GLM-5
Z.ai
- Fereastră de context
- 203K 202.752 de tokeni
- Lungimea maximă a răspunsului
- 131K 131.072 de tokeni
- Intrare / Ieșire
- text → text
Prețuri API
USD / 1 mil. de tokeni
| Intrare | Ieșire | Intrare din cache |
|---|---|---|
|
|
|
Cronologie
- · Versiunea ponderilor · link către dovezi
Preț intrare / ieșire · USD / 1 mil. de tokeni
| Model | Linkuri către dovezi | Preț intrare / ieșire |
|---|---|---|
glm-5standard | zai-pricing Ruta API nu este disponibilă | $1,00 / $3,20 |
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
Fragment
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
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
Fragment
- GLM-5: layout check before launch, loss from the last stage, checkpoint timing and checksums, crash cleanup; `benchmarks/megatron/dev.yaml`, `scripts/trillium/glm/`.
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
Fragment
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
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
Fragment
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
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
Fragment
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`
- · Linkuri către dovezi · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
Fragment
- `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`.
Specificații
GLM-5 este un model de la Z.ai cu ponderi deschise, lansat la data de 2026-02-12. Fereastra de context este de 202.752 de tokeni. Lungimea maximă a răspunsului este de 131.072 de tokeni. Prețul este de $1,00 pentru un milion de tokeni de intrare și de $3,20 pentru un milion de tokeni de ieșire.
- Fereastră de context
- 202.752
- Lungimea maximă a răspunsului
- 131.072
- Intrare
- text
- Ieșire
- text
- Ponderi
- Deschise
- Intrare · USD / 1 mil. de tokeni
- $1,00
- Ieșire · USD / 1 mil. de tokeni
- $3,20
- Intrare din cache · USD / 1 mil. de tokeni
- $0,20
Întrebări
Care este fereastra de context a modelului GLM-5?
Fereastra de context este de 202.752 de tokeni. Lungimea maximă a răspunsului este de 131.072 de tokeni.
Cât costă GLM-5?
Prețul este de $1,00 pentru un milion de tokeni de intrare și de $3,20 pentru un milion de tokeni de ieșire. Intrarea din cache costă $0,20 pentru un milion de tokeni.
Ponderile modelului GLM-5 sunt disponibile public?
Da. Z.ai publică ponderile modelului.
Când a fost lansat GLM-5?
La data de 2026-02-12.