GLM-5-Turbo

GLM-5-Turbo, wydany w marcu 2026, jest osobnym przypadkiem w rodzinie GLM-5. O ile GLM-5 i GLM-5.1 to ogólne modele fundamentalne z otwartymi wagami, ten jest dostrajany już od etapu treningu pod jeden cel: zadania agentowe uruchamiane w środowisku OpenClaw. Dokumentacja producenta nazywa go modelem natywnym dla tego środowiska i wylicza, co w nim wzmocniono — wywoływanie narzędzi, które nie zawodzi w środku łańcucha, rozkładanie długich, wielopoziomowych poleceń, zadania planowane i długotrwałe, które muszą przetrwać w czasie, oraz wydajną pracę na długich łańcuchach logicznych. Opublikowana specyfikacja jest celowo wąska: wejście i wyjście tekstowe, okno kontekstu 200 tys. tokenów, do 128 tys. tokenów odpowiedzi, tryby myślenia, strumieniowanie, wywoływanie funkcji, buforowanie kontekstu, wyjście JSON i narzędzia MCP. Cennik plasuje się między dwoma flagowcami: 1,20 USD za milion tokenów wejścia i 4,00 USD za milion wyjścia, wejście z pamięci podręcznej 0,24 USD. Dwie rzeczy warto odnotować przy porównaniu z resztą rodziny. Po pierwsze, razem z modelem producent ogłosił własny sprawdzian — ZClawBench, test zadań agentowych w tym samym ekosystemie — i podaje przy okazji, że użycie modułowych „umiejętności” wzrosło wśród takich agentów z 26% do 45% w krótkim czasie; to trend, pod który ten model powstał. Sprawdzian napisany przez producenta mierzonego modelu należy czytać z tą świadomością. Po drugie, w odróżnieniu od GLM-5, GLM-5.1 i GLM-5.2 wagi GLM-5-Turbo nie zostały opublikowane na Hugging Face: to model wyłącznie przez API, więc kwestia licencji, która wyróżnia resztę rodziny, po prostu tu nie występuje.

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje