GLM-5
Z.ai
- Fenêtre de contexte
- 203K 202 752 jetons
- Sortie maximale
- 131K 131 072 jetons
- Entrée / Sortie
- texte → texte
Tarifs API
USD / 1 million de tokens
| Entrée | Sortie | Entrée en cache |
|---|---|---|
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Chronologie
- · Version des poids · lien de référence
Prix entrée/sortie · USD / 1 million de tokens
| Modèle | Liens de référence | Prix entrée/sortie |
|---|---|---|
glm-5standard | zai-pricing Route API indisponible | $1,00 / $3,20 |
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
Extrait
Atria-Dawn, `glm`, beside Atria-Dawn-Preview: the template writes the GLM-5 shape (`[gMASK]<sop>`, a reasoning-effort system turn, `<|system|>` / `<|user|>` / `<|assistant|>` / `<|observation|>` turns), the tools
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
Extrait
- GLM-5: layout check before launch, loss from the last stage, checkpoint timing and checksums, crash cleanup; `benchmarks/megatron/dev.yaml`, `scripts/trillium/glm/`.
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
Extrait
is not `schemas.Anthropic`, and the served model -- `glm-5`, `Kimi-K2`, ... -- is neither opus-4.8 nor Fable), so Claude Code's per-turn reminders were hoisted every
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
Extrait
for any DSA model (including DeepSeek V3.2 and GLM-5), or matching `flashmla_kv`/`trtllm` kernels on K3.1's sharded DCP path. Kernels SGLang has not resolved at CLI
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
Extrait
class is registered for both `DeepseekV3ForCausalLM` and `DeepseekV32ForCausalLM`; GLM-5 (`GlmMoeDsaForCausalLM`) and Mistral Large 3 subclass it, so exact-class matching excludes them. Kimi K2 declares `DeepseekV3ForCausalLM`
- · Liens de référence · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
Extrait
- `modeling_glm5_next_vision.py`: the GLM-5 input processor takes the prefix tokenization cache (the fourth commit). Before, it tokenized every text prompt in full and ignored `enable_tokenization_cache`.
Caractéristiques
GLM-5 est un modèle de Z.ai à poids ouverts, sorti le 2026-02-12. La fenêtre de contexte est de 202 752 jetons. La sortie est limitée à 131 072 jetons. Le tarif par million de jetons est de $1,00 en entrée et de $3,20 en sortie.
- Fenêtre de contexte
- 202 752
- Sortie maximale
- 131 072
- Entrée
- texte
- Sortie
- texte
- Poids
- Ouverts
- Entrée · USD / 1 million de tokens
- $1,00
- Sortie · USD / 1 million de tokens
- $3,20
- Entrée en cache · USD / 1 million de tokens
- $0,20
Questions
Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5 ?
La fenêtre de contexte est de 202 752 jetons. La sortie est limitée à 131 072 jetons.
Combien coûte GLM-5 ?
Le tarif par million de jetons est de $1,00 en entrée et de $3,20 en sortie. L'entrée en cache coûte $0,20 par million.
Les poids de GLM-5 sont-ils ouverts ?
Oui. Z.ai publie les poids.
Quand GLM-5 est-il sorti ?
Le 2026-02-12.