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Tier A — Frontera
Se ejecuta en:CNCreado en:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5

Tier A — Frontera · 205K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GLM-5 es el modelo base de la generación GLM-5 de Zhipu en z.ai — el caballo de batalla de la generación, con un precio inferior al del buque insignia GLM-5.2. Es un modelo de chat de razonamiento compatible con OpenAI, con soporte de herramientas y JSON.

Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P95105 runs
1702853615371222052903909-2610-22ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.

58%
Generación de código
media del juez 94
88%
Creativo
media del juez 98
63%
Factual
media del juez 93
63%
Razonamiento
media del juez 97

Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.

Sección 03

Precios

Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.

💰
Tarifas API — GLM-5
$1.50 por 1M de tokens de entrada
$4.79 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0019 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$1.50
por 1M de tokens de salida$4.79
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)66 / avg 72
1178

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Capacidades

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

Disponibilidad

Disponibilidad

Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.

Últimos 7 días

—

Últimos 30 días

50.0%

n=2

Tiempo de respuesta mediano

2,465ms

n=1

Basado en 377 mediciones en los últimos 30 días.

Detalles técnicos

Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.

Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.

Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.

Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.

Total de llamadas (30d)

2

Respuestas OK (30d)

1

Total de llamadas (7d)

0

Respuestas OK (7d)

0

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-595/100 · 34 runs
32 correct0 partial2 wrong94% accuracy
● 2026-10-18

GLM-5 shows quality regression alongside notable latency improvements

GLM-5 demonstrates a mixed performance shift in this benchmark window, with a concerning 6-point drop in overall quality score from 100 to 94, while simultaneously achieving a significant 36% improvement in response latency. The factual accuracy category, which represents the sole evaluated dimension in both windows, declined from a perfect 100 to 94, indicating potential regression in core reasoning or information retrieval capabilities. The latency improvement from 7575ms to 4878ms represents meaningful progress in response speed, bringing median latency below 5 seconds for the first time in observed windows. This enhancement suggests underlying infrastructure optimizations or model efficiency improvements that benefit user experience through faster interactions. However, the quality degradation warrants attention from users who prioritize accuracy over speed. The shift from perfect factual performance to a still-strong but imperfect 94 suggests possible trade-offs made during optimization, or changes in model behavior that impact correctness. With only one test run per window, these results should be interpreted as initial signals rather than definitive trends. Users should monitor whether subsequent windows confirm sustained latency gains while quality stabilizes or recovers to previous levels.

Calidad

94.0

Latencia p50

4,878 ms

Ejecuciones de test

1

✗ Quality dropped 6 points✗ Factual accuracy declined to 94✓ Latency improved 36%✓ Response speed under 5 seconds
Sección 08

Perfil completo del modelo

GLM-5: la base de la nueva generación de Zhipu

GLM-5 es el modelo base de la generación GLM-5 de Zhipu en z.ai — el caballo de batalla de la generación, con un precio inferior al del buque insignia GLM-5.2. Es un modelo de chat de razonamiento compatible con OpenAI, con soporte de herramientas y JSON.

z.ai publica GLM-5 a 1,00 $ por 1M de tokens de entrada y 3,20 $ por 1M de tokens de salida — más barato que el buque insignia GLM-5.2 dentro de la misma generación.

Lo registramos con una gran ventana de contexto (~200K tokens) como cifra provisional; la documentación de la generación GLM-5 es escasa, así que confirma la ventana exacta en z.ai antes de confiar en ella.

Arquitectura y señales de entrenamiento

GLM-5 es la base de la generación GLM-5 de Zhipu AI. Los detalles técnicos públicos siguen siendo limitados a julio de 2026; lo consideramos un gran modelo de chat orientado al razonamiento, con llamada a herramientas y JSON estructurado a través de un endpoint compatible con OpenAI. Como el resto de la gama GLM, devuelve un campo no estándar reasoning_content junto a content; las integraciones deben leer content para la respuesta final y tratar reasoning_content como una traza opcional.

Dónde destaca

  • Un punto equilibrado de calidad frente a precio dentro de la generación GLM más reciente.
  • Razonamiento y análisis de contexto largo.
  • Diversidad entre familias en un panel de consenso.

Dónde se queda corto

  • Aún más caro que la gama GLM-4.x y los niveles flash gratuitos.
  • Datos de benchmark reproducibles limitados; verifica en tu carga de trabajo.
  • Alojamiento fuera de la UE.

Casos de uso reales

  • Razonamiento general cuando quieres la calidad GLM de la generación actual sin el precio del buque insignia.
  • Análisis de documentos y resumen.
  • Tuberías agénticas de uso de herramientas.

Instantánea del benchmark de Tokonomix

GLM-5 está recién registrado en Tokonomix y aún no activado, por lo que todavía no lo hemos sometido a nuestra prueba de inteligencia semanal ni a nuestro benchmark de velocidad. Aún no hay puntuaciones de Tokonomix que informar — y no las inventaremos.

Cuando se active, entra en el mismo banco de pruebas semanal que cualquier otro modelo: prompts idénticos, un juez independiente de otra familia y mediciones reproducibles de latencia y coste. Hasta entonces, trate las notas de precio y capacidad de esta página como el punto de partida publicado por el proveedor, no como resultados medidos por Tokonomix.

Privacidad en la UE y residencia de datos

GLM-5 está desarrollado por Zhipu AI (z.ai), un laboratorio con sede en China, y se sirve desde infraestructura fuera de la UE. Conviene decirlo con claridad: enviar un prompt a este modelo no es una opción de residencia de datos en la UE ni de soberanía RGPD, y Tokonomix nunca lo etiquetará como tal.

Si su caso de uso exige que los datos permanezcan dentro de la UE, elija un modelo alojado en la UE (por ejemplo nuestras rutas OVH o Azure-EU) en lugar de un modelo GLM. Tokonomix mantiene a z.ai fuera de cualquier conjunto de enrutamiento solo-UE/soberano por diseño. Use GLM donde la capacidad o el precio sean la prioridad y el procesamiento transfronterizo sea aceptable para esa tarea.

Veredicto y alternativas

GLM-5 es la opción por defecto sensata dentro de la generación GLM-5: la mayor parte de la calidad de la generación más reciente a un precio inferior al de GLM-5.2. Si necesitas el máximo absoluto, opta por GLM-5.2; si el presupuesto domina, baja a GLM-4.6/4.5 o a los modelos flash gratuitos.

Última prueba automática
22 oct 2026 · 08:01 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
3053 ms
Latencia P95
3511 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·8 de julio de 2026