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Tier A — Frontier
Fonctionne en :CNCréé en :China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5

Tier A — Frontier · 205K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GLM-5 est le modèle de base de la génération GLM-5 de Zhipu sur z.ai — le cheval de bataille de la génération, moins cher que le fleuron GLM-5.2. C’est un modèle de chat de raisonnement compatible OpenAI, avec prise en charge des outils et du JSON.

Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9556 runs
1199575710315148721943007-0807-22ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

100
Génération de code
98
Créatif
Section 03

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — GLM-5
$1.00 par 1M de tokens d'entrée
$3.20 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0012 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.00
par 1M de tokens de sortie$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
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)124 / avg 87
16625

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

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

Disponibilité

Disponibilité

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

30 derniers jours

100.0%

n=1

Temps de réponse médian

1,954ms

n=1

Basé sur 175 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

1

Réponses OK (30d)

1

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
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
Section 08

Profil complet du modèle

GLM-5 : la base de la nouvelle génération de Zhipu

GLM-5 est le modèle de base de la génération GLM-5 de Zhipu sur z.ai — le cheval de bataille de la génération, moins cher que le fleuron GLM-5.2. C’est un modèle de chat de raisonnement compatible OpenAI, avec prise en charge des outils et du JSON.

z.ai publie GLM-5 à 1,00 $ par 1M de tokens d’entrée et 3,20 $ par 1M de tokens de sortie — moins cher que le fleuron GLM-5.2 tout en restant dans la même génération.

Nous l’avons enregistré avec une grande fenêtre de contexte (~200K tokens) à titre provisoire ; la documentation de la génération GLM-5 est mince, alors confirmez la fenêtre exacte sur z.ai avant de vous y fier.

Architecture et signaux d’entraînement

GLM-5 est la base de la génération GLM-5 de Zhipu AI. Les détails techniques publics restent limités en juillet 2026 ; nous le décrivons comme un grand modèle de chat axé sur le raisonnement, avec appel d’outils et JSON structuré via un point de terminaison compatible OpenAI. Comme le reste de la gamme GLM, il renvoie un champ non standard reasoning_content à côté de content ; les intégrations doivent lire content pour la réponse finale et traiter reasoning_content comme une trace facultative.

Là où il excelle

  • Un point d’équilibre qualité-prix au sein de la nouvelle génération GLM.
  • Raisonnement et analyse à long contexte.
  • Diversité inter-familles dans un panel de consensus.

Là où il pèche

  • Encore plus cher que la gamme GLM-4.x et les paliers flash gratuits.
  • Données de benchmark reproductibles limitées ; vérifiez sur votre charge de travail.
  • Hébergement hors UE.

Cas d’usage concrets

  • Raisonnement général quand on veut la qualité GLM de la génération actuelle sans le prix du fleuron.
  • Analyse de documents et résumé.
  • Pipelines agentiques d’utilisation d’outils.

Instantané du benchmark Tokonomix

GLM-5 est récemment enregistré sur Tokonomix et pas encore activé, nous ne l’avons donc pas encore soumis à notre test d’intelligence hebdomadaire ni à notre benchmark de vitesse. Il n’y a pas encore de scores Tokonomix à communiquer — et nous n’en inventerons pas.

Dès sa mise en service, il entre dans le même dispositif hebdomadaire que tous les autres modèles : prompts identiques, juge indépendant d’une autre famille, et mesures reproductibles de latence et de coût. D’ici là, considérez les indications de prix et de capacités de cette page comme le point de départ publié par le fournisseur, et non comme des résultats mesurés par Tokonomix.

Confidentialité UE et résidence des données

GLM-5 est développé par Zhipu AI (z.ai), un laboratoire dont le siège est en Chine, et servi depuis une infrastructure hors UE. Il faut le dire clairement : envoyer un prompt à ce modèle n’est pas un choix de résidence des données dans l’UE ni de souveraineté RGPD, et Tokonomix ne l’étiquettera jamais comme tel.

Si votre cas d’usage exige que les données restent dans l’UE, choisissez un modèle hébergé dans l’UE (par exemple nos routes OVH ou Azure-EU) plutôt qu’un modèle GLM. Tokonomix maintient z.ai en dehors de tout ensemble de routage UE-uniquement/souverain par conception. Utilisez GLM là où la capacité ou le prix priment et où un traitement transfrontalier est acceptable pour cette tâche.

Verdict et alternatives

GLM-5 est le choix par défaut raisonnable au sein de la génération GLM-5 : l’essentiel de la qualité de la dernière génération à un prix inférieur à celui de GLM-5.2. Si vous avez besoin du sommet absolu, optez pour GLM-5.2 ; si le budget domine, descendez à GLM-4.6/4.5 ou aux modèles flash gratuits.

Dernier test automatisé
22 juil. 2026 · 02:04 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
1616 ms
Latence P95
1978 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026