GLM-5V-Turbo vs GLM-5-Turbo
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GLM-5V-Turbo de Zhipu AI et GLM-5-Turbo de Zhipu AI sont deux modèles d’IA de premier plan. GLM-5V-Turbo propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $0.90/$2.70 par million de tokens, tandis que GLM-5-Turbo offre 200K tokens de contexte à $0.60/$1.80 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-5V-Turbo
IA Multimodale NativeGLM-5V-Turbo 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 200K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.90 / 1M
$2.70 / 1M
200K tokens
N/A
GLM-5-Turbo
Inférence Ultra-RapideGLM-5-Turbo de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de 86/100 e
$0.60 / 1M
$1.80 / 1M
200K tokens
55%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GLM-5-Turbo is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GLM-5-Turbo is faster at 95 tok/s vs 85 tok/s.
| Caractéristique | GLM-5V-Turbo | GLM-5-Turbo |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 86 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.90 / 1M | $0.60 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.70 / 1M | $1.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.51 / 1M | $0.34 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 55% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.09 / 1M | $0.06 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-5V-Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
- Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 490 ms
- Tarification API optimisée ($0.9/$2.7 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GLM-5-Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 65%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 420 ms
- Tarification API optimisée ($0.6/$1.8 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- 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-5V-Turbo | GLM-5-Turbo |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 7K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GLM-5V-Turbo | GLM-5-Turbo |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-5v-turbo | glm-5-turbo |
| API Protocol | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Frontier Commercial Vision-Language Transformer | Hosted Accelerated Frontier Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.9/1M in) across full 200K window | Flat rate ($0.6/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.09/1M tokens | Cached input at $0.06/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-5V-Turbo vs GLM-5-Turbo: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-5V-Turbo or GLM-5-Turbo?
GLM-5-Turbo is more intelligent. It scores 86 compared with 85 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-5-Turbo is faster, generating 95 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GLM-5-Turbo is cheaper at $0.34 per 1M tokens blended, compared with $0.51 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GLM-5-Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.49s.
Verdict
GLM-5V-Turbo (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-5-Turbo (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GLM-5-Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-5-Turbo assure un débit supérieur et GLM-5-Turbo offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-5V-Turbo ou GLM-5-Turbo ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GLM-5-Turbo 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-5V-Turbo et GLM-5-Turbo ?+
GLM-5V-Turbo est facturé $0.90 / $2.70 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.60 / $1.80 pour GLM-5-Turbo. En coût pondéré, GLM-5-Turbo est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GLM-5V-Turbo prend en charge 200K tokens contre 200K tokens pour GLM-5-Turbo. Côté vitesse de génération, GLM-5-Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- GLM-5V-Turbo vs Hunyuan Large V2 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Zhipu AI et Zhipu AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).