GLM-5 vs GLM-4.7-FlashX
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GLM-5 by Zhipu AI and GLM-4.7-FlashX 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, GLM-5 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GLM-5 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GLM-5 provides an expanded memory horizon with 205K tokens. In latency-sensitive production environments, GLM-4.7-FlashX 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-5
সাধারণ ফ্ল্যাগশিপZhipu AI-এর next-প্রজন্ম ওপেন-সোর্স ফ্ল্যাগশিপ introducing revolutionary রিজনিং, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং autonomy, এবং advanced গাণিতিক proofs.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204.8K tokens
58%
GLM-4.7-FlashX
দক্ষ GLMপারফরম্যান্স-boosted variant এর Flash series এর জন্য অপ্টিমাইজড মিশন-ক্রিটিক্যাল স্বল্প-লেটেন্সি এজেন্ট এবং উচ্চ-সঠিকতা সুসংগঠিত JSON.
$0.02 / 1M
$0.04 / 1M
200K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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.
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5 | GLM-4.7-FlashX |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 76 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu 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 text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 68 tok/s | 150 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 |
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-5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ফ্রন্টিয়ার-ক্লাস ওপেন রিজনিং achieving Elo rating এর 1390 এর ওপর LMSYS Arena
- শক্তিশালী SWE-bench Verified কোডিং score (58%) এর জন্য সম্পূর্ণ-featured development এজেন্ট
- Complete ওপেন-সোর্স রিলিজ empowering সার্বভৌম এন্টারপ্রাইজ installations
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- টেক্সট-শুধুমাত্র -এ initial launch (ভিশন handled দ্বারা separate Turbo VL variants)
- উচ্চ GPU requirements require distributed ক্লাস্টার nodes এর জন্য unquantized সার্ভিং
GLM-4.7-FlashX · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Elevated রিজনিং এবং কোডিং scores চেয়ে বেশি মানদণ্ড Flash baseline
- Stricter adhering প্রতি complicated function calling signatures এবং nested প্যারামিটারসমূহ
- Highly economical API মূল্য ($0.02 / 1M ইনপুট টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Cannot substitute এর জন্য গভীর ফ্রন্টিয়ার flagships এর ওপর জটিল algorithmic আর্কিটেকচার
- No ভিজ্যুয়াল ছবি ইনপুট সহায়তা
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GLM-5 | GLM-4.7-FlashX |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 13K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 1K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5 | GLM-4.7-FlashX |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-5 | glm-4-7-flashx |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-02 | 2026-01 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2025 | November 2025 |
| আর্কিটেকচার | Frontier Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive Transformer | Enhanced Latency-Optimized Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 240B MoE | Confidential |
| 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 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.02/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.003/1M টোকেন |
| 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) · 149 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 516 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 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-5 vs GLM-4.7-FlashX: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GLM-5 if your priority is Enterprise software development agents, research automation, and private corporate intelligence. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GLM-4.7-FlashX if your workflow prioritizes Mission-critical automated routing, backend agent functions, and high-frequency API bridges. 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-5 compare to GLM-4.7-FlashX in API token pricing and cost per token?+
GLM-5 costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas GLM-4.7-FlashX costs $0.02 input and $0.04 output. Overall, GLM-5 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GLM-5 or GLM-4.7-FlashX?+
GLM-5 supports a context window of 205K tokens (~154k words), while GLM-4.7-FlashX supports 200K tokens (~150k words). Therefore, GLM-5 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GLM-5 or GLM-4.7-FlashX?+
GLM-5 scores 58% on SWE-bench Verified, while GLM-4.7-FlashX scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GLM-5 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GLM-5 and GLM-4.7-FlashX?+
GLM-5 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GLM-4.7-FlashX provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GLM-5 and GLM-4.7-FlashX?+
GLM-5 generates approximately 68 tokens per second, while GLM-4.7-FlashX delivers 150 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GLM-4.7-FlashX provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GLM-5 and GLM-4.7-FlashX to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GLM-5 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GLM-4.7-FlashX. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GLM-4.7-FlashX vs GLM-4.7-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-4.7-FlashX vs Qwen3.5 122B-A10B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-5.1 vs GLM-5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 Max vs GLM-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
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