GLM-5
Z.ai
- Janela de contexto
- 203K 202.752 tokens
- Saída máxima
- 131K 131.072 tokens
- Entrada / Saída
- texto → texto
Preços da API
USD / 1 milhão de tokens
| Entrada | Saída | Entrada em cache |
|---|---|---|
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Cronologia
- · Versão dos pesos · link de referência
Preço entrada/saída · USD / 1 milhão de tokens
| Modelo | Links de referência | Preço entrada/saída |
|---|---|---|
glm-5standard | zai-pricing Rota da API indisponível | $1,00 / $3,20 |
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
Excerto
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
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
Excerto
- GLM-5: layout check before launch, loss from the last stage, checkpoint timing and checksums, crash cleanup; `benchmarks/megatron/dev.yaml`, `scripts/trillium/glm/`.
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
Excerto
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
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
Excerto
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
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
Excerto
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`
- · Links de referência · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
Excerto
- `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`.
Especificações
GLM-5 é um modelo de Z.ai com pesos abertos, lançado em 2026-02-12. A janela de contexto é de 202.752 tokens. A saída máxima é de 131.072 tokens. O preço por milhão de tokens é de $1,00 na entrada e $3,20 na saída.
- Janela de contexto
- 202.752
- Saída máxima
- 131.072
- Entrada
- texto
- Saída
- texto
- Pesos
- Abertos
- Entrada · USD / 1 milhão de tokens
- $1,00
- Saída · USD / 1 milhão de tokens
- $3,20
- Entrada em cache · USD / 1 milhão de tokens
- $0,20
Perguntas
Qual é a janela de contexto do GLM-5?
A janela de contexto é de 202.752 tokens. A saída máxima é de 131.072 tokens.
Quanto custa o GLM-5?
O preço por milhão de tokens é de $1,00 na entrada e $3,20 na saída. A entrada em cache custa $0,20 por milhão.
O GLM-5 tem pesos abertos?
Sim. Z.ai disponibiliza os pesos.
Quando o GLM-5 foi lançado?
Em 2026-02-12.