Açık ağırlıklar
GLM-5 açık ağırlıkları: İndirip çalıştırabilecekleriniz
§ 01Depolar
Herkese açık ağırlıklara sahip GLM-5 modelleri
Yalnızca resmi bir Hugging Face deposu bulunan modeller listelenmiştir. Parametre sayıları yalnızca model kartında belirtildiği durumlarda gösterilir.
| Model | Hugging Face deposu | Lisans | Parametreler | Girdiler | Çıkış Tarihi |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | zai-org/GLM-5 | MIT | 744B / 40B active | Metin | 11 Şub 2026 |
| GLM-5.1 | zai-org/GLM-5.1 | MIT | Yayınlanmadı | Metin | 7 Nis 2026 |
| GLM-5.2 | zai-org/GLM-5.2 | MIT | Yayınlanmadı | Metin | 16 Haz 2026 |
| GLM-5.3 | zai-org/GLM-5.3 | GLM-5.3 (custom) | Yayınlanmadı | Metin | 18 Ağu 2026 |
| GLM-5.3 Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash | MIT | 320B / 18B active | Metin, Görsel, Video | 26 Ağu 2026 |
Her bir Hugging Face deposunda belirtilen lisanslar. Ticari kullanımdan önce mutlaka tam lisans dosyasını okuyun.
Yalnızca API üzerinden, herkese açık ağırlıkları olmadan: GLM-5-Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX, GLM-5.3 Prime.
§ 02Arka Plan
Açık ağırlıkların GLM-5 için anlamı
Kırpılmış bir sürüm değil, gerçek ağırlıklar
Açık ağırlıklı (open-weights) bir sürüm, eğitilmiş parametrelerin doğrudan herkese açık olduğu anlamına gelir: dosyaları indirebilir, kendi kontrolünüzdeki donanımlarda çalıştırabilir, inceleyebilir ve ince ayar (fine-tune) yapabilirsiniz. GLM-5 için bunlar, Z.ai'nin API'si üzerinden sunduğu modellerin birebir aynısıdır; kırpılmış demolar değildir. GLM-5 deposuna "GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering" (arXiv 2602.15763) başlıklı bir teknik rapor ve dağıtım örnekleri içeren bir GitHub deposu eşlik etmektedir.
Açık ağırlıklar, tam anlamıyla açık kaynak (open source) olmakla birebir aynı şey değildir: eğitim verileri ve eksiksiz eğitim hattı (pipeline) yayımlanmaz. Elde ettiğiniz şeyler; model, yapılandırması, tokenizer'ı, sohbet şablonu ve Z.ai'nin modeli nasıl sunacağınıza dair belgeleridir.
MIT ve GLM-5.3 lisansı karşılaştırması
GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2 ve GLM-5.3 Flash, MIT lisansı altında yayımlanmıştır. MIT, mevcut en izin verici lisanslardan biridir: telif hakkı ve lisans bildirimi korunduğu sürece ticari kullanıma, değiştirmeye ve yeniden dağıtıma izin verir.
GLM-5.3 ise farklıdır. Hugging Face deposunda lisans glm-5.3 adıyla "other" olarak listelenmiştir; bu da Z.ai tarafından hazırlanmış özel bir lisans anlamına gelir. MIT ile aynı serbestlikleri tanıdığını varsaymayın; özellikle ticari bir hizmet sunmayı veya türetilmiş modeller dağıtmayı planlıyorsanız lisans şartlarını mutlaka okuyun.
- İzin verici (MIT): GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3 Flash.
- Özel lisans: GLM-5.3.
- İndirilemez: GLM-5 Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX, GLM-5.3 Prime.
Hangi açık modelle başlamalı?
Ailenin en yetenekli açık kodlama modelini istiyorsanız ve lisansı kullanımınıza uygunsa tercihiniz GLM-5.3 olmalıdır. İzin verici bir lisansa, görsel veya video girdisine ihtiyacınız varsa GLM-5.3 Flash doğal bir seçimdir: Z.ai, 320B parametre arasından yalnızca 18B aktif parametre kullanarak GLM-5.2'den daha yüksek performans gösterdiğini belirtmektedir. GLM-5.2, 1M token'lık güçlü bağlamıyla amiral gemisi soyunu istediğinizde MIT lisanslı seçenektir; GLM-5 ise araştırmalar için en iyi belgelenmiş başlangıç noktasıdır.
§ 03Yerel olarak çalıştırma
Yerel sunum (serving) nasıl çalışır?
Genel bir çerçeve. Model kartları ve kütüphanelerin kendi belgeleri her zaman temel kılavuz niteliğindedir.
Bir sunum (serving) kütüphanesi seçin
GLM-5'in model kartı; yerel dağıtım için vLLM, SGLang, KTransformers, xLLM ve Hugging Face Transformers kütüphanelerini listeler. vLLM ve SGLang, GPU'larda OpenAI uyumlu bir sunucu çalıştırmak için standart tercihlerdir; KTransformers, CPU ve GPU'yu birlikte kullanarak çok büyük mixture-of-experts modellerini çalıştırmaya odaklanır; xLLM ise Ascend NPU'lar için belgelenmiş yoldur. GLM-5.2 ve GLM-5.3 Flash kartları ayrıca yerel çalıştırmalar için Unsloth kılavuzlarına bağlantı verir.
Sunucuyu başlatın, ardından API gibi çağırın
Sunucu çalışmaya başladığında, barındırılan API ile aynı chat completions uç noktasını sunar; böylece API sayfamızdaki kod örnekleri localhost üzerinde de çalışır. Araç çağrılarının ve düşünme (thinking) süreçlerinin nihai yanıttan doğru şekilde ayrıştırılması için model kartında belirtilen tool-call ve reasoning ayrıştırıcılarını kullanın.
Donanım ihtiyacını gerçekçi planlayın
Bunlar sınır ölçekli (frontier-scale) modellerdir. Mixture-of-experts seyrekliğiyle bile tüm ağırlıkların bellekte saklanması gerekir ve uzun bağlamlar buna ek olarak büyük bir key-value önbelleği gerektirir. Resmi GLM-5 örnekleri modeli sekiz GPU'ya bölüştürür (shard). Daha küçük kurulumlar, boyut için kaliteden bir miktar ödün veren kuantize edilmiş topluluk sürümlerine dayanır.
GLM-5 model kartından örnek
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-5Bu komutlar zai-org/GLM-5 model kartından alıntılanmıştır. Parametreler ve sürümler değişebilir; çalıştırmadan önce kartı ve framework sürüm notlarını kontrol edin.
Model kartlarında adı geçen framework'ler
Donanım uyarısı: GPU veya bellek gereksinimlerini bilinçli olarak belirtmiyoruz. Bunlar hassasiyete, kuantizasyona, framework'e ve bağlam uzunluğuna bağlıdır; 1M token'lık bir bağlam (1.05M) kısa olandan çok daha fazla belleğe ihtiyaç duyar. Donanımınızı framework belgelerine göre belirleyin ve gerçek iş yükünüzle test edin.
§ 04SSS
Açık ağırlık (open-weights) soruları
Q01Hangi GLM-5 modellerini indirebilirim?
GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2, GLM-5.3 ve GLM-5.3 Flash, Hugging Face üzerinde zai-org organizasyonu altında yayınlanmıştır.
Q02GLM-5 ağırlıklarını ticari olarak kullanabilir miyim?
MIT lisanslı modeller (GLM-5, GLM-5.1, GLM-5.2 ve GLM-5.3 Flash), lisans bildirimi korunduğu sürece ticari kullanıma izin verir. GLM-5.3 özel bir lisans kullanmaktadır, bu nedenle öncelikle şartlarını kontrol edin.
Q03GLM-5'i dizüstü bilgisayarda çalıştırabilir miyim?
Tam boyutta hayır. GLM-5.3 Flash bile toplamda 320 milyar parametreye sahiptir. Yoğun şekilde kuantize edilmiş topluluk sürümleri bellek ihtiyacını düşürebilir, ancak tam kaliteli modeller çoklu GPU'lu sunucular için tasarlanmıştır.
Q04GLM-5 Turbo veya GLM-5.3 Prime açık ağırlıklı mı?
Hayır. GLM-5 Turbo, GLM-5V-Turbo, GLM-5.3 FlashX ve GLM-5.3 Prime yalnızca API'ler aracılığıyla kullanılabilir.
Q05Bu modelleri denemenin daha kolay bir yolu var mı?
Evet. Ücretsiz sohbetimiz GLM-5.3 Flash ve GLM-5.3'ü herhangi bir kurulum gerektirmeden tarayıcıda çalıştırır; böylece donanıma yatırım yapmadan önce modelleri değerlendirebilirsiniz.
Şimdi deneyin
GLM-5.3'e gerçek bir soru sorun.
Hesap yok, kart yok, kurulum yok. Bir soru yazın ve GLM-5.3 Flash'ın saniyeler içinde yanıtlamasını izleyin — en zorlu problemler için GLM-5.3'e geçin.