İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:CNYapıldığı yer:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5

Seviye A — Öncü · 205K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-5, Zhipu’nun z.ai üzerindeki GLM-5 neslinin taban modelidir — GLM-5.2 amiral gemisinin altında fiyatlandırılan, neslin iş atıdır. Araç ve JSON desteğine sahip, OpenAI uyumlu bir akıl yürütme sohbet modelidir.

Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme105 runs
1702853615371222052903909-2610-22ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

58%
Kod üretimi
jüri ortalaması 94
88%
Yaratıcı
jüri ortalaması 98
63%
Olgusal
jüri ortalaması 93
63%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 97

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — GLM-5
$1.50 1M giriş token başına
$4.79 1M çıkış token başına
≈ $0.0019 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.50
1M çıkış token başına$4.79
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)66 / avg 72
1178

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

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

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

—

Son 30 gün

50.0%

n=2

Medyan yanıt süresi

2,465ms

n=1

Baz alınan 377 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

2

OK yanıtlar (30d)

1

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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.

Kalite

94.0

Gecikme p50

4,878 ms

Test çalıştırmaları

1

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

Tam model profili

GLM-5: Zhipu’nun en yeni neslinin tabanı

GLM-5, Zhipu’nun z.ai üzerindeki GLM-5 neslinin taban modelidir — GLM-5.2 amiral gemisinin altında fiyatlandırılan, neslin iş atıdır. Araç ve JSON desteğine sahip, OpenAI uyumlu bir akıl yürütme sohbet modelidir.

z.ai, GLM-5’i 1M giriş tokeni başına 1,00 $ ve 1M çıkış tokeni başına 3,20 $ olarak yayımlar — aynı nesil içinde kalırken GLM-5.2 amiral gemisinden daha ucuzdur.

Onu geçici bir değer olarak geniş (~200K tokenlik) bir bağlam penceresiyle kaydettik; GLM-5 nesli belgeleri sınırlı olduğundan, güvenmeden önce kesin pencereyi z.ai üzerinden doğrulayın.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM-5, Zhipu AI’nin GLM-5 neslinin tabanıdır. Kamuya açık teknik ayrıntılar Temmuz 2026 itibarıyla hâlâ sınırlıdır; onu, OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden araç çağırma ve yapılandırılmış JSON desteğine sahip, akıl yürütme odaklı büyük bir sohbet modeli olarak değerlendiriyoruz. GLM serisinin geri kalanı gibi, content alanının yanında standart olmayan bir reasoning_content alanı döndürür; entegrasyonlar nihai yanıt için content alanını okumalı ve reasoning_content alanını isteğe bağlı bir iz olarak değerlendirmelidir.

Öne çıktığı yerler

  • En yeni GLM neslinde dengeli bir kalite-fiyat noktası.
  • Uzun bağlamlı akıl yürütme ve analiz.
  • Bir uzlaşı panelinde farklı aileler arası çeşitlilik.

Yetersiz kaldığı yerler

  • Yine de GLM-4.x serisinden ve ücretsiz flash katmanlarından daha pahalı.
  • Sınırlı yeniden üretilebilir kıyaslama verisi; iş yükünüzde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Amiral gemisi fiyatı olmadan mevcut nesil GLM kalitesini istediğiniz genel akıl yürütme.
  • Belge analizi ve özetleme.
  • Agentik araç kullanım hatları.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-5 Tokonomix'e yeni kaydedildi ve henüz etkinleştirilmedi, bu nedenle onu henüz haftalık zekâ testimizden veya hız kıyaslamamızdan geçirmedik. Bildirilecek herhangi bir Tokonomix puanı yok — ve uydurmayacağız.

Yayına girdiğinde, diğer her model gibi aynı haftalık düzeneğe girer: aynı istemler, bağımsız ve farklı aileden bir jüri ve yeniden üretilebilir gecikme ve maliyet ölçümleri. O zamana kadar bu sayfadaki fiyat ve yetenek notlarını, Tokonomix'in ölçtüğü sonuçlar olarak değil, sağlayıcının yayımladığı başlangıç noktası olarak değerlendirin.

AB gizliliği ve veri ikametgâhı

GLM-5, merkezi Çin'de bulunan bir laboratuvar olan Zhipu AI (z.ai) tarafından geliştirilmiştir ve AB dışı altyapıdan sunulur. Bunu açıkça belirtmek gerekir: bu modele bir istem göndermek AB veri ikametgâhı veya GDPR egemenliği tercihi değildir ve Tokonomix bunu asla öyle etiketlemez.

Kullanım durumunuz verilerin AB içinde kalmasını gerektiriyorsa, bir GLM modeli yerine AB'de barındırılan bir model seçin (örneğin OVH veya Azure-EU rotalarımız). Tokonomix, z.ai'yi tasarım gereği her AB'ye özel/egemen yönlendirme kümesinin dışında tutar. GLM'yi, yeteneğin veya fiyatın öncelikli olduğu ve o iş yükü için sınır ötesi işlemenin kabul edilebilir olduğu yerlerde kullanın.

Sonuç ve alternatifler

GLM-5, GLM-5 nesli içinde makul bir varsayılandır: GLM-5.2’den daha düşük bir fiyata en yeni neslin kalitesinin çoğu. Mutlak zirveye ihtiyacınız varsa GLM-5.2’ye gidin; bütçe baskınsa GLM-4.6/4.5’e veya ücretsiz flash modellere inin.

Son otomatik test
22 Eki 2026 · 08:01 UTC · Hız testi
P50 gecikme
3053 ms
P95 gecikme
3511 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026