GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-5 vs GLM-4.7-FlashX

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-5 vs GLM-4.7-FlashX: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد GLM-5 من Zhipu AI وGLM-4.7-FlashX من Zhipu AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GLM-5 نافذة سياق بحجم 204.8K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GLM-4.7-FlashX سياقًا بحجم 200K رمز بسعر $0.02/$0.04 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-5

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج GLM-5 من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 205K وسرعة 68 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 87/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GLM-4.7-FlashX من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 150 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 76/100 (بتكلفة $0.02/$0.04 لكل مليون رمز).

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • GLM-5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GLM-5 has a larger context window (205K vs 200K tokens).
  • GLM-4.7-FlashX is faster at 150 tok/s vs 68 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-5GLM-4.7-FlashX
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8776
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.02 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.04 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.01 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
204.8K tokens~307 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
68 tok/s150 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
58%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GLM-5
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-FlashX
+121% faster generation
Context
GLM-5
204.8K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

GLM-5GLM-4.7-FlashX
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84%vs74.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1390ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 tok/s vs150 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-50.58s
GLM-4.7-FlashX0.26s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-57.93s
GLM-4.7-FlashX3.59s

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-5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.7-FlashX Monthly API Bill
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
GLM-5 saves approximately $0.07 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 205K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 68 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 580 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (240B 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-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 150 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 260 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة 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-5GLM-4.7-FlashX
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K13K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K1K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-5GLM-4.7-FlashX
Official API Model ID (SDK)glm-5glm-4-7-flashx
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-022026-01
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureFrontier Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive TransformerEnhanced Latency-Optimized Transformer
Parameters240B MoEConfidential
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)Flat rate ($0.02/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.003/1M tokens
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) · 149 GB VRAM (4-bit Quantized) · 516 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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-5 vs GLM-4.7-FlashX: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-5 or GLM-4.7-FlashX?

GLM-5 is more intelligent. It scores 87 compared with 76 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7-FlashX is faster, generating 150 tokens per second compared with 68 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GLM-5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.01 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GLM-4.7-FlashX has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.58s.

Which model has a larger context window?

GLM-5 has a larger context window, supporting 204.8K tokens compared with 200K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GLM-5 (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGLM-4.7-FlashX (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-5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-4.7-FlashX سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GLM-5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GLM-5 أم GLM-4.7-FlashX؟+

يتصدر GLM-5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GLM-5 وGLM-4.7-FlashX؟+

يبلغ سعر GLM-5 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GLM-4.7-FlashX نحو $0.02 / $0.04. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GLM-5 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GLM-5 سياقًا بحجم 204.8K رمز مقابل 200K رمز لنموذج GLM-4.7-FlashX، بينما يتفوق GLM-4.7-FlashX 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).