GLM-5: model ailesi ve bu aileyi başlatan model

GLM-5, 11 Şubat 2026'da OpenRouter'da listelendi. Z.ai, modeli "karmaşık sistem mühendisliğini ve uzun vadeli otonom ajan görevlerini hedefleyen" bir model olarak tanımlıyor — başka bir deyişle, hızlı bir sohbet arkadaşı olmaktan ziyade büyük, çok adımlı programlama görevlerinin üstesinden gelmek için tasarlandı.

Model kartı, mimariyi somut rakamlarla ortaya koyuyor. GLM-4.5 ile karşılaştırıldığında GLM-5, 355 milyar parametreden (32 milyar aktif) belirteç başına 40 milyar aktif olmak üzere toplam 744 milyar parametreye ölçekleniyor ve ön eğitim verisi 23 trilyon belirteçten 28.5 trilyon belirtece çıkıyor. Her bir belirteç için ağırlıkların yalnızca küçük bir kısmı kullanılıyor; bu büyüklükteki bir modeli sunmayı pratik kılan da tam olarak bu.

GLM-5 ayrıca DeepSeek Sparse Attention (DSA) mimarisini benimsiyor. Seyrek dikkat (sparse attention), modelin önceki tüm belirteçler yerine seçilen bir alt kümeye odaklanmasını sağlıyor; Z.ai bunun uzun bağlam yeteneğini korurken dağıtım maliyetini büyük ölçüde azalttığını belirtiyor. OpenRouter'da orijinal GLM-5, yaklaşık 205K belirteçlik bir bağlam penceresine sahip ve tek bir yanıtta yaklaşık 131K belirtece kadar çıktı verebiliyor.

Eğitim sonrası (post-training) süreç için Z.ai, eğitim verimini artırdığını ve daha ayrıntılı yinelemelere olanak tanıdığını belirttiği asenkron bir pekiştirmeli öğrenme altyapısı olan slime'ı geliştirdi. Model kartı akıl yürütme, kodlama ve ajan kıyaslamalarında sonuçları paylaşıyor — örneğin SWE-bench Verified üzerinde 77.8 ve Terminus 2 test ortamıyla Terminal-Bench 2.0 üzerinde 56.2 — ve yayınlandığı tarihte açık kaynaklı modeller arasında sınıfının en iyi performansını sunduğunu iddia ediyor.

Bunlar Z.ai'nin kendi test düzenekleriyle ölçtüğü kendi verileridir. GLM sürümlerini birbiriyle karşılaştırmak için faydalı olsalar da asıl güvenilir test kendi görevinizdir: sohbete gerçek bir problem yapıştırın ve yanıtı kendiniz değerlendirin.

GLM-5'in ardından Z.ai, istikrarlı bir güncelleme serisi sundu. GLM-5 Turbo (Mart 2026) ve çok modlu GLM-5V-Turbo (Nisan 2026), API üzerinden hızlı ajan iş akışlarını hedefler. GLM-5.1 (Nisan 2026) uzun soluklu kodlama görevlerine odaklandı. GLM-5.2 (Haziran 2026) bir milyon belirteçlik sağlam bir bağlam penceresi ve ayarlanabilir akıl yürütme çabası (reasoning effort) getirdi. GLM-5.3 (Ağustos 2026), GLM-5.2 tabanını koruyarak eğitim sonrası süreci iyileştirdi; GLM-5.3 Flash ise çok daha düşük bir maliyetle yerel görsel ve video girişi ekledi. GLM-5.3 FlashX ve GLM-5.3 Prime ise yüksek hızlı API varyantlarıdır.

Bu modellerden beşi — GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3 ve GLM-5.3 Flash — Hugging Face'te açık ağırlıklı olarak yayınlanmıştır. Aşağıdaki teknik özellik sayfası ve daha alttaki model ailesi tablosu, her modeli bağlam penceresi, fiyatı ve lisansıyla birlikte listeler.

Yeni projeler için genellikle hayır. Model ailesindeki sonraki sürümler daha büyük bir bağlam penceresine, ayarlanabilir akıl yürütmeye ve GLM-5.3 Flash örneğinde olduğu gibi çok daha düşük fiyatlara sahiptir. Orijinal GLM-5, tamamen MIT lisanslı, mimarisi ve makalesi (arXiv 2602.15763) yayınlanmış açık bir model arıyorsanız veya üzerinde ölçülmüş sonuçları yeniden üretmeniz gerekiyorsa hâlâ ilgi çekicidir.