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Zhipu AI (Z.ai) lance GLM-4.5 (355B, 32B actifs) et GLM-4.5-Air (106B, 12B actifs), des modèles de raisonnement hybrides sous licence MIT pour les agents, classés troisième et sixième sur 12 benchmarks, avec des tarifs d'API à partir de $0.20 par million de jetons en entrée.

Z.ai lance GLM-4.5V, un modèle vision-langage à poids ouverts de 106B à mélange d'experts avec 12B de paramètres actifs, construit sur GLM-4.5-Air avec un commutateur de mode réflexion et des compétences d'agent d'interface graphique et d'ancrage visuel, et revendique des résultats à l'état de l'art parmi les modèles ouverts de taille comparable sur 42 benchmarks publics.

Z.ai (Zhipu AI) lance GLM-4.6, son modèle de code phare avec une fenêtre de contexte de 200K jetons, qui l'emporte dans 48.6% des tâches de code réelles en duel direct avec Claude Sonnet 4 et utilise plus de 30% de jetons en moins que GLM-4.5.

Z.ai lance GLM-4.6V, un modèle vision-langage à mélange d'experts de 106B, et le GLM-4.6V-Flash de 9B sous licence MIT, les premiers modèles GLM-V avec appel de fonctions natif, entraînés pour un contexte de 128K tokens et facturés $0.30 par million de tokens d'entrée.

Z.ai (Zhipu AI) publie GLM-4.7, un modèle phare axé sur la programmation sous licence MIT, qui obtient 73.8 sur SWE-bench Verified et 87.4 sur τ²-Bench et se classe premier parmi les modèles ouverts sur Code Arena fin 2025.

Z.ai publie GLM-4.7-Flash, un modèle ouvert à mélange d'experts 30B-A3B qui devance gpt-oss-20b et Qwen3-30B-A3B-Thinking sur la plupart des benchmarks de programmation et d'agents, avec une offre d'API gratuite.

Z.ai (Zhipu AI) lance GLM-5, un modèle de 744B de paramètres (40B actifs) sous licence MIT pour l'ingénierie agentique de long terme, qui obtient 77.8 sur SWE-bench Verified et est devenu le premier modèle à poids ouverts à atteindre 50 sur l'indice d'Artificial Analysis.

Z.ai (Zhipu AI) lance GLM-5V-Turbo, son premier modèle de fondation multimodal pour le code, qui transforme maquettes, captures d'écran et vidéos en code front-end exécutable et obtient 94.8 sur Design2Code contre 77.3 pour Claude Opus 4.6.

Z.ai (Zhipu AI) publie GLM-5.1 en poids ouverts sous licence MIT, un modèle de 754B de paramètres conçu pour travailler de façon autonome sur une même tâche jusqu'à 8 heures, et qui domine SWE-Bench Pro avec 58.4.

Z.ai (Zhipu AI) lance GLM-5.2, un modèle phare de 753B paramètres sous licence MIT, conçu pour le codage à long horizon avec une fenêtre de contexte de 1M jetons, qui obtient 62.1 sur SWE-bench Pro et 81.0 sur Terminal Bench 2.1.

Z.ai (Zhipu AI) publie GLM-5.3, une évolution de GLM-5.2 obtenue uniquement par post-entraînement, qui obtient 28.3 sur Terminal Bench 3.0 et 84.5% sur le benchmark de vulnérabilités CyberGym, avec un contexte de 1M de jetons et des poids ouverts deux semaines plus tard.

Z.ai lance GLM-5.3-Flash, un modèle multimodal natif à poids ouverts de 320B de paramètres (18B actifs) sur une base nouvellement entraînée qui, selon l'entreprise, surpasse GLM-5.2 pour un dixième du prix, proposé à $0.15 par million de tokens en entrée.