GLM-5V-Turbo vs Hunyuan Large V2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-5V-Turbo de Zhipu AI et Hunyuan Large V2 de Tencent 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 Hunyuan Large V2 offre 512K tokens de contexte à $0.70/$2.80 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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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
Hunyuan Large V2
Modèle Phare de PointeHunyuan Large V2 de Tencent est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 512K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.70 / 1M
$2.80 / 1M
512K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Hunyuan Large V2 is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Hunyuan Large V2 has a larger context window (512K vs 200K tokens).
- GLM-5V-Turbo is faster at 85 tok/s vs 80 tok/s.
| Caractéristique | GLM-5V-Turbo | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 85 |
Provider | Zhipu AI | Tencent |
Input Price Cost per million input tokens | $0.90 / 1M | $0.70 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.70 / 1M | $2.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.51 / 1M | $0.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 512K tokens~768 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.09 / 1M | $0.07 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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
Hunyuan Large V2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 512K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (GPQA Diamond 66% · MMLU-Pro 82.5%)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
- Tarification API optimisée ($0.7/$2.8 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 | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.22 |
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 | Hunyuan Large V2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-5v-turbo | hunyuan-large-v2 |
| API Protocol | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) | Tencent REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-04 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Frontier Commercial Vision-Language Transformer | High-Scale Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential | 500B total (30B active MoE) |
| 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 ($0.7/1M in) across full 512K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.09/1M tokens | Cached input at $0.07/1M 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 | Tencent 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 Hunyuan Large V2: Réponses Rapides (FAQ)
Which model is faster?
GLM-5V-Turbo is faster, generating 85 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Hunyuan Large V2 is cheaper at $0.47 per 1M tokens blended, compared with $0.51 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Hunyuan Large V2 has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.49s.
Which model has a larger context window?
Hunyuan Large V2 has a larger context window, supporting 512K tokens compared with 200K tokens.
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 Hunyuan Large V2 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GLM-5V-Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-5V-Turbo assure un débit supérieur et Hunyuan Large V2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-5V-Turbo ou Hunyuan Large V2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GLM-5V-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 Hunyuan Large V2 ?+
GLM-5V-Turbo est facturé $0.90 / $2.70 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.70 / $2.80 pour Hunyuan Large V2. En coût pondéré, Hunyuan Large V2 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 512K tokens pour Hunyuan Large V2. Côté vitesse de génération, GLM-5V-Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Zhipu AI et Tencent, fiches système et benchmarks indépendants (2026).