Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.5V vs GLM-4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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GLM-4.5VProfile

GLM-4.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Zhipu AI

GLM-4.5V

IA Multimodale Native

GLM-4.5V de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 66K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’intelligence de 73/1

Intelligence Index73 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

65.5K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Zhipu AI

GLM-4.5

Raisonnement à Poids Ouverts

GLM-4.5 de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligence de 80/100 et un tarif

Intelligence Index80 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
GLM-4.5 has a larger context window (131K vs 66K tokens).
GLM-4.5V is faster at 85 tok/s vs 75 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	GLM-4.5V	GLM-4.5
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	73	80
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	65.5K tokens~98 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	85 tok/s	75 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	42%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	61%

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Evaluations ongoing

Coût

Tied

Identical monthly runtime cost

Vitesse

GLM-4.5V

+13% faster generation

Contexte

GLM-4.5

131.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

GLM-4.5VGLM-4.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs42%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs61%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

69.5%vs75%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1245ptsvs1290pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs75 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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-4.5V0.48s

GLM-4.50.55s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GLM-4.5V6.36s

GLM-4.57.22s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GLM-4.5V Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

GLM-4.5 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GLM-4.5V · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 66K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1245)
Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
Poids ouverts (12B VLM) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%)
Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 550 ms
Poids ouverts (130B MoE) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GLM-4.5V	GLM-4.5
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	8K	16K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	2K	6K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GLM-4.5V	GLM-4.5
Official API Model ID (SDK)	glm-4-5v	glm-4-5
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-08	2025-07
Knowledge Cutoff	June 2025	May 2025
Architecture	Open Multimodal Vision-Language Transformer	Hybrid Reasoning Mixture-of-Experts Transformer
Parameters	12B VLM	130B 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 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, vision	text
Output Modalities	text	text

GLM-4.5V vs GLM-4.5: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.5V or GLM-4.5?

GLM-4.5 is more intelligent. It scores 80 compared with 73 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.5V is faster, generating 85 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-4.5V has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.55s.

Which model has a larger context window?

GLM-4.5 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 65.5K tokens.

Verdict

GLM-4.5V (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GLM-4.5 (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GLM-4.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.5V assure un débit supérieur et GLM-4.5V offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-4.5V ou GLM-4.5 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GLM-4.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GLM-4.5V et GLM-4.5 ?+

GLM-4.5V est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour GLM-4.5. En coût pondéré, GLM-4.5V est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GLM-4.5V prend en charge 65.5K tokens contre 131.1K tokens pour GLM-4.5. Côté vitesse de génération, GLM-4.5V est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GLM-4.5V vs GLM-4.5

Changez et Comparez les Modèles

GLM-4.5V

GLM-4.5

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

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GLM-4.5V · Strengths & Key Advantages

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GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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Spécifications Techniques

GLM-4.5V vs GLM-4.5: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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