GLM-5V-Turbo: Op weg naar een native foundation model voor multimodale agenten
GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents
April 29, 2026
Auteurs: V Team, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Ziyang Pan, Zhen Yang, Yuting Wang, Yue Wang, Yuanchang Yue, Yu Wang, Yanling Wang, Yan Wang, Xijun Liu, Wenmeng Yu, Weihan Wang, Wei Li, Shuaiqi Duan, Sheng Yang, Ruiliang Lv, Mingdao Liu, Lihang Pan, Ke Ning, Junhui Ji, Jinjiang Wang, Jing Chen, Jiazheng Xu, Jiale Zhu, Jiale Cheng, Ji Qi, Guobing Gan, Guo Wang, Cong Yao, Zijun Dou, Zihao Zhou, Zihan Wang, Zhiqi Ge, Zhijie Li, Zhenyu Hou, Zhao Xue, Zehui Wang, Zehai He, Yusen Liu, Yukuo Cen, Yuchen Li, Yuan Wang, Yijian Lu, Yanzi Wang, Yadong Xue, Xinyu Zhang, Xinyu Liu, Wenkai Li, Tianyu Tong, Tianshu Zhang, Shengdong Yan, Qinkai Zheng, Mingde Xu, Licheng Bao, Jiaxing Xu, Jiaxin Fan, Jiawen Qian, Jiali Chen, Jiahui Lin, Haozhi Zheng, Haoran Wang, Haochen Li, Fan Yang, Dan Zhang, Chuangxin Zhao, Chengcheng Wu, Boyan Shi, Bowei Jia, Baoxu Wang, Peng Zhang, Debing Liu, Bin Xu, Juanzi Li, Minlie Huang, Yuxiao Dong, Jie Tang
cs.AI
Samenvatting
Wij presenteren GLM-5V-Turbo, een stap in de richting van native foundationmodellen voor multimodale agenten. Naarmate foundationmodellen steeds vaker in reële omgevingen worden ingezet, hangt de capaciteit van agenten niet alleen af van taalredenering, maar ook van het vermogen om heterogene contexten zoals afbeeldingen, video's, webpagina's, documenten en GUI's waar te nemen, te interpreteren en erop te acteren. GLM-5V-Turbo is rond dit doel gebouwd: multimodale perceptie is geïntegreerd als een kerncomponent van redeneren, plannen, toolgebruik en uitvoering, in plaats van als een hulpinterface voor een taalmodel. Dit verslag vat de belangrijkste verbeteringen samen achter GLM-5V-Turbo op het gebied van modelontwerp, multimodale training, reinforcement learning, toolchain-uitbreiding en integratie met agentframeworks. Deze ontwikkelingen leiden tot sterke prestaties in multimodale codering, visueel toolgebruik en op frameworks gebaseerde agenttaken, waarbij tegelijkertijd competitieve codeercapaciteit voor alleen tekst behouden blijft. Belangrijker nog, ons ontwikkelingsproces biedt praktische inzichten voor het bouwen van multimodale agenten, waarbij de centrale rol van multimodale perceptie, hiërarchische optimalisatie en betrouwbare end-to-end-verificatie wordt benadrukt.
English
We present GLM-5V-Turbo, a step toward native foundation models for multimodal agents. As foundation models are increasingly deployed in real environments, agentic capability depends not only on language reasoning, but also on the ability to perceive, interpret, and act over heterogeneous contexts such as images, videos, webpages, documents, GUIs. GLM-5V-Turbo is built around this objective: multimodal perception is integrated as a core component of reasoning, planning, tool use, and execution, rather than as an auxiliary interface to a language model. This report summarizes the main improvements behind GLM-5V-Turbo across model design, multimodal training, reinforcement learning, toolchain expansion, and integration with agent frameworks. These developments lead to strong performance in multimodal coding, visual tool use, and framework-based agentic tasks, while preserving competitive text-only coding capability. More importantly, our development process offers practical insights for building multimodal agents, highlighting the central role of multimodal perception, hierarchical optimization, and reliable end-to-end verification.