GLM-5

让AI从写代码升级为自主干工程,直接交付可运行结果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 1017 🐛 待处理 21 👀 关注 66
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GitHub 星标 ★ 7445
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,Apache-2.0许可,可免费本地部署使用,无在线服务。

项目预览

GLM-5 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zai-org
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,Apache-2.0许可,可免费本地部署使用,无在线服务。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型agentic-ai,coding,llm,long-horizon
GitHub 星标★ 7445
上线时间2026-02-09 00:00:00
代码更新2026-10-15
仓库体积11.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数9

项目介绍

GLM-5 是智谱AI推出的新一代开源大语言模型,主打从“氛围编程”向“智能体工程”的范式跃迁。它解决的核心问题是:让AI不仅会写代码,更能自主理解复杂任务、规划执行步骤、调用工具并完成端到端的工程目标。GLM-5 在代码生成、多步推理和工具调用能力上显著增强,支持长上下文、结构化输出和函数调用,可无缝集成到现有开发流程中。其核心能力包括:基于强化学习的自主智能体行为优化、更精准的指令遵循、以及更稳定的代码生成质量。模型开源权重,允许商用,旨在推动AI从辅助编码工具向真正的自主工程伙伴演进。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7445

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可正常访问 z.ai、GitHub 等站点的网络环境
  • Z.ai API 平台账号及 API Key(调用 API 时使用)
  • 本地安装 git(需要克隆仓库时使用)

安装与启动步骤

  1. 1阅读官方资料

    打开 GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 博客和 GLM-5 技术报告,了解能力与适用场景。

  2. 2在线试用模型

    访问 z.ai 直接体验 GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash 的对话和编码能力。

  3. 3查阅 API 文档

    进入 Z.ai API 平台文档页,确认 GLM-5.3 接口的调用方式与密钥申请流程。

  4. 4克隆开源仓库

    README 未提供安装步骤,先克隆仓库查看权重获取与部署的正式说明。

    git clone https://github.com/zai-org/GLM-5.git
  5. 5加入社区交流

    通过 README 中的微信或 Discord 社区链接,获取部署与使用经验。

如何确认成功

能打开 z.ai 试用页面,或按 Z.ai API 文档成功调用 GLM-5.3 并拿到返回结果,即表示可用。

常见问题

Q:如何本地部署 GLM-5?

A:本次 README 节选未给出任何安装或部署命令,请以 GitHub 仓库最新说明为准,或先通过 Z.ai API 平台在线使用。

Q:如何获取模型权重?

A:节选内容只说明模型开源权重,未列出下载方式,请查看 https://github.com/zai-org/GLM-5 仓库的正式文档。

Q:如何调用 API?

A:参考 Z.ai API 平台文档 https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3,按文档申请密钥并调用 GLM-5.3 接口。

Q:可以商用吗?

A:简介称模型开源权重且允许商用,具体授权条款请以仓库内许可证文件为准。

Q:遇到问题去哪里求助?

A:可加入 README 提供的微信社区,或 Discord 社区 https://discord.gg/Hc5z9bx5Xw 提问。

注意事项

  • 本教程仅依据 README 节选整理,README 未提供安装命令,部署步骤以官方仓库最新说明为准。
  • 模型权重下载地址、硬件要求和许可证未在节选中说明,需查阅仓库正式文档。
  • 博客、技术报告与 API 文档链接可能随版本更新,请以官方页面实际内容为准。

核心亮点

  • 代码生成质量高,复杂逻辑和多文件协调能力强
  • 支持函数调用和工具使用,可构建真实自主智能体
  • 开源权重且允许商用,社区活跃,迭代快

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型体积大,推理资源要求高

适用场景

  • 自动化软件开发,从需求到代码生成与调试
  • 构建自主AI代理,处理多步骤任务和外部API调用
  • 代码审查与重构,提升现有代码库质量

替代项目

DeepSeek-Coder、CodeLlama、Qwen2.5-Coder

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