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Head-to-Head Model Comparison

GLM-5 vs GLM-4.7-FlashX

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GLM-5 vs GLM-4.7-FlashX: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-5 von Zhipu AI und GLM-4.7-FlashX von Zhipu AI gehören zu den führenden KI-Modellen. GLM-5 bietet ein Kontextfenster von 204.8K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während GLM-4.7-FlashX 200K Tokens Kontext zu $0.02/$0.04 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Zhipu AI

GLM-5

Open-Weights-Basismodell

GLM-5 von Zhipu AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 205K Kontextfenster, 68 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 87/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index87 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

58%

Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

Kompaktes Effizienz-Modell

GLM-4.7-FlashX von Zhipu AI ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 200K Kontextfenster, 150 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und $0.02/$0.04 pro 1M Tok

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-5GLM-4.7-FlashX
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8776
Provider
Zhipu AIZhipu 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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
68 tok/s150 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GLM-5
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-FlashX
+121% faster generation
Context
GLM-5
204.8K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-5GLM-4.7-FlashX
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

58%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

68%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84%vs74.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1390ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 tok/s vs150 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GLM-50.58s
GLM-4.7-FlashX0.26s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-57.93s
GLM-4.7-FlashX3.59s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.7-FlashX Monthly API Bill
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
GLM-5 saves approximately $0.07 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GLM-5 · Strengths & Key Advantages

  • 205K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 68%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 68 Token/Sekunde bei nur 580 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (240B 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-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

  • 200K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 150 Token/Sekunde bei nur 260 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte 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.

MetricGLM-5GLM-4.7-FlashX
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K13K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K1K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-5GLM-4.7-FlashX
Official API Model ID (SDK)glm-5glm-4-7-flashx
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-022026-01
Knowledge CutoffDecember 2025November 2025
ArchitectureFrontier Sparse Mixture-of-Experts Autoregressive TransformerEnhanced Latency-Optimized Transformer
Parameters240B MoEConfidential
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Flat rate ($0.02/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.003/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 149 GB VRAM (4-bit Quantized) · 516 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-5 vs GLM-4.7-FlashX: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl GLM-5 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GLM-4.7-FlashX (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GLM-5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GLM-4.7-FlashX liefert den höheren Token-Durchsatz und GLM-5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GLM-5 oder GLM-4.7-FlashX?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GLM-5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GLM-5 und GLM-4.7-FlashX?+

GLM-5 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GLM-4.7-FlashX liegt bei $0.02 / $0.04. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GLM-5 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

GLM-5 bietet 204.8K Tokens Kontext gegenüber 200K Tokens bei GLM-4.7-FlashX. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GLM-4.7-FlashX vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Zhipu AI und Zhipu AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).