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Tier A — Frontier
Läuft in:CNErstellt in:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5

Tier A — Frontier · 205K Tokens

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

GLM-5 ist das Basismodell von Zhipus GLM-5-Generation auf z.ai — das Arbeitspferd der Generation, günstiger bepreist als das GLM-5.2-Flaggschiff. Es ist ein OpenAI-kompatibles Reasoning-Chatmodell mit Tool- und JSON-Unterstützung.

Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz56 runs
1199575710315148721943007-0807-22ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Auswertungsergebnisse aus Judge-Model-Bewertungen über verschiedene Aufgabenkategorien. Werte spiegeln Kohärenz, Genauigkeit und Anweisungsbefolgung wider.

100
Codegenerierung
98
Kreativ
Abschnitt 03

Preisverlauf

Direkte Provider-Tarife pro Million Tokens, plus eine typische Gesprächskostenschätzung.

💰
API-Tarife — GLM-5
$1.00 pro 1M Input-Tokens
$3.20 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0012 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$1.00
pro 1M Output-Tokens$3.20

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$1.00

input / 1M

— stable

$3.20

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)124 / avg 87
16625

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Fähigkeiten

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoning
Abschnitt 06

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.

Letzte 7 Tage

Letzte 30 Tage

100.0%

n=1

Mediane Antwortzeit

1,954ms

n=1

Basierend auf 175 Messungen in den letzten 30 Tagen.

Technische Details

Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.

Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.

Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.

Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.

Gesamte Aufrufe (30d)

1

OK-Antworten (30d)

1

Gesamte Aufrufe (7d)

0

OK-Antworten (7d)

0

Abschnitt 07

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-5100/100 · 6 runs
6 correct0 partial0 wrong100% accuracy
2026-07-19

GLM-5 adds JSON, tools, and reasoning modes in capability expansion

GLM-5 has expanded its feature set with the addition of JSON structured output, tool calling, and reasoning capabilities in this benchmark window. These are significant functional additions that broaden the model's applicability for developers building agentic systems and structured data workflows. The reasoning mode represents a notable enhancement for complex problem-solving tasks, aligning GLM-5 with emerging trends in AI model development. However, no performance benchmark data is available for this window, making it impossible to assess whether these new capabilities translate into measurable improvements in quality, speed, or accuracy compared to the previous period or competing models. The previous window highlighted strong reasoning performance, but without current metrics, users cannot determine if that strength has been maintained or improved. The lack of benchmark results also prevents evaluation of how the new JSON and tools capabilities compare to similar features in other models. For organizations considering GLM-5, the expanded capability surface is promising, but the absence of concrete performance data means deployment decisions should await more complete benchmarking information.

Quality

Latency p50

Test runs

0

JSON output support added Tool calling enabled Reasoning mode introduced No performance data available
Abschnitt 08

Vollständiges Modellprofil

GLM-5: die Basis von Zhipus neuester Generation

GLM-5 ist das Basismodell von Zhipus GLM-5-Generation auf z.ai — das Arbeitspferd der Generation, günstiger bepreist als das GLM-5.2-Flaggschiff. Es ist ein OpenAI-kompatibles Reasoning-Chatmodell mit Tool- und JSON-Unterstützung.

z.ai veröffentlicht GLM-5 zu $1,00 pro 1M Eingabe-Tokens und $3,20 pro 1M Ausgabe-Tokens — günstiger als das GLM-5.2-Flaggschiff, aber innerhalb derselben Generation.

Wir haben es mit einem großen (~200K-Token-)Kontextfenster als vorläufigem Wert registriert; die Dokumentation zur GLM-5-Generation ist dünn, prüfen Sie daher das genaue Fenster bei z.ai, bevor Sie sich darauf verlassen.

Architektur & Trainingssignale

GLM-5 ist die Basis von Zhipu AIs GLM-5-Generation. Öffentliche technische Details sind Stand Juli 2026 noch begrenzt; wir betrachten es als ein großes, reasoning-orientiertes Chatmodell mit Tool-Aufrufen und strukturiertem JSON über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Wie der Rest der GLM-Reihe liefert es ein nicht standardmäßiges reasoning_content-Feld neben content; Integrationen sollten content für die endgültige Antwort lesen und reasoning_content als optionale Spur behandeln.

Wo es glänzt

  • Ein ausgewogenes Qualitäts-Preis-Verhältnis innerhalb der neuesten GLM-Generation.
  • Long-Context-Reasoning und -Analyse.
  • Familienübergreifende Vielfalt in einem Konsens-Panel.

Wo es schwächelt

  • Immer noch teurer als die GLM-4.x-Reihe und die kostenlosen Flash-Stufen.
  • Begrenzte reproduzierbare Benchmark-Daten; an Ihrer Arbeitslast prüfen.
  • Nicht-EU-Hosting.

Anwendungsfälle aus der Praxis

  • Allgemeines Reasoning, bei dem Sie Qualität der aktuellen GLM-Generation ohne Flaggschiff-Preis wollen.
  • Dokumentenanalyse und Zusammenfassung.
  • Agentische Tool-Nutzungs-Pipelines.

Tokonomix-Benchmark-Momentaufnahme

GLM-5 ist neu bei Tokonomix registriert und noch nicht aktiviert, daher haben wir es noch nicht durch unseren wöchentlichen Intelligenztest oder Geschwindigkeits-Benchmark laufen lassen. Es gibt noch keine Tokonomix-Werte zu berichten — und wir erfinden keine.

Sobald es live geht, durchläuft es dieselbe wöchentliche Testumgebung wie jedes andere Modell: identische Prompts, ein unabhängiger, familienfremder Judge und reproduzierbare Latenz- und Kostenmessungen. Behandeln Sie bis dahin die Preis- und Fähigkeitsangaben auf dieser Seite als vom Anbieter veröffentlichten Ausgangspunkt, nicht als gemessene Tokonomix-Ergebnisse.

EU-Datenschutz & Datenresidenz

GLM-5 wird von Zhipu AI (z.ai) entwickelt, einem Labor mit Sitz in China, und von Nicht-EU-Infrastruktur aus bereitgestellt. Das muss klar gesagt werden: einen Prompt an dieses Modell zu senden ist keine Entscheidung für EU-Datenresidenz oder DSGVO-Souveränität, und Tokonomix wird es nie als solche kennzeichnen.

Wenn Ihr Anwendungsfall erfordert, dass Daten in der EU bleiben, wählen Sie ein EU-gehostetes Modell (etwa unsere OVH- oder Azure-EU-Routen) statt eines GLM-Modells. Tokonomix hält z.ai standardmäßig aus jedem EU-only-/souveränen Routing-Set heraus. Nutzen Sie GLM dort, wo Fähigkeit oder Preis im Vordergrund stehen und grenzüberschreitende Verarbeitung für diese Aufgabe akzeptabel ist.

Fazit & Alternativen

GLM-5 ist die vernünftige Standardwahl innerhalb der GLM-5-Generation: der Großteil der Qualität der neuesten Generation zu einem niedrigeren Preis als GLM-5.2. Brauchen Sie das absolute Maximum, greifen Sie zu GLM-5.2; dominiert das Budget, wechseln Sie zu GLM-4.6/4.5 oder den kostenlosen Flash-Modellen.

Letzter automatisierter Test
22. Juli 2026 · 02:04 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
1616 ms
P95-Latenz
1978 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·8. Juli 2026