Alex Getmansinyal AI awal

GLM-5

Z.ai

Dirilis Diperbarui
Jendela konteks
203K
202.752 token
Keluaran maksimal
131K
131.072 token
Masukan / Keluaran
teks → teks

Harga API

USD / 1 juta token

MasukanKeluaranMasukan dalam cache
  • $1,00
zai-pricing
  • $3,20
zai-pricing
  • $0,20
zai-pricing

Linimasa

  1. · Versi bobot · tautan bukti
Harga masukan / keluaran · USD / 1 juta token
ModelTautan buktiHarga masukan / keluaran
glm-5
standard
zai-pricing
Rute API tidak tersedia
$1,00 / $3,20
  1. · 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
  2. · 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/`.
  3. · 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
  4. · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  5. · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
  6. · 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
  7. · Tautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
  8. · 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`
  9. · 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.