GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GLM-4.5 by Zhipu AI and GLM-4.5-Air by Zhipu AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Air leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GLM-4.5
হাইব্রিড রিজনিংZhipu ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-সোর্স রিলিজ introducing hybrid deliberate রিজনিং, গভীর গাণিতিক ডেরিভেশন, এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
42%
GLM-4.5-Air
হালকা GLMলাইটওয়েট ওপেন MoE মডেল এর জন্য নির্মিত efficient এর ওপর-device বা workstation সার্ভিং সহ স্বল্প হার্ডওয়্যার overhead.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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.
| বৈশিষ্ট্য | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 74 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu 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 text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61% | 52% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GLM-4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শক্তিশালী hybrid রিজনিং switching smoothly between দ্রুত চ্যাট এবং deliberate লজিক
- Permissive ওপেন-ওয়েটস রিলিজ সহ straightforward ডেপ্লয়মেন্ট documentation
- উচ্চ সঠিকতা এর ওপর bilingual চীনা-English এন্টারপ্রাইজ prompts
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Superseded দ্বারা later GLM-4.7 এবং GLM-5 releases এর জন্য বৃহৎ-স্কেল সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 131K টোকেন
GLM-4.5-Air · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- স্বল্প হার্ডওয়্যার ফুটপ্রিন্ট চলে comfortably এর ওপর dual RTX 3090/4090 workstations
- দ্রুত ইনফারেন্স থ্রুপুট exceeding 120 টোকেন/sec
- ভালো নির্দেশনা alignment এর জন্য day-প্রতি-day কর্পোরেট টাস্কসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম নির্ভুলতা এর ওপর জটিল algorithmic গণিত এবং আনুষ্ঠানিক proofs
- অনুপস্থিত নেটিভ ভিজ্যুয়াল অনুধাবন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 16K | 12K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 2K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-4-5 | glm-4-5-air |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-07 | 2025-07 |
| নলেজ কাটঅফ | May 2025 | May 2025 |
| আর্কিটেকচার | Hybrid Reasoning Mixture-of-Experts Transformer | Lightweight Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 130B MoE | 30B MoE |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 280 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 65 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GLM-4.5 if your priority is On-premises enterprise conversational agents, bilingual reasoning, and data analysis. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GLM-4.5-Air if your workflow prioritizes Developer desktop assistance, customer support bots, and internal document search. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GLM-4.5 compare to GLM-4.5-Air in API token pricing and cost per token?+
Both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: GLM-4.5 or GLM-4.5-Air?+
Both GLM-4.5 and GLM-4.5-Air offer an identical context window of 131K tokens (~98k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: GLM-4.5 or GLM-4.5-Air?+
GLM-4.5 scores 42% on SWE-bench Verified, while GLM-4.5-Air scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GLM-4.5 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GLM-4.5 and GLM-4.5-Air?+
GLM-4.5 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GLM-4.5-Air provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GLM-4.5 and GLM-4.5-Air?+
GLM-4.5 generates approximately 75 tokens per second, while GLM-4.5-Air delivers 120 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Air provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GLM-4.5 and GLM-4.5-Air to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to GLM-4.5-Air, and route deep architectural or complex reasoning queries to GLM-4.5. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GLM-4.5-Air vs Kimi K2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-4.5 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-4.5V vs GLM-4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs