Z.ai
·Released on 11 февр. 2026 г.GLM-5 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare GLM-5 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков GLM-5: поставщиков — 102, цены от $0.010/request. Бесплатный API GLM-5 предлагают поставщики: 3. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Zhipu GLM-5 is Zhipu flagship GLM series model with enhanced reasoning, agent capabilities, and strong performance on Chinese enterprise and coding scenarios.
Качество
#71of 111
54.0
Оценка LMSpeed
Скорость
51char/s
21.59 s
Стоимость
#113of 186
$0.010/ 1M · 8:1 in:out
$0.0016 in · $0.0084 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 7 / 8
- Методология
- V3.0
#1Следование инструкциям52.4Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.5–64.4
constraint following51.5
ifeval · ifeval
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization53.4
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#2Программирование51.7РейтинговаяОбщий рейтинг #223/4 Измеренные измерения
80% интервал: 43.5–59.8
code generation53.4
scicode · aa_sci_code
repository engineering46.6
react_native_bench · react_native_evals / swe_pro · swe_pro / vibecode · vibe_code_bench
debugging testing55
swe_multilingual · benchlm_coding_swe_multilingual / swe_rebench · swe_rebench / swe_verified · swe_verified
tooling qualityТолько априорное
#3Математика51Оценка3/4 Измеренные измерения
80% интервал: 41.9–60.0
foundational mathТолько априорное
competition math57.9
aime · aime2026 / hmmt · hmmt_feb2025 / hmmt · hmmt_feb2026 / hmmt · hmmt_nov2025
proof frontier47.9
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool math47.2
mmanswer · mm_answer_bench
#4Рассуждение48.8РейтинговаяОбщий рейтинг #453/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.7–57.0
abstract logicТолько априорное
scientific causal47
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints56.9
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification42.6
ai_needle · ai_needle / lcr · lcr / longbench · long_bench_v2
#5Многоязычность43.8Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 31.6–56.0
cross language understanding39
nova · nova63
multilingual generationТолько априорное
reasoning transfer48.5
mmlu_prox · mmlu_pro_x
low resource robustnessТолько априорное
#6Знания43.2Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 26.9–59.5
broad knowledgeТолько априорное
professional knowledge43.2
supergpqa · super_gpqa
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#7Агенты41.4РейтинговаяОбщий рейтинг #584/4 Измеренные измерения
80% интервал: 35.7–47.0
planning51
deep_planning · gert_labs
tool use34.1
mcp_atlas · mcp_atlas / mcp_tasks · mcp_tasks / tau · tau2_bench / tau · tau3_bench / toolathlon · toolathlon
environment execution42.4
terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 / wide_research · wide_research
recovery reliability37.9
apex_agents · apex_agents_aa / claw_eval · claw_eval / cyber_gym · cyber_gym
Нет данных:Мультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
204.8Ktokens
≈ 245.8 pages of text
OUTPUT
128Ktokens
8K128K1M4M
204.8K
Возможности
Technical Details
- Вход
- Выход
- Выпущена
- Feb 2026
- Токенизатор
- Other
- Архитектура
- text->text
- Модерация
- Нет
- Поддерживаемые параметры
- frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score54.0#71 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$1.00/M#113 / 186Цена выходных данных$3.20/M#105 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#113
Оценка$1.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#105
Оценка$3.20/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка41.4#5880% интервал35.7–47.04/4 Измеренные измеренияAgentic score42.8#61 / 76Terminal-Bench 2.056.2#39 / 53
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция51
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z 0.15 · q 1.00
Использование инструментов34.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mcp_atlas · mcp_atlas · z -3.00 · q 1.00
mcp_tasks · mcp_tasks · z -1.09 · q 0.63
tau · tau2_bench · z 1.22 · q 1.00
tau · tau3_bench · z -1.74 · q 1.00
toolathlon · toolathlon · z -1.03 · q 1.00
Среда и длительное выполнение42.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 · z -0.47 · q 1.00
wide_research · wide_research · z -0.77 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершения37.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
apex_agents · apex_agents_aa · z -0.84 · q 1.00
claw_eval · claw_eval · z -0.31 · q 1.00
cyber_gym · cyber_gym · z -2.78 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Terminal-Bench 2.0Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#39
Оценка56.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Claw-EvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#19
Оценка57.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Τ³-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#9
Оценка65.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
DeepPlanningДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка14.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
ToolathlonДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#20
Оценка38.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MCP AtlasДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#30
Оценка31.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MCP-TasksДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка60.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
WideResearchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка69.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка98.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
CyberGymДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка43.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
APEX-Agents-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#18
Оценка14.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка51.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка51.7#2280% интервал43.5–59.83/4 Измеренные измеренияCoding score49.5#57 / 87SWE-bench Verified77.8#21 / 49
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Генерация кода53.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · aa_sci_code · z 0.29 · q 1.00
Работа с репозиториями46.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
react_native_bench · react_native_evals · z -0.36 · q 1.00
swe_pro · swe_pro · z -0.35 · q 1.00
vibecode · vibe_code_bench · z -0.07 · q 1.00
Отладка и тестирование55
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_multilingual · benchlm_coding_swe_multilingual · z -0.58 · q 1.00
swe_rebench · swe_rebench · z 1.53 · q 1.00
swe_verified · swe_verified · z 0.20 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
SWE-bench VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка77.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench Verified*
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка72.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка55.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE MultilingualДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка73.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-RebenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка62.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
React Native EvalsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка74.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#52
Оценка46.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено8 сент. 2026 г.
Достоверность4
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#19
Оценка23.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка48.8#4580% интервал40.7–57.03/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro85.7%#26 / 129GPQA82.0%#90 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение47
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.17 · q 1.00
gpqa · gpqa · z -0.54 · q 1.00
hle · hle · z -0.48 · q 1.00
Многошаговые ограничения56.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.72 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств42.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ai_needle · ai_needle · z -2.25 · q 0.50
lcr · lcr · z 0.14 · q 1.00
longbench · long_bench_v2 · z -0.10 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#26
Оценка85.7%
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#90
Оценка82.0%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#59
Оценка29.3%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Reasoning score
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка52.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
LongBench v2Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка60.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AI-NeedleДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка63.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#48
Оценка75.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#61
Оценка2.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка43.280% интервал26.9–59.51/4 Измеренные измеренияKnowledge score72.8#32 / 83GPQA-D86.0#30 / 32
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знанияТолько априорное
Профессиональные знания43.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
supergpqa · super_gpqa · z -0.64 · q 1.00
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Knowledge score
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка72.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
SuperGPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка66.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MMLU-Pro (Arcee)
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка85.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Artificial Analysis Intelligence Index
Рейтинг LMSpeed#54
Оценка27.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#72
Оценка82.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Index
Рейтинг LMSpeed#44
Оценка0.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#66
Оценка26.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#91
Оценка35.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка5180% интервал41.9–60.03/4 Измеренные измеренияMath score56.9#32 / 63AIME2695.8#4 / 14
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математика57.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aime · aime2026 · z 0.48 · q 1.00
hmmt · hmmt_feb2025 · z 1.83 · q 0.88
hmmt · hmmt_feb2026 · z -0.15 · q 1.00
hmmt · hmmt_nov2025 · z 2.19 · q 1.00
Продвинутые доказательства47.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z -0.60 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z -0.27 · q 1.00
Прикладная математика и инструменты47.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmanswer · mm_answer_bench · z -0.32 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AIME26Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка95.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
HMMT Feb 2025Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка97.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
HMMT Nov 2025Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка96.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
HMMT Feb 2026Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#14
Оценка86.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MMAnswerBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка82.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка16.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
FrontierMath v2 (Tier 4)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка2.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка43.880% интервал31.6–56.02/4 Измеренные измеренияMultilingual score48.7#6 / 11MMLU-ProX83.1#6 / 11
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Межъязыковое понимание39
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
nova · nova63 · z -1.47 · q 0.88
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассуждений48.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_prox · mmlu_pro_x · z 0.00 · q 1.00
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Multilingual score
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка48.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
MMLU-ProXДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка83.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
NOVA-63Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка55.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияDesign Arena Website1262.0#34 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#34
Оценка1262.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка52.480% интервал40.5–64.42/4 Измеренные измеренияInstruction Following score88.5#23 / 52IFEval92.6#8 / 16
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Соблюдение ограничений51.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifeval · ifeval · z 0.00 · q 1.00
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций53.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z 0.16 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Instruction Following score
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка88.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
IFEvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка92.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#29
Оценка72.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность4
Эндпоинты OpenRouter
8 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Novita novita/fp8 | $1/M | $3.20/M | 100% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Baidu baidu/fp8 | $0.700/M | $2.24/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Z.AI z-ai/fp8 | $1/M | $3.20/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
StreamLake streamlake/fp8 | $0.600/M | $1.92/M | 99.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
SiliconFlow siliconflow/fp8 | $0.950/M | $2.55/M | 99.6% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
GMICloud gmicloud/fp8 | $0.600/M | $1.92/M | 99.1% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Venice venice/fp8 | $1/M | $3.20/M | 98.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Amazon Bedrock amazon-bedrock | $1/M | $3.20/M | 91.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare GLM-5 API pricing across 99 providers. Prices range from $0.010/request to $87.60/M. 素墨API offers the lowest rate at $0.010/request. 3 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 99% L2 23% | z-ai/glm-5 | default | -20%$0.800/M Cache read$0.160/M | -20%$2.56/M | 139.0 t/s | 13.57 s | ||
L1 99% L2 0% | z-ai/glm-5 | default | -11%$0.890/M Cache read$0.223/M | $3.26/M | 42.9 t/s | 24.10 s | — | |
L1 100% | glm-5 | bailian | -71%$0.286/M Cache read$0.057/M | -60%$1.29/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | sale | $2.00/M | $9.00/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -18%$0.822/M | $3.29/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -23%$0.767/M | -62%$1.23/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -93%$0.068/M Cache read$0.014/M | -93%$0.219/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -73%$0.274/M | -61%$1.23/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -45%$0.548/M Cache read$0.137/M | -23%$2.47/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | 国产模型 | -11%$0.892/M Cache read$0.892/MCache write$0.178/MCache write 1h$0.285/M | -11%$2.85/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | $4.00/M Cache read$0.800/M | $18.00/M | — | — | — | |
L1 100% | GLM-5 | Zai-officially | $9.25/M | $9.25/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -73%$0.274/M | -14%$2.74/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | -45%$0.551/M | -27%$2.34/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | default | $1.64/M | $6.03/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | test | -86%$0.137/M Cache read$0.027/M | -86%$0.438/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | glm | -34%$0.658/M Cache read$0.132/M | -25%$2.41/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-5 | 智谱 | -18%$0.822/M Cache write$0.205/MCache write 1h$0.329/M | -6%$3.01/M | — | — | — | |
L1 99% | glm-5 | 国产模型渠道 | $4.00/M | $18.00/M | — | — | — | |
兔子API Бесплатно | L1 100% | glm-5 | default | Бесплатно | Бесплатно | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 52.
Альтернативы и похожие модели
GLM-5.1
glm-5-1
Zhipu GLM-5.1 is a next-generation GLM model aimed at frontier reasoning, coding, and bilingual agent applications.
206 общих провайдеров
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
204 общих провайдеров
MiniMax M2.5
minimax-m2-5
MiniMax M2.5 is MiniMax's flagship text model for coding and agents, with SOTA-level programming and agentic performance, improved token efficiency, and fast high-TPS API deployment.
198 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
193 общих провайдеров
DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flash
DeepSeek V4 Flash is a fast, cost-efficient language model in the DeepSeek V4 family, optimized for low-latency chat, coding assistance, and high-throughput API workloads while retaining strong reasoning quality.
193 общих провайдеров
DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro is the professional-tier DeepSeek V4 model, targeting frontier reasoning, coding, and agent workflows with maximum capability.
193 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does GLM-5 include?
- LMSpeed shows GLM-5 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 102 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API GLM-5?
- Цены GLM-5 у поставщиков (102): от $0.010/request до $87.60/M. Самая низкая указанная цена — у 素墨API.
- What does the GLM-5 API pricing table include?
- The GLM-5 API pricing table compares 102 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API GLM-5?
- Сейчас самая низкая указанная цена GLM-5 — $0.010/request у 素墨API. Сравниваются поставщики: 102.
- Can I compare GLM-5 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows GLM-5 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API GLM-5 бесплатным?
- Да, GLM-5 доступна бесплатно через 3 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, Zero API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get GLM-5 free API access?
- LMSpeed currently lists 3 free API providerundefined other undefined} for GLM-5: 兔子API, Zero API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.