GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GLM-4.7-FlashX vs GLM-4.7-Flash

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

Zhipu AI-এর GLM-4.7-FlashX এবং Zhipu AI-এর GLM-4.7-Flash হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GLM-4.7-FlashX মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.02/$0.04 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে GLM-4.7-Flash মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.01/$0.03 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

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।

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

GLM-4.7-FlashX

হালকা ও সাশ্রয়ী মডেল

Zhipu AI-এর GLM-4.7-FlashX হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 150 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.02/$0.04 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 76/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Zhipu AI

GLM-4.7-Flash

হালকা ও সাশ্রয়ী মডেল

Zhipu AI-এর GLM-4.7-Flash হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 160 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.015/$0.03 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 74/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.03 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GLM-4.7-Flash is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GLM-4.7-Flash is faster at 160 tok/s vs 150 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7674
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$0.03 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.01 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
GLM-4.7-Flash
1.3x cheaper monthly runtime
স্পিড
GLM-4.7-Flash
+7% faster generation
কনটেক্সট
Tied
200K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74.5%vs72%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1290ptsvs1270pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs160 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-4.7-FlashX0.26s
GLM-4.7-Flash0.24s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.7-FlashX3.59s
GLM-4.7-Flash3.37s

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-4.7-FlashX মাসিক API বিল
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
GLM-4.7-Flash মাসিক API বিল
$0.05 / month
$0.015/1M in · $0.03/1M out
GLM-4.7-Flash saves approximately $0.02 / month (26%) under this workload.1.3x Savings

GLM-4.7-FlashX · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • 150 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 260ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

GLM-4.7-Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
  • 160 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 240ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K12K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)glm-4-7-flashxglm-4-7-flash
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2026-012026-01
নলেজ কাটঅফNovember 2025November 2025
আর্কিটেকচারEnhanced Latency-Optimized TransformerOptimized High-Speed Lightweight Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
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 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.02/1M)পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.015/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.003/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.002/1M টোকেন
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) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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-4.7-FlashX vs GLM-4.7-Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

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

GLM-4.7-FlashX is more intelligent. It scores 76 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7-Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 150 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-4.7-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.26s.

চূড়ান্ত মতামত

GLM-4.7-FlashX (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GLM-4.7-Flash (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GLM-4.7-FlashX এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GLM-4.7-Flash সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GLM-4.7-Flash সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GLM-4.7-FlashX নাকি GLM-4.7-Flash কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GLM-4.7-FlashX এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

GLM-4.7-FlashX এবং GLM-4.7-Flash-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

GLM-4.7-FlashX-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.02 / $0.04 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GLM-4.7-Flash-এর মূল্য $0.01 / $0.03। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GLM-4.7-Flash বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

GLM-4.7-FlashX মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন এবং GLM-4.7-Flash মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GLM-4.7-Flash দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

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

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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: Zhipu AI ও Zhipu AI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।