GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد GLM-4.5 من Zhipu AI وGLM-4.5-Air من Zhipu AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GLM-4.5 نافذة سياق بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GLM-4.5-Air سياقًا بحجم 131.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Zhipu AI

GLM-4.5

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج GLM-4.5 من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 80/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Zhipu AI

GLM-4.5-Air

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GLM-4.5-Air من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 74/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • GLM-4.5-Air is faster at 120 tok/s vs 75 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.5GLM-4.5-Air
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8074
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%52%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GLM-4.5-Air
+60% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.5GLM-4.5-Air
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

61%vs52%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

75%vs70%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1290ptsvs1255pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs120 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GLM-4.50.55s
GLM-4.5-Air0.36s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.57.22s
GLM-4.5-Air4.53s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-4.5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.5-Air Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 550 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (130B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

GLM-4.5-Air · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 70%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 120 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 360 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (30B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGLM-4.5GLM-4.5-Air
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K12K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
6K2K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.5GLM-4.5-Air
Official API Model ID (SDK)glm-4-5glm-4-5-air
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-072025-07
Knowledge CutoffMay 2025May 2025
ArchitectureHybrid Reasoning Mixture-of-Experts TransformerLightweight Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters130B MoE30B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.5 or GLM-4.5-Air?

GLM-4.5 is more intelligent. It scores 80 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.5-Air is faster, generating 120 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-4.5-Air has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 0.55s.

الحكم النهائي

يتميز كل من GLM-4.5 (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGLM-4.5-Air (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GLM-4.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-4.5-Air سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GLM-4.5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GLM-4.5 أم GLM-4.5-Air؟+

يتصدر GLM-4.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GLM-4.5 وGLM-4.5-Air؟+

يبلغ سعر GLM-4.5 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GLM-4.5-Air نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GLM-4.5 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GLM-4.5 سياقًا بحجم 131.1K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج GLM-4.5-Air، بينما يتفوق GLM-4.5-Air في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Zhipu AI وZhipu AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).