GLM-5-Turbo: Нативная модель для OpenClaw
Z.ai представили GLM-5-Turbo — фундаментальную модель, оптимизированную под архитектуру OpenClaw уже на этапе обучения.
🛠 Технические параметры:
— Объем: 200K контекст, 128K выход.
— Функции: Thinking Mode, Context Caching, Native MCP, Structured JSON.
🧠 OpenClaw Native:
— Tool Calling: Точный вызов внешних инструментов без сбоев в многошаговых задачах.
— Time Dimensions: Нативное понимание временных триггеров и запланированных задач.
— Long-chain: Стабильность в длинных логических цепочках и высокая пропускная способность.
— Бенчмарки: Модель прошла оптимизацию под ClawBench для работы в бизнес-сценариях.
💼 Зачем бизнесу:
GLM-5-Turbo убирает барьер между диалогом и исполнением действий. Это база для развертывания автономных роев агентов, управляющих сложной логикой без потери контекста.
неужели GLM перестанить тупить на Крабе?
Проверяем.
#ZAI #GLM5 #OpenClaw #Turbo
───
@tsingular
Z.ai представили GLM-5-Turbo — фундаментальную модель, оптимизированную под архитектуру OpenClaw уже на этапе обучения.
🛠 Технические параметры:
— Объем: 200K контекст, 128K выход.
— Функции: Thinking Mode, Context Caching, Native MCP, Structured JSON.
🧠 OpenClaw Native:
— Tool Calling: Точный вызов внешних инструментов без сбоев в многошаговых задачах.
— Time Dimensions: Нативное понимание временных триггеров и запланированных задач.
— Long-chain: Стабильность в длинных логических цепочках и высокая пропускная способность.
— Бенчмарки: Модель прошла оптимизацию под ClawBench для работы в бизнес-сценариях.
💼 Зачем бизнесу:
GLM-5-Turbo убирает барьер между диалогом и исполнением действий. Это база для развертывания автономных роев агентов, управляющих сложной логикой без потери контекста.
неужели GLM перестанить тупить на Крабе?
Проверяем.
#ZAI #GLM5 #OpenClaw #Turbo
───
@tsingular
🔥16⚡2👍1🆒1