Z.ai wydało GLM-5
Z.ai wydało 12 lutego 2026 roku GLM-5. To model MoE z około 744 mld parametrów, z których aktywnych jest 40 mld. Producent wskazuje programowanie agentowe, rozumowanie i obsługę narzędzi jako główne zastosowania.
Karta GLM-5 opisuje trening na 28,5 bln tokenów, kontekst 200 tys. tokenów i maksymalnie 128 tys. tokenów odpowiedzi. Wagi udostępniono na licencji MIT.
Benchmarki
Tabela wyników z oficjalnej karty GLM-5. Źródło: Z.ai / Hugging Face.
W tabeli producenta GLM-5 uzyskuje m.in. 30,5% w Humanity's Last Exam bez narzędzi i 50,4% z narzędziami. Ten skok sam w sobie jest ważną informacją: narzędzia są częścią wyniku, a nie tylko wygodnym dodatkiem do modelu.
Pozostałe testy również obejmują różne ustawienia rozumowania i agentów. Porównanie jest sensowne dopiero po sprawdzeniu przypisów: identyczna nazwa benchmarku nie gwarantuje identycznego harnessu, limitu odpowiedzi ani liczby prób.
Skala ma dwa znaczenia
40 mld aktywnych parametrów pomaga ograniczyć koszt obliczeń na token, ale pełny model pozostaje bardzo duży. Lokalna obsługa wymaga pamięci na wszystkie parametry, nawet jeśli router wybiera tylko część ekspertów dla danego tokenu.
GLM-5 pokazuje, jak szybko modele z otwartymi wagami doganiają zamknięte systemy w tabelach producentów. Nadal brakuje niezależnych pomiarów w tym samym środowisku oraz danych o niezawodności długich zadań. To właśnie one zdecydują, czy model jest praktyczną alternatywą, a nie tylko mocnym punktem na wykresie.
Źródła
Wykorzystuję treści generowane przez AI jako część mojego codziennego procesu nauki.