zai-org/GLM-5

What it solves

GLM-5는 복잡한 시스템 엔지니어링 및 장기 에이전트 작업을 처리하도록 설계된 플래그십 대형 언어 모델 시리즈입니다. 복잡한 문제 해결 중에 성능이 정체되는 기존 모델의 한계를 극복하고, 수백 번의 반복과 수천 번의 툴 호출에 걸쳐 생산성을 유지할 수 있습니다.

How it works

이 시리즈는 세 가지 주요 버전을 통해 진화합니다:

• GLM-5: 744B 파라미터(활성 40B)로 확장되며 DeepSeek Sparse Attention(DSA)을 활용해 배포 비용을 낮추면서도 장기 컨텍스트 용량을 유지합니다. 효율적인 사후 학습을 위해 비동기 RL 인프라 "slime"을 사용해 학습되었습니다.
• GLM-5.1: 에이전트 엔지니어링 및 코딩에 초점을 맞추어 복잡한 문제를 분해하고, 실험을 수행하며, 장시간 세션 동안 전략을 수정하는 능력을 향상시켰습니다.
• GLM-5.2: 안정적인 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 스파스 어텐션 레이어 전반에 걸쳐 인덱서를 재사용해 토큰당 FLOPs를 2.9배 감소시키는 "IndexShare" 아키텍처를 도입했습니다. 또한 추론 디코딩을 위한 개선된 MTP 레이어도 포함합니다.

Who it’s for

자율 에이전트, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 혹은 최대 100만 토큰의 대용량 컨텍스트 윈도우 또는 고정밀 추론·코딩이 필요한 작업을 수행하는 개발자와 연구자를 위한 모델입니다.

Highlights

• Massive Context: GLM-5.2는 안정적인 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
• Agentic Performance: 장기 작업에 특화되어 최적화되었으며 Vending Bench 2에서 오픈소스 모델 중 1위를 차지했습니다.
• Flexible Reasoning: reasoning_effort 파라미터(max 또는 high)를 지원해 성능과 지연 시간의 균형을 맞출 수 있습니다.
• High Efficiency: IndexShare와 DSA를 사용해 계산 및 배포 비용을 최적화합니다.