GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.5V vs GLM-4.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
공유
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.5V vs GLM-4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI의 GLM-4.5V와 Zhipu AI의 GLM-4.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GLM-4.5V는 65.5K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GLM-4.5는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

GLM-4.5V

네이티브 멀티모달 AI

Zhipu AI의 GLM-4.5V 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 66K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 73/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

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

오픈 웨이트 추론 모델

Zhipu AI의 GLM-4.5 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 75 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 80/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

42%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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 →
FeatureGLM-4.5VGLM-4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7380
Provider
Zhipu AIZhipu 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 text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A42%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A61%

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GLM-4.5V
+13% faster generation
Context
GLM-4.5
131.1K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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-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

  • 66K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1245)
  • 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (12B VLM)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

GLM-4.5 · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 61%)
  • 초당 75 토큰의 빠른 처리 속도와 550ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (130B MoE)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.5VGLM-4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
8K16K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
2K6K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.5VGLM-4.5
Official API Model ID (SDK)glm-4-5vglm-4-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-082025-07
Knowledge CutoffJune 2025May 2025
ArchitectureOpen Multimodal Vision-Language TransformerHybrid Reasoning Mixture-of-Experts Transformer
Parameters12B VLM130B MoE
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)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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 Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.5V vs GLM-4.5: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

GLM-4.5V(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GLM-4.5(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GLM-4.5가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GLM-4.5V가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GLM-4.5V가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GLM-4.5V와 GLM-4.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GLM-4.5가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GLM-4.5V와 GLM-4.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GLM-4.5V는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, GLM-4.5는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GLM-4.5V가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GLM-4.5V가 65.5K 토큰, GLM-4.5가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GLM-4.5V가 더 빠릅니다.

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)

Related reading

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.

공식 출처: Zhipu AI 및 Zhipu AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).