Z.ai: GLM 5V Turbo z-ai/glm-5v-turbo

Модель Z.ai: GLM 5V Turbo от ZAI (семейство glm-5v) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

203K

контекст, токенов

120 ₽

за 1 млн входных токенов

400 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 5V Turbo

Агентные задачи, где модель должна видеть экран или видео и на основе этого писать код или планировать многошаговые действия.

GLM-5V-Turbo — мультимодальная агентная модель от Z.ai (семейство GLM-5V), ориентированная на задачи, где визуальное восприятие и написание кода неразрывно связаны. Модель нативно обрабатывает изображения, видео и текст, что отличает её от решений, где мультимодальность добавлена «поверх» языкового ядра: здесь визуальный и текстовый каналы интегрированы на уровне архитектуры.

Ключевой акцент — агентные сценарии с длинным горизонтом планирования. Модель способна удерживать контекст до ~200 тысяч токенов, разбивать сложные задачи на шаги и генерировать код на основе визуальных входных данных: скриншотов интерфейсов, схем, диаграмм. Внутреннее рассуждение (reasoning) позволяет ей последовательно верифицировать промежуточные результаты перед финальным ответом.

Модель позиционируется как фундаментальная основа для построения автономных агентов, а не просто как чат-ассистент с поддержкой картинок. Это делает её интересной для команд, строящих сложные пайплайны с визуальным вводом и автоматизированным выполнением задач.

Когда брать эту модель

✓ Агентные системы, работающие с визуальными интерфейсами (UI-автоматизация, RPA)
✓ Генерация кода по скриншотам, макетам и схемам
✓ Анализ видеоконтента с последующим выполнением задач на основе увиденного
✓ Длинные многошаговые пайплайны с планированием и верификацией промежуточных шагов
✓ Задачи компьютерного зрения, требующие не просто описания, а действия по результату

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Вот скриншот веб-страницы с формой регистрации. Напиши Playwright-тест, который заполняет все поля и проверяет успешную отправку формы.

Использование Z.ai: GLM 5V Turbo через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-5v-turbo",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5v-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-5v-turbo",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);