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Neuestes Flaggschiffmodell und das leistungsfähigste Open-Weights-Modell für Codierung: +50% über GLM-5.2 auf Z.ai Code Bench, Open-Source SOTA auf Terminal-Bench 3.0 und Agents' Last Exam, State of the Art auf CyberGym (84.5) für die Schwachstellenentdeckung

Erster nativ multimodaler GLM-5-Modell: 320B Gesamt / 18B aktive Parameter, erster offener Frontier-Modell mit hybrider sparsamer linearer Aufmerksamkeit, visuelle Eigenschaften im Koding-Zyklus, schlägt GLM-5.2 bei einem Zehntel des Preises

Vorzugliches Modell der Vor generation: 1M Verlustfreier Kontext, Koding-Fähigkeit Open-Source SOTA seiner Generation, unterstützt die stabile Ausführung komplexer langfristiger Aufgaben — die Grundlage, auf der GLM-5.3 nach der Schulung aufbaut

Koding-Fähigkeit auf Claude Opus 4.6 ausgerichtet, erhebliche Verbesserung bei langfristigen Aufgaben, kann bis zu 8 Stunden unabhängig arbeiten.

Programmierfähigkeit auf Augenhöhe mit Claude Opus 4.5, versiert in agiler langfristiger Planung und Ausführung

Besondere Optimierung für lange Aufgaben, gute Kontinuität bei der Ausführung komplexer langfristiger Aufgaben

Komplette Überarbeitung der allgemeinen Dialog-, Reasoning- und Agentenfähigkeiten, stärker und stabiler programmiert, verbesserte Ästhetik

Leicht und schnell, kleiner Umfang mit starker Kapazität, geeignet für allgemeine Szenarien wie chinesische Schreibweise, Übersetzung, Rollenspiel usw.

Kontext auf 200K erweitert, versiert in fortgeschrittenem Coding, komplexem Reasoning und Tool-Aufruf

Ein ausgewogener Leistung und Kosten-Allgemeinmodell, geeignet für Dialoge, Analyse und Dokumentenverarbeitung

Hochleistungsfähiges und kosteneffektives Leichtmodell mit stabiler Leistung in Inferenz, Codierung und Agentenaufgaben

Hochleistungs- und kosteneffektive Ultrageschwindigkeitsversion, geeignet für Geschäftsbedingungen mit niedriger Latenz und hoher Reaktionsfähigkeit.

Unterstützt eine Kontextlänge von 1M, konzipiert für die Verarbeitung langer Texte und speicherintensiver Aufgaben

Vierter Generation Flaggschiffmodell, starke umfassende Fähigkeiten (alte Version)

Leichtes Modell, schnelle Geschwindigkeit und geringer Preis (alte Version)

Leichte Schnellversion, schnellere Antwortgeschwindigkeit (Alte Version)

Agent-spezifisches Modell, optimiert für Agentenszenarien (Alte Version)

Flash-verbesserte Hochgeschwindigkeitsversion, schnelle Inferenzgeschwindigkeit, geeignet für Szenarien mit hohem Konnektivitätsbedarf

Erster Multimodaler Agentenbasismodell, das visuelle Verständigung, Reasoning und Code-Generierung ausbalanciert, und multimodale Eingaben von Bildern, Videos und Text unterstützt

Verbesserte visuelle Reasoning-Fähigkeit, nativ unterstützt Tool-Aufrufe und lange Kontexte, mit stabileren Frontend-Code-Klonungseffekten

Hochleistungsmodell für visuelle Reasoning, unterstützt Werkzeugaufrufe und lange Kontexte

Modell für visuelles Verständnis, unterstützt die Eingabe von Bild- und Videodateien

Leichtes visuelles Verständnismodell, erfahren in der Analyse komplexer Szenarien und mehrstufiger Analyse

Alte Version des Bild-Text-Video-Erkennungsmodells (alte Version)

Erste Generation multimodales visuelles Modell (alte Version)

Leichtgewichtiges Bild-Text-Parsing-Modell, Ausgewogenheit zwischen hoher Präzision und Effizienz bei der Dokumentenverständigung, unterstützt komplexe Layout-Parsing

Mobile intelligente Assistentenrahmenwerk, das natürliche Sprache unterstützt, um App-Betriebsaufgaben zu erledigen und das vollständige Set von mobilen Betriebsbefehlen abdeckt

Flagship-Image-Generationsmodell, stärker im Folgen komplexer Anweisungen und in kenntnisintensiver Generierung, hervorragend in Textdarstellung, insbesondere für chinesische Zeichen

Allgemeines Bildgenerationsmodell, hochwertige Generierung, reichhaltige und vielfältige Stilausdrucksweise, mehr umfassende Bilddetails

Verbessertes Bildgenerationsmodell, verbesserte Bildqualität, unterstützt mehr künstlerische Stile

Allgemeines Bildgenerationsmodell, unterstützt mehrere Auflösungen und Stile (alte Version)

Hochintelligentes Flaggschiff-Videomodell mit klarer Bildqualität, stärkerer Kommandoerfüllung und physischer Simulation, unterstützt die Generierung der ersten und letzten Frames

Hochwertiges Videogenerierungsmodell mit klarem Bildqualität, glatten Übergängen, reicher Stilexpression und kann Bildverzerrungen reduzieren

Hochgeschwindigkeits- und kostengünstiges Videomodell mit schneller Generierungsgeschwindigkeit, natürlicher Verbindung der ersten und letzten Frames und stärkerer Konsistenz mit mehreren Referenzbildern

Standardmodell zur Videogenerierung, unterstützt Ausgabe in mehreren Auflösungen

Sprachsynthese-Modell, unterstützt die Generierung von übermenschlicher Stimme und emotionale Ausdrucksweise, bietet Streaming- und Nicht-Streaming-Schnittstellen

Stimmenklonmodell, in der Lage, ähnliche Stimmen in 3 Sekunden zu generieren, unterstützt feine emotionale Ausdrucksweise

Hochpräzises Spracherkennungsmodell mit niedriger Zeichenerfassungsfehlerquote, unterstützt benutzerdefinierte Wörterbücher und verschiedene Dialekte

Echtzeit-Sprachdialogmodell, das chinesische und englische Sprachverständnis und -generierung unterstützt, an Emotion, Ton und Geschwindigkeit anpassbar

Echtzeit-Audio-Video-Modell, das Videokonferenzen und langfristiges Dialoggedächtnis unterstützt, sowie Cross-Text, Audio- und Video-Echtzeit-Inferenz.

Verbessertes AI-Suchtool, tiefes Retrieval von Webinformationen, unterstützt komplexe Abfragen und mehrfache Suchrunden

Standard-AI-Suchtool, schnell Webinformationen abruft, geeignet für allgemeine Suchszenarien

Sogou Engine-Sucheinrichtung, kombiniert mit Sogou-Suchergebnissen, um genauere Informationsabfrage zu bieten

Quark Engine-Sucheinrichtung, kombiniert mit Quark-Suchergebnissen, um umfassendere Inhaltsabfrage zu bieten

Code-Vervollständigungsmuster, geeignet für automatische Code-Vervollständigung und Entwicklungsunterstützung, verbessert die Codierproduktivität

Drittes Generationen Vektormodell, das zur Verbesserung der semantischen Retrieval, Clustering, Themenmodellierung und Klassifizierung verwendet wird, was die Effektivität erheblich verbessert

Zweigenerationen-Vektormodell, verwendet für die Verbesserung der semantischen Recherche, Clustering und Klassifizierung (alte Version)

Textumordnungsmuster, berechnet Textrelevanzscore, optimiert die Sortierung und das Matching der Rückgabefolge

Animations-Dialogmodell, geeignet für emotionale Begleitung und Interaktion mit virtuellen Charakteren, das natürlichere Charakterausdrücke unterstützt

Psychologisches und emotionales Unterstützungsmodell mit professioneller Beratung und emotionaler Begleitungsfähigkeit, um Benutzern zu helfen, Emotionen zu verstehen und mit Problemen umzugehen

Open-Source-Modell mit 9B Parametern, unterstützt 128K Kontext, kann lokal bereitgestellt werden, MIT-Lizenz

Drittgeneration offenes Quellcode-6B Dialogmodell, erste Generation ChatGLM-Serie, MIT-Lizenz