
GLM-5
Z.ai
- కాంటెక్స్ట్ విండో
- 203K 2,02,752 టోకెన్లు
- గరిష్ఠ అవుట్పుట్
- 131K 1,31,072 టోకెన్లు
- ఇన్పుట్ / అవుట్పుట్
- వచనం → వచనం
API ధరలు
USD / 10 లక్షల టోకెన్లు
| ఇన్పుట్ | అవుట్పుట్ | కాష్ చేసిన ఇన్పుట్ |
|---|---|---|
|
|
|
కాలక్రమం
- · వెయిట్ల వెర్షన్ · ఆధార లింక్
ఇన్పుట్ / అవుట్పుట్ ధర · USD / 10 లక్షల టోకెన్లు
| మోడల్ | ఆధారాల లింకులు | ఇన్పుట్ / అవుట్పుట్ ధర |
|---|---|---|
glm-5standard | zai-pricing API మార్గం అందుబాటులో లేదు | $1.00 / $3.20 |
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · smg-project/smg · @hello-alexmcc
ఉల్లేఖనం
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
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · milabench/milabench · @bouthilx
ఉల్లేఖనం
- GLM-5: layout check before launch, loss from the last stage, checkpoint timing and checksums, crash cleanup; `benchmarks/megatron/dev.yaml`, `scripts/trillium/glm/`.
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @mickgvirtu
ఉల్లేఖనం
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
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/frontend-crates · @dundysm
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · ai-dynamo/dynamo · @indrajit96
ఉల్లేఖనం
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
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · ROCm/ATOM · @whx-sjtu
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
ఉల్లేఖనం
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`
- · ఆధారాల లింకులు · GitHub search · Z.ai · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @kaiyux
ఉల్లేఖనం
- `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`.
సాంకేతిక వివరాలు
GLM-5 అనేది Z.ai రూపొందించిన మోడల్; దీని వెయిట్లు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి; విడుదల తేదీ 2026-02-12. కాంటెక్స్ట్ విండో పరిమాణం 2,02,752 టోకెన్లు. గరిష్ఠ అవుట్పుట్ 1,31,072 టోకెన్లు. ప్రతి పది లక్షల ఇన్పుట్ టోకెన్లకు $1.00, ప్రతి పది లక్షల అవుట్పుట్ టోకెన్లకు $3.20 ధర ఉంటుంది.
- కాంటెక్స్ట్ విండో
- 2,02,752
- గరిష్ఠ అవుట్పుట్
- 1,31,072
- ఇన్పుట్
- వచనం
- అవుట్పుట్
- వచనం
- వెయిట్లు
- బహిరంగం
- ఇన్పుట్ · USD / 10 లక్షల టోకెన్లు
- $1.00
- అవుట్పుట్ · USD / 10 లక్షల టోకెన్లు
- $3.20
- కాష్ చేసిన ఇన్పుట్ · USD / 10 లక్షల టోకెన్లు
- $0.20
ప్రశ్నలు
GLM-5 కాంటెక్స్ట్ విండో పరిమాణం ఎంత?
కాంటెక్స్ట్ విండో పరిమాణం 2,02,752 టోకెన్లు. గరిష్ఠ అవుట్పుట్ 1,31,072 టోకెన్లు.
GLM-5 ధర ఎంత?
ప్రతి పది లక్షల ఇన్పుట్ టోకెన్లకు $1.00, ప్రతి పది లక్షల అవుట్పుట్ టోకెన్లకు $3.20 ధర ఉంటుంది. కాష్ చేసిన ఇన్పుట్ ధర ప్రతి పది లక్షల టోకెన్లకు $0.20.
GLM-5 వెయిట్లు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయా?
అవును. Z.ai వెయిట్లను ప్రచురిస్తుంది.
GLM-5 ఎప్పుడు విడుదలైంది?
2026-02-12 నాడు.