Alex Getmanisyarat awal AI
MS

GLM-5

Z.ai

Dikeluarkan Dikemas kini
Tetingkap konteks
203K
202,752 token
Keluaran maksimum
131K
131,072 token
Input / Output
teks → teks

Harga API

USD / 1 juta token

InputOutputInput dalam cache
  • $1.00
zai-pricing
  • $3.20
zai-pricing
  • $0.20
zai-pricing
Kira kos penggunaan anda

Garis masa

  1. · Versi pemberat · pautan bukti
Harga input / output · USD / 1 juta token
ModelPautan buktiHarga input / output
glm-5
standard
zai-pricing
Laluan API tidak tersedia
$1.00 / $3.20
  1. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
    Petikan
    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. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
    Petikan
    - 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. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
    Petikan
    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. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  5. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
  6. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
    Petikan
    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. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
  8. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
    Petikan
    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. · Pautan bukti · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
    Petikan
    - `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 ialah model daripada Z.ai dengan pemberat terbuka, dikeluarkan pada 2026-02-12. Tetingkap konteks ialah 202,752 token. Keluaran maksimum ialah 131,072 token. Harganya ialah $1.00 bagi sejuta token input dan $3.20 bagi sejuta token output.

Tetingkap konteks
202,752
Keluaran maksimum
131,072
Input
teks
Output
teks
Pemberat
Terbuka
Input · USD / 1 juta token
$1.00
Output · USD / 1 juta token
$3.20
Input dalam cache · USD / 1 juta token
$0.20

Soalan

Apakah tetingkap konteks GLM-5?

Tetingkap konteks ialah 202,752 token. Keluaran maksimum ialah 131,072 token.

Berapakah harga GLM-5?

Harganya ialah $1.00 bagi sejuta token input dan $3.20 bagi sejuta token output. Input dalam cache berharga $0.20 bagi sejuta token.

Adakah pemberat GLM-5 tersedia untuk umum?

Ya. Z.ai menerbitkan pemberatnya.

Bilakah GLM-5 dikeluarkan?

Pada 2026-02-12.