হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
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

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.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Zhipu AI

GLM-4.5

হাইব্রিড রিজনিং

Zhipu ফ্ল্যাগশিপ ওপেন-সোর্স রিলিজ introducing hybrid deliberate রিজনিং, গভীর গাণিতিক ডেরিভেশন, এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো.

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

হালকা GLM

লাইটওয়েট ওপেন MoE মডেল এর জন্য নির্মিত efficient এর ওপর-device বা workstation সার্ভিং সহ স্বল্প হার্ডওয়্যার overhead.

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

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.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGLM-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%

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
GLM-4.5-Air
+60% faster generation
কনটেক্সট
Tied
131.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

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

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

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

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-4.5 মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.5-Air মাসিক API বিল
$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 · 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।

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

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGLM-4.5GLM-4.5-Air
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)glm-4-5glm-4-5-air
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2025-072025-07
নলেজ কাটঅফMay 2025May 2025
আর্কিটেকচারHybrid Reasoning Mixture-of-Experts TransformerLightweight Sparse Mixture-of-Experts Transformer
প্যারামিটার স্কেল130B MoE30B MoE
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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
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 TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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 ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

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.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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