GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-4.5 von Zhipu AI und GLM-4.5-Air von Zhipu AI gehören zu den führenden KI-Modellen. GLM-4.5 bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während GLM-4.5-Air 131.1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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GLM-4.5
Open-Weights-Reasoning-ModellGLM-4.5 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 131K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 80/100 und kostenlosem Open-Weight
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
42%
GLM-4.5-Air
Kompaktes Effizienz-ModellGLM-4.5-Air von Zhipu AI ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 131K Kontextfenster, 120 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 74/100 und kostenlosem Open-Weights-
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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% |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 550 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (130B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
GLM-4.5-Air · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 52% · MMLU-Pro 70%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 120 Token/Sekunde bei nur 360 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (30B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-5 | glm-4-5-air |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2025 |
| Architecture | Hybrid Reasoning Mixture-of-Experts Transformer | Lightweight Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | 130B MoE | 30B MoE |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / 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 Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.5 vs GLM-4.5-Air: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl GLM-4.5 (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GLM-4.5-Air (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GLM-4.5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GLM-4.5-Air liefert den höheren Token-Durchsatz und GLM-4.5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GLM-4.5 oder GLM-4.5-Air?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GLM-4.5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von GLM-4.5 und GLM-4.5-Air?+
GLM-4.5 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GLM-4.5-Air liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GLM-4.5 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
GLM-4.5 bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 131.1K Tokens bei GLM-4.5-Air. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GLM-4.5-Air vorn.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Zhipu AI und Zhipu AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).