
GLM-5
Z.ai
- Jendela konteks
- 203K 202.752 token
- Keluaran maksimal
- 131K 131.072 token
- Masukan / Keluaran
- teks → teks
Harga API
USD / 1 juta token
| Masukan | Keluaran | Masukan dalam cache |
|---|---|---|
|
|
|
Linimasa
- · Versi bobot · tautan bukti
Harga masukan / keluaran · USD / 1 juta token
| Model | Tautan bukti | Harga masukan / keluaran |
|---|---|---|
glm-5standard | zai-pricing Rute API tidak tersedia | $1,00 / $3,20 |
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
Kutipan
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
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
Kutipan
- GLM-5: layout check before launch, loss from the last stage, checkpoint timing and checksums, crash cleanup; `benchmarks/megatron/dev.yaml`, `scripts/trillium/glm/`.
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
Kutipan
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
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
Kutipan
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
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
Kutipan
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`
- · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
Kutipan
- `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`.
Spesifikasi
GLM-5 adalah model AI dari Z.ai dengan bobot terbuka, dirilis pada 2026-02-12. Jendela konteksnya sebesar 202.752 token. Keluaran maksimalnya 131.072 token. Harga per satu juta token adalah $1,00 untuk input dan $3,20 untuk output.
- Jendela konteks
- 202.752
- Keluaran maksimal
- 131.072
- Masukan
- teks
- Keluaran
- teks
- Bobot
- Terbuka
- Masukan · USD / 1 juta token
- $1,00
- Keluaran · USD / 1 juta token
- $3,20
- Masukan dalam cache · USD / 1 juta token
- $0,20
Pertanyaan
Seberapa besar jendela konteks GLM-5?
Jendela konteksnya sebesar 202.752 token. Keluaran maksimalnya 131.072 token.
Berapa biaya GLM-5?
Harga per satu juta token adalah $1,00 untuk input dan $3,20 untuk output. Masukan dari cache berharga $0,20 per juta token.
Apakah bobot model GLM-5 tersedia untuk umum?
Ya. Z.ai menerbitkan bobot model.
Kapan GLM-5 dirilis?
2026-02-12.