng GLM-5.2 at GLM-5.3 Flash ay nagli-link din sa mga gabay ng Unsloth para sa lokal na pagpapatakbo.
I-serve, pagkatapos ay tawagin tulad ng API
Kapag tumatakbo na ang server, inilalabas nito ang parehong chat completions endpoint tulad ng hosted API, kaya gagana sa localhost ang mga sample ng code sa aming page ng API. Gamitin ang tool-call at reasoning parsers na binanggit sa model card upang maayos na maihiwalay ang mga tool call at pag-iisip mula sa pinal na sagot.
Magplano ng hardware nang makatotohanan
Ang mga ito ay frontier-scale na modelo. Kahit may mixture-of-experts sparsity, ang lahat ng weights ay dapat naka-store sa memory, at ang mahahabang context ay nagdaragdag pa ng malaking key-value cache sa itaas nito. Ang mga opisyal na halimbawa ng GLM-5 ay nagsha-shard ng modelo sa walong GPU. Ang mas maliliit na setup ay umaasa sa mga quantised community build, na nagpapalit ng kaunting kalidad para sa mas maliit na laki.
Halimbawa mula sa GLM-5 model card
vllm serve zai-org/GLM-5 \
--tensor-parallel-size 8 \
--gpu-memory-utilization 0.85 \
--speculative-config.method mtp \
--speculative-config.num_speculative_tokens 3 \
--tool-call-parser glm47 \
--reasoning-parser glm45 \
--enable-auto-tool-choice \
--served-model-name glm-5Ang mga command na ito ay sinipi mula sa zai-org/GLM-5 model card. Nagbabago ang mga flag at bersyon; suriin muna ang card at ang release notes ng framework bago patakbuhin ang mga ito.
Mga framework na binanggit sa mga model card
Paalala sa hardware: sadyang hindi kami nagbibigay ng mga requirement para sa GPU o memory. Depende ang mga ito sa precision, quantisation, framework, at haba ng context — ang isang 1M-token context (1.05M) ay nangangailangan ng higit na mas maraming memory kaysa sa maikling context. I-size ang iyong hardware batay sa dokumentasyon ng framework at subukan gamit ang iyong aktwal na workload.
§ 04FAQ
Mga tanong tungkol sa open-weights
Q01Aling mga GLM-5 na modelo ang maaari kong i-download?
Ang GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3, at GLM-5.3 Flash ay nai-publish sa Hugging Face sa ilalim ng organisasyong zai-org.
Q02Maaari ko bang gamitin ang GLM-5 weights para sa komersyal na layunin?
Ang mga modelong may MIT licence (GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, at GLM-5.3 Flash) ay nagpapahintulot ng komersyal na paggamit basta't napanatili ang paunawa sa lisensya. Gumagamit ang GLM-5.3 ng custom na lisensya, kaya suriin muna ang mga tuntunin nito.
Q03Maaari ko bang patakbuhin ang GLM-5 sa isang laptop?
Hindi sa buong laki nito. Kahit ang GLM-5.3 Flash ay may kabuuang 320 bilyong parameter. Maaaring mapababa ng mga heavily quantised community build ang kailangang memory, ngunit ang full-quality na mga modelo ay nakalaan para sa mga multi-GPU server.
Q04Open weights ba ang GLM-5 Turbo o GLM-5.3 Prime?
Hindi. Ang GLM-5 Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX, at GLM-5.3 Prime ay magagamit lamang sa pamamagitan ng mga API.
Q05May mas madali bang paraan upang subukan ang mga modelong ito?
Oo. Pinapatakbo ng aming libreng chat ang GLM-5.3 Flash at GLM-5.3 sa browser nang walang anumang setup, kaya masusuri mo muna ang mga modelo bago mamuhunan sa hardware.
Subukan ngayon
Magtanong ng totoong bagay sa GLM-5.3.
Walang account, walang card, walang install. Mag-type ng tanong at panoorin ang pagsagot ng GLM-5.3 Flash sa loob ng ilang segundo — lumipat sa GLM-5.3 para sa pinakamahihirap na problema.