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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-Latenz104 runs
91542657614109641431308-1209-07ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.

57%
Codegenerierung
Jury-Mittel 93
89%
Kreativ
Jury-Mittel 98
64%
Faktisch
Jury-Mittel 91
62%
Schlussfolgern
Jury-Mittel 98

Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.

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

2026-07-122026-08-162026-09-06
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)74 / avg 92
21741

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

33.3%

n=6

Mediane Antwortzeit

91,708ms

n=2

Basierend auf 385 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)

6

OK-Antworten (30d)

2

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-4-594/100 · 28 runs
26 correct0 partial2 wrong93% accuracy
2026-09-06

GLM-5 shows slight quality decline with increased latency

GLM-5 has returned with limited benchmark data, showing a modest decline from previous performance levels. The overall quality score dropped from 97.0 to 96.0, while latency increased by 18% from 7051ms to 8287ms at the median. The current testing window includes only two test runs, compared to three in the previous period, which limits the statistical confidence of these results. Coding performance specifically declined from a perfect 100 to 96, though this remains a strong absolute score. Notably absent from the current window are factual and reasoning category results, which previously showed excellent performance at 100 and 91 respectively. This makes it difficult to assess whether the model has changed in these areas or if testing coverage has simply narrowed. The reduced test run count and missing category data suggest either limited evaluation activity or a more focused testing approach. Users should note that while the current scores remain competitive, the directional trend shows degradation across both performance and speed metrics. The model continues to demonstrate strong coding capabilities, but the incomplete picture from this benchmark window makes it challenging to draw definitive conclusions about overall capability changes.

Qualität

96.0

Latenz p50

8,287 ms

Testläufe

2

Quality score decreased to 96 Latency increased 18% Coding score dropped from 100 Limited category coverage
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
7. Sept. 2026 · 14:02 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
2714 ms
P95-Latenz
3145 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·8. Juli 2026