BigModel ist die offene Plattform für große Modelle von ZHIPU·AI für Entwickler und Unternehmen. Es stellt API-Aufrufe für die GLM-Reihe von Text-, Multimodal-, Bild-, Sprach- und Vektormodellen bereit und deckt Funktionen aus einer Hand ab, z. B. Agenten-MCP-Dienste, Modellfeinabstimmung, Wissensdatenbank und privatisierte Bereitstellung.

BigModel

Kernparameter und Statistiken

BigModel ist die offene Plattform für große Modelle von ZHIPU·AI für Entwickler und Unternehmen. Der offizielle Vorschlag lautet: „Mehr als nur Modelle, bauen Sie vertrauenswürdige Intelligenz auf.“ Die Plattform integriert die Text-, Multimodal-, Bild-, Sprach- und Vektormodelle der GLM-Serie zusammen mit Agent MCP, Feinabstimmung, Wissensdatenbank und privatisierter Bereitstellung in derselben Konsole und demselben Abrechnungssystem.

Projekte	Öffentliche Informationen
Plattformpositionierung	Zhipu GLM Large Model Open Platform (MaaS)
Flaggschiffmodell	GLM-5.1, GLM-5, GLM-5-Turbo, GLM-5V-Turbo
Modellmatrix	Text, visuelles Verständnis, multimodale Generierung, Sprache, Vektor, Bild
Plattformfunktionen	API, Agent-Markt-MCP-Service, Modell-Feinabstimmung, Wissensdatenbank
Bereitstellungsformular	Öffentliche API, private Cloud-Instanz, lokal privatisierte All-in-One-Maschine
Abrechnungsmethode	Die Abrechnung erfolgt nach Token, Wen Shengtu wird nach der Anzahl der Anfragen abgerechnet, Batch API ist 50 % günstiger
Längster Kontext	Einige Modelle unterstützen 200K, GLM-4-Long unterstützt 1M
Unterstützte Plattformen	Webkonsolen-API

Modellschichtung: Flaggschiffdateien (GLM-5.1/5/5-Turbo) sind für komplexe Überlegungen und weitreichende Aufgaben vorgesehen, kostengünstige Dateien (GLM-4.5-Air, GLM-4-FlashX) für Szenarien mit hoher Parallelität und niedrigen Kosten und kostenlose Dateien (GLM-4.7-Flash, GLM-4-Flash-250414, GLM-Z1-Flash) für Verifizierung und einfache Aufrufe.

Die Funktionen sind begrenzt: Die Plattform bietet nicht nur Modellinferenz, sondern bringt auch die MCP-Verbindung des Agenten, die Feinabstimmung und die Wissensdatenbank in derselben Konsole zusammen. Entwickler können vom „Aufrufen des Modells“ bis zum „Erstellen und Starten von KI-Anwendungen“ reichen.

Langer Kontext und Rückruf: GLM-4-Long bietet 1 Mio. Kontexteingabe. Offiziell bekannt gegeben, erreichte GLM-4 im 128K-Nadel-im-Heuhaufen-Test eine 100 % genaue Erinnerung, was für lange Aufgaben beim Abrufen von Dokumenten und Wissensdatenbanken geeignet ist.

Benutzer- und Markterkennung

Die Anerkennung von BigModel beruht hauptsächlich auf dem technischen Status und dem Entwickler-Ökosystem von Zhipu im Bereich chinesischer Großmodelle und nicht auf den öffentlichen Einnahmen (letztere wurden nicht offiziell bekannt gegeben).

Technische Empfehlung: Die GLM-Serie ist eine vollständig von Zhipu selbst entwickelte Basis. Der Beamte vergleicht die Gesamtleistung von GLM-5.1 mit der von Claude Opus 4.6 und betont die Open-Source-SOTA-Fähigkeiten bei Codierung und Langstreckenaufgaben, was darauf hinweist, dass es sich in der ersten Reihe inländischer Flaggschiffmodelle befindet.

Ökologische Breite: Die Homepage der Plattform zeigt die Partnermatrix von „Walking with Global Innovators“ an und bietet intelligente MCP-Dienste für den Agentenmarkt und GLM Coding Plan-Codierungspakete, die den Zugriffspfad von einzelnen Entwicklern bis hin zu Unternehmen abdecken.

Voraussetzungen für die Implementierung: Damit plattformbasiertes MaaS seinen Wert wirklich ausschöpfen kann, erfordert es in der Regel, dass das Team über bestimmte technische Fähigkeiten verfügt und in der Lage ist, eigene Anwendungen rund um APIs, Feinabstimmung und Wissensdatenbanken zu erstellen; Für reine Erfahrungsnutzer ist es besser, mit dem kostenlosen Modell oder Programmierpaket zu beginnen.

Kostenvorteil

Der Kostenvorteil von BigModel ist nicht ein einzelner niedriger Preis, sondern ein vollständiger Kostenpfad, der „kostenlose Verifizierung – Pay-as-you-go – privatisiertes Jahresabonnement“ abdeckt und es Teams unterschiedlicher Größe ermöglicht, entsprechende Ausrüstungen zu finden.

C-Seite/Individuell: Die Plattform stellt kostenlose Modelldateien wie GLM-4.7-Flash, GLM-4-Flash-250414, GLM-Z1-Flash usw. bereit. Neue Benutzer können Text- und Argumentationsfähigkeiten kostenlos überprüfen; Der GLM Coding Plan deckt Hochfrequenz-Coding-Szenarien auf Abonnementbasis ab.

Entwickler/API: Die Abrechnung erfolgt per Token, der Preis ist nach Modellebene und Eingabelänge gestaffelt. Zum Beispiel beträgt der Input-Bereich von GLM-5.1 [0,32] etwa 6 Yuan / Output 24 Yuan (das Kaliber von einer Million Token unterliegt der offiziellen Preisseite), GLM-4.5-Air und andere kosteneffiziente Ausrüstungen sind deutlich niedriger, Batch API kann bei großen Batch-Aufgaben 50 % Rabatt genießen und Suchtool-Dienste werden auf Pay-per-Use-Basis abgerechnet (Search-Std beträgt etwa 0,01 Yuan/Zeit).

Unternehmen/Privatisierung: Bietet private Instanzen von Modellen (Abrechnung nach Rechenleistungseinheit/Tag, z. B. GLM-4.6 ca. 175 Yuan/Rechenleistungseinheit/Tag), Cloud-Privatisierungs-Jahrespakete (z. B. GLM-4.5 ca. 1,1 Millionen Yuan/Jahr inklusive Rechenleistung und Schulungskorpus-Quote) und lokal privatisierte All-in-One-Maschinenlösungen. Solche Angebote schwanken je nach Spezifikationen und unterliegen der offiziellen Geschäftsbestätigung.

Echte Kostenstruktur: Bei MaaS-Plattformen ist der explizite Token-Stückpreis oft nicht der wichtigste Faktor. Was die Gesamtkosten wirklich beeinflusst, ist der Anrufumfang, die Kontextlänge, die Feinabstimmung und der Rechenleistungsverbrauch der privatisierten Bereitstellung. Bei der Auswertung sollten die tatsächlichen QPS, die durchschnittliche Kontextlänge und die Frage, ob eine Datenisolierung erforderlich ist, gemeinsam gemessen werden.

Hauptfunktionen

Die Funktionen von BigModel sind auf die „Komplettlösung vom Modell zum Produkt“ ausgelegt und die öffentlichen Funktionen lassen sich in fünf Kategorien zusammenfassen:

• Multimodale Modell-API: Abdeckung von Text (GLM-5.1/5), visuellem Verständnis (GLM-5V-Turbo), Bilderzeugung (GLM-Image), OCR (GLM-OCR), Sprach- und Vektormodellen, Anpassung an verschiedene Aufgabentypen.
• Agent-Markt: Stellt ausgewählte Agenten bereit und unterstützt eine direkte API-Verbindung zu Produktionsumgebungen, wodurch die schnelle Integration von Branchenszenariofunktionen in Geschäftsprozesse erleichtert wird.
• MCP-Dienst: Kapseln Sie externe Systeme und interne Funktionen über MCP in wiederverwendbare Schnittstellen, um wiederholte Integrationen zu reduzieren.
• Modell-Feinabstimmung: Unterstützt LoRA und vollständige Parameter-Feinabstimmung, wird über Trainings-Token abgerechnet und hilft Unternehmen bei der Anpassung privater Modelle für Geschäftsszenarien.
• Wissensdatenbank: Bietet eine nutzungsbasierte Erweiterung der Wissensdatenbank (ca. 0,04 Yuan/GB/Stunde) und unterstützt Abruferweiterungsanwendungen mit dem Long-Context-Modell.

Die tatsächliche Wirkung der Plattformfunktionen hängt von drei Schlüsselpunkten ab: ob die ausgewählte Modellebene mit der Aufgabenschwierigkeit übereinstimmt, ob der lange Kontextabruf den Abrufanforderungen entspricht und ob Feinabstimmung und Privatisierung den Anforderungen an die Datenkonformität entsprechen.

Modell- und Versionsentwicklung

Der Versionskontext von BigModel verwendet die GLM-Basisiteration als Hauptlinie und differenziert je nach Szenario in mehrere Produktlinien.

Flaggschiff-Hauptlinie

GLM-5.1 ist das aktuelle Flaggschiff, konzipiert für Langstreckenmissionen, kann etwa 8 Stunden lang unabhängig arbeiten und liefert Ergebnisse auf technischem Niveau; Darüber befinden sich Flaggschiff-Dateien wie GLM-5 und GLM-5-Turbo, und der Preis wird schrittweise gesenkt.

Multimodale vs. spezialisierte Modelle

GLM-5V-Turbo ist eine multimodale Codierungsbasis, die Vision und Text nativ integriert und 200.000 Kontexte unterstützt; GLM-Image konzentriert sich auf das Mischen von Bildern und Text sowie das Rendern von Text, und GLM-OCR konzentriert sich auf leichte und hochpräzise OCR, um eine Linie für Bild- und visuelles Verständnis zu bilden.

Hohe Kostenleistung und kostenlose Dateien

Die Serien GLM-4.5-Air, GLM-4-FlashX und GLM-Z1 decken Szenarien mit hoher Parallelität und niedrigen Kosten ab; GLM-4.7-Flash, GLM-4-Flash-250414 und GLM-Z1-Flash bieten kostenlose Dateien für eine kostengünstige Verifizierung. Das offizielle Erscheinungsdatum der einzelnen Modelle wurde nicht bekannt gegeben. Der Versionsknoten unterliegt der Preisseite und dem Update-Protokoll.

Technische Vorteile

Die technischen Vorteile von BigModel lassen sich in eine dreistufige Wirkungskette „Basisfähigkeit – Engineering-Plattform – Einsatzflexibilität“ unterteilen.

Basiskapazität bestimmt die Obergrenze: Bei der GLM-Serie handelt es sich um eine vollständig selbst entwickelte Basis. Im Vergleich zu GLM-3 ist die Leistung von GLM-4 um etwa 60 % verbessert. Die IFEval-Befehlsfolgeauswertung liegt bei bis zu 90 %, und die 128K-Nadel im Heuhaufen kann mit 100 %iger Genauigkeit abgerufen werden; GLM-5.1 stärkt die kontinuierliche Durchführung und vollständige Durchführung von Langstreckenmissionen weiter, was die Verfügbarkeit komplexer Missionen bestimmt.

Engineering-Plattform reduziert Integrationskosten: Integrieren Sie das Modell, das Agent-MCP, die Feinabstimmung und die Wissensdatenbank in dieselbe Konsole und dasselbe Abrechnungssystem. Entwickler müssen nicht mehrere Dienste zusammenstellen, wodurch die Zeitspanne vom Prototyp bis zur Markteinführung verkürzt wird.

Stellen Sie elastische Anpassungskonformität bereit: Öffentliche API, private Cloud-Instanz und lokal privatisierte All-in-One-Lösung sind in drei Formen verfügbar, sodass datensensible Branchen einen reibungslosen Übergang zwischen der „ersten Überprüfung mit dem öffentlichen Pool und der anschließenden Migration zur Privatisierung“ ermöglichen können.

Wie man es benutzt

BigModel bietet mehrere Zugänge von der Erfahrung bis zur Produktion. Die typischen Pfade sind wie folgt:

• Konsolenerlebnis: Probieren Sie Text-, visuelle und multimodale Modelle direkt im Experience Center aus und bewerten Sie die Effekte, ohne Code schreiben zu müssen.
• API-Zugriff: Erstellen Sie einen API-Schlüssel in der Konsole, rufen Sie das entsprechende Modell gemäß dem offiziellen Entwicklungsleitfaden und der API-Dokumentation auf und unterstützen Sie HTTP-Aufrufe und Batch-API-Stapelverarbeitung.
• Agenten und MCP: Wählen Sie vorgefertigte Agenten aus dem Agentenmarkt aus oder greifen Sie auf MCP-Dienste zu, um Funktionen in Geschäftssysteme einzubetten.
• Feinabstimmung und Privatisierung: Passen Sie private Modelle an, indem Sie Geschäftskorpus durch Modell-Feinabstimmung hochladen; Kunden mit hohen Anforderungen an die Datenisolierung können sich an das Unternehmen wenden, um private Instanzen oder lokale Komplettlösungen zu erhalten.

Es wird empfohlen, mit dem kostenlosen Modell- und Erlebniscenter zu beginnen. Nachdem Sie den Effekt bestätigt haben, wählen Sie das kostenpflichtige Modell aus und passen Sie es entsprechend der Anrufskala an.

Produktpreise

BigModel übernimmt ein Hybridmodell der „Pay-as-you-go-Abrechnung als Hauptkomponente, ergänzt durch privatisierte Jahresabonnements“. Die Abrechnungsdimensionen variieren je nach Produktlinie:

Abrechnungsart	Abrechnungsdimensionen	Öffentliche Beispiele
Modellargumentation	Basierend auf Tausenden/Millionen Token	GLM-5.1, GLM-5, GLM-4.5-Air und andere Tarife, kostenlose Tarife können zum Nulltarif abgerufen werden
Vincent Bilder	Nach Anzahl der Anfragen	Bilderzeugungsmodell Pay-per-View
Suchwerkzeuge	Pay-per-View	Search-Std kostet etwa 0,01 Yuan/Zeit, Search-Pro etwa 0,03 Yuan/Zeit
Erweiterung der Wissensdatenbank	Nach Volumen	Ungefähr 0,04 Yuan/GB/Stunde
Feinabstimmung des Modells	Durch Trainingstoken	Zum Beispiel kostet GLM-4,5 (32.000) etwa 0,1 Yuan/tausend Token
Private Instanz	Nach Recheneinheit/Tag	GLM-4.6 kostet beispielsweise etwa 175 Yuan/Recheneinheit/Tag
Privatisiertes Jahrespaket	Jährlich	GLM-4.5 kostet beispielsweise etwa 1,1 Millionen Yuan/Jahr (einschließlich Rechenleistung und Trainingskorpus-Quote)

Neue Produkte sind oft mit zeitlich begrenzten kostenlosen oder ermäßigten Erlebnispaketen ausgestattet. Der spezifische Stückpreis, das kostenlose Kontingent und das Unternehmensangebot unterliegen der offiziellen Preisseite und der Geschäftsbestätigung.

Anwendungsszenarien

• Intelligenter Kundenservice und Dialog: Verwenden Sie Flaggschiff- oder kostengünstige Textmodelle, um Kundendienst-, Frage-und-Antwort- und Dialogassistenten zu erstellen, und das lange Kontextmodell unterstützt mehrere Runden und den Wissensabruf.
• Multimodales Verständnis und Generierung: Verwenden Sie GLM-5V-Turbo, GLM-Image und GLM-OCR, um Bild- und Textmischung, visuelle Programmierung, Dokumentenerkennung und Postererstellung zu verwalten.
• Enterprise-Wissensdatenbank und RAG: Kombinieren Sie die Wissensdatenbank und das 1M-Kontextmodell, um erweiterte Anwendungen für Dokumentenfragen und -abfragen zu erstellen.
• Agenten- und Prozessautomatisierung: Über den Agentenmarkt und MCP werden Modellfunktionen in Geschäftsprozesse eingebettet, um eine Automatisierung zu erreichen.
• Bereitstellung der Industrieprivatisierung: Datensensible Branchen wie Finanzen und Regierungsangelegenheiten erfüllen Compliance-Anforderungen über private Instanzen oder lokale All-in-One-Maschinen.

Der Überprüfungsschwerpunkt jedes Szenarios ist unterschiedlich: Der Dialogtyp konzentriert sich auf Antwortqualität und Kosten, der multimodale Typ konzentriert sich auf Erkennung und Generierungsgenauigkeit und der Privatisierungstyp konzentriert sich auf Datenisolation und Rechenleistungskosten.

Anwendbare Personen

• Einzelentwickler: Sie können vom kostenlosen Modell- und Erfahrungszentrum aus beginnen, um Ideen kostengünstig zu überprüfen, geeignet für unabhängige Entwicklungs- und Prototypenphasen.
• KI-Anwendungsteam: Ein Team, das stabile API-, Agent- und MCP-Funktionen zum Erstellen von Produkten benötigt und die technische Integration der Plattform voll nutzen kann.
• Unternehmen und Institutionen: Mittlere und große Organisationen, die Anforderungen an Datenkonformität, privatisierte Bereitstellung und individuelle Feinabstimmung haben, sind die Zielkunden für private Instanzen und Jahrespakete.

Nicht für die Grenze geeignet: Für reine C-End-Benutzer, die nur ein leichtes Chat-Erlebnis benötigen und keine technische Integration durchführen möchten, ist es einfacher, Endbenutzerprodukte wie Z.ai zu verwenden. Teams mit strengen Anforderungen an die Datenkonformität im Ausland müssen den Servicebereich und die Datenspeicherbedingungen im Voraus bestätigen.

Zusammenfassung und Ausblick

Die zentrale Wettbewerbsfähigkeit von BigModel liegt darin, die von Zhipu selbst entwickelte GLM-Basis mit einer Engineering-Plattform aus „Modell + Agent + MCP + Feinabstimmung + Wissensbasis + Privatisierung“ zu bündeln, um eine MaaS-Fähigkeit aus einer Hand von der Erfahrung bis zur Produktion zu schaffen und die Schwelle für Versuch und Irrtum mit gestaffelten Preisen und kostenlosen Dateien deutlich zu senken. Die aktuellen Unsicherheiten sind: Das genaue Erscheinungsdatum, die Benutzer und die Umsatzhöhe der einzelnen Modelle wurden nicht offiziell bekannt gegeben. Privatisierungs- und Jahrespaketangebote schwanken je nach Spezifikationen und erfordern eine geschäftliche Bestätigung. Die Compliance-Bestimmungen für ausländische Daten müssen ebenfalls Artikel für Artikel überprüft werden.

Für Teams, die die Einführung planen, wird empfohlen, zunächst das kostenlose Modell und das Experience Center zu nutzen, um die Effektüberprüfung abzuschließen, und dann das kostenpflichtige Modell basierend auf der tatsächlichen Anrufskala auszuwählen. Wenn es um eine Feinabstimmung oder Privatisierung geht, sollten wichtige Vertragsdetails wie die Belegung der Recheneinheiten, die Trainingskorpusquote und die Datenisolationsbedingungen vor der Erweiterung mit dem Beamten bestätigt werden.

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Technische Vorteile und Leistungsgrenzen

Als KI-Modell und API-Produkt können die Kernfunktionen von BigModel anhand der folgenden Dimensionen genau verstanden werden, die sich direkt auf die Auswirkungen der Technologieauswahl und der Implementierung auswirken.

Inferenzleistung und Benchmark-Leistung Die Argumentationsleistung des Modells spiegelt sich in seiner Leistung bei Standard-NLP-Aufgaben wider (Textgenerierung, Codevervollständigung, semantisches Verständnis, Dialog mit mehreren Runden, Informationsextraktion usw.). Es wird empfohlen, einen horizontalen Vergleich anhand öffentlicher Benchmark-Testlisten (wie MMLU, HumanEval, GSM8K usw.) durchzuführen. Bitte beachten Sie jedoch, dass zwischen Benchmark-Testergebnissen und der tatsächlichen Leistung des Geschäftsszenarios eine Lücke bestehen kann. Zu den Schlüsselindikatoren, die sich auf die tatsächliche Benutzererfahrung auswirken, gehören: Inferenzgeschwindigkeit (Token/s oder Antwortverzögerung, die direkt die reibungslose Benutzererfahrung bestimmt), Kontextfensterlänge (die die Eingabegröße bestimmt, die gleichzeitig verarbeitet werden kann, was sich auf die Komplexität der Aufgaben auswirkt, die verarbeitet werden können) und Konsistenz der Ausgabequalität (die Stabilität der Ergebnisse mehrerer Ausgaben derselben Eingabe, die sich auf die Wahrnehmung der Zuverlässigkeit auswirkt).

API-Kompatibilität und Entwicklungsökosystem Die Tiefe der API-Kompatibilität mit gängigen Entwicklungsframeworks (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel usw.) wirkt sich direkt auf die Kosten und den Zyklus der integrierten Entwicklung aus. Es wird empfohlen, auf die folgenden Integrationsdimensionen zu achten: die Abdeckung der vom SDK unterstützten Sprachtypen (ob Mainstream-Sprachen wie Python, JavaScript, Go und Java über offizielle SDKs verfügen), Streaming-Ausgabeunterstützung (SSE/WebSocket-Protokollkompatibilität), Funktionen für Funktionsaufrufe und Toolnutzung (ob die Zuordnung von Modellausgaben zu strukturierten Funktionsaufrufen unterstützt wird), die Flexibilität der strukturierten Ausgabe (JSON-Modus) und die Fähigkeit zur Integration in die Infrastruktur auf Unternehmensebene (VPC-Bereitstellung, Private Link, einheitliche Identitätsauthentifizierung). Eine vollständige API-Dokumentation und umfangreiche Codebeispiele können die Eintrittsbarriere für die Entwicklung erheblich senken und Integrationszeit und -kosten reduzieren.

Bereitstellungsflexibilität vs. Kostenkompromiss Je nach Datenschutzanforderungen, Latenzempfindlichkeit und Nutzungsumfang kann BigModel zwischen Cloud-API-Aufrufen oder lokalen Bereitstellungsoptionen wählen. Die Vorteile der Cloud-Bereitstellung sind null Betriebs- und Wartungskosten und eine elastische Skalierbarkeit, die sich für Szenarien mit großen Nutzungsschwankungen und einer schnellen Prototypenentwicklung eignet; Die lokale Bereitstellung bietet vollständige Datensouveränität und geringe Latenz (kein Netzwerk-Round-Trip-Overhead), Sie müssen jedoch die Kosten für den Kauf von Hardware wie GPUs sowie Betriebs- und Wartungspersonal tragen. Es wird empfohlen, ein monatliches API-Aufrufvolumen von 1 Million Mal oder eine monatliche Gebühr von 1.000 US-Dollar als Referenztrennlinie zu verwenden: Unterhalb dieses Schwellenwerts weisen Cloud-APIs eine bessere Kosteneffizienz und Flexibilität auf. Nach Überschreiten dieses Schwellenwerts sollten die Gesamtbetriebskosten der Self-Deployment-Lösung umfassend bewertet werden, wobei Faktoren wie Hardware-Abschreibung, Strom, Betriebs- und Wartungspersonal usw. berücksichtigt werden.

Modellauswahl und Versionsstrategie

Für die Auswahl von Modellen der BigModel-Serie wird empfohlen, die Modellfunktionen verschiedener Versionen entsprechend spezifischer Nutzungsszenarien abzugleichen. Die Version mit großen Parametern schneidet bei komplexen Überlegungen und mehrstufigen Aufgaben besser ab, ist jedoch mit höheren Kosten und längeren Verzögerungen verbunden. Die Version mit kleinen Parametern kann in Szenarien wie täglichen Gesprächen und einfachen Fragen und Antworten bereits eine zufriedenstellende Ausgabequalität liefern, und die Kosten betragen nur einen Bruchteil der Kosten der großen Version. Die empfohlene Auswahlstrategie lautet: Verwenden Sie kleine und mittlere Versionen in Standardszenarien, um die Kosten zu senken, und rufen Sie Modelle mit großen Versionen nur auf, wenn komplexe Inferenzaufgaben verarbeitet werden müssen. Diese hierarchische Aufrufstrategie kann die gesamten API-Kosten um 40–60 % senken, ohne die Ausgabequalität wesentlich zu beeinträchtigen.

Versionsinfo

• GLM-5.1 Flaggschiff-Basis ：Die für Long Horizon-Aufgaben konzipierte Flaggschiff-Basis der neuen Generation kann eine einzelne Mission bis zu etwa 8 Stunden lang unabhängig planen und ausführen, liefert dabei Ergebnisse auf technischem Niveau und erfüllt insgesamt den offiziellen Benchmark Claude Opus 4.6. Einen offiziellen genauen Veröffentlichungstermin gibt es noch nicht. （~2026-05）
• GLM-5-Flaggschiff-Textmodell ：Das Flaggschiff-Textmodell der vorherigen Generation hat ein niedrigeres Preisniveau als GLM-5.1 und ist eines der wichtigsten Inferenzmodelle der Flaggschiff-Modellfamilie der Plattform. Einen offiziellen genauen Veröffentlichungstermin gibt es noch nicht. （~2026-03）
• GLM-4.7-Serie ：Spätere Versionen der GLM-4-Serie umfassen GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX und die kostenlose Version GLM-4.7-Flash und decken mehrere Anforderungen ab, von kostengünstig bis hin zu kostenlosem Erlebnis. Einen offiziellen genauen Veröffentlichungstermin gibt es noch nicht. （~2026-01）