GLM-5V-Turbo vs Hunyuan Large V2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-5V-Turbo di Zhipu AI e Hunyuan Large V2 di Tencent sono due modelli di IA di riferimento. GLM-5V-Turbo offre una finestra di contesto di 200K token a $0.90/$2.70 per milione di token, mentre Hunyuan Large V2 mette a disposizione 512K token di contesto a $0.70/$2.80 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-5V-Turbo
IA Multimodale NativaGLM-5V-Turbo di Zhipu AI è un modello di IA progettato per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, con finestra di contesto da 200K, velocità di 85 token/s, indice di intelligenza di 85/100 e
$0.90 / 1M
$2.70 / 1M
200K tokens
N/A
Hunyuan Large V2
Modello Ammiraglia di FrontieraHunyuan Large V2 di Tencent è un modello di IA progettato per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, con finestra di contesto da 512K, velocità di 80 token/s, indice di intelligenza di
$0.70 / 1M
$2.80 / 1M
512K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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.
| Feature | 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-5V-Turbo · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 200K con capacità massima di output fino a 16K token (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 81%)
- Throughput elevato di 85 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 490 ms
- Economia API competitiva ($0.9/$2.7 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Hunyuan Large V2 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 512K con capacità massima di output fino a 16K token (GPQA Diamond 66% · MMLU-Pro 82.5%)
- Throughput elevato di 80 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 480 ms
- Economia API competitiva ($0.7/$2.8 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
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 |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia GLM-5V-Turbo (Ideale per la comprensione multimodale nativa di testo e immagini e l’analisi visiva dei documenti, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Hunyuan Large V2 (Ideale per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: GLM-5V-Turbo guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, GLM-5V-Turbo garantisce una generazione più rapida e Hunyuan Large V2 offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, GLM-5V-Turbo o Hunyuan Large V2?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale GLM-5V-Turbo. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra GLM-5V-Turbo e Hunyuan Large V2?+
GLM-5V-Turbo costa $0.90 / $2.70 per milione di token di input/output, mentre Hunyuan Large V2 costa $0.70 / $2.80. Nel costo combinato, Hunyuan Large V2 risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
GLM-5V-Turbo supporta 200K token di contesto contro 512K token di Hunyuan Large V2, mentre GLM-5V-Turbo offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Zhipu AI e Tencent, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).