Ficha
GLM-5: ficha técnica, precios de API y datos
Actualizado
Z.aiAI Models & LLMs
71.3/100
#3 de 3 · AI Models & LLMsLa misma vara de medir para cada modelo verificado de la categoría.
- Precisión en SWE-bench
- 72,8%
- Ventana de contexto
- 200k tokens
- Respuesta máxima
- 128k tokens
- Coste por millón de tokens de entrada
- $1,00
- Coste por millón de tokens de salida
- $3,20
- Open weights (downloadable)
- Sí
Ficha técnica · GLM-5
Cada dato se cita de la página oficial del fabricante, con la fecha en que lo leímos. Si falta una fila, la fuente no la indica y nosotros no la estimamos.
Rendimiento
- Precisión en SWE-bench
- 72,8%Posición 3 de 5
Qué significa y la fuente
Cuántos problemas reales de programación (incidencias de proyectos de código abierto) resuelve por sí solo en la clasificación independiente SWE-bench Verified. Cuanto más alto, mejor escribe y corrige código.
swebench.comAbre la fuente en una pestaña nueva 28 oct 2026
Memoria y longitud de las respuestas
- Ventana de contexto
- 200k tokensPosición 20 de 21
Qué significa y la fuente
Cuánto texto mantiene el modelo a la vista en una sola petición, pregunta y respuesta incluidas. Importa para documentos largos y proyectos de código enteros. Un token es un fragmento de palabra.
docs.z.aiAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026- Respuesta máxima
- 128k tokensPosición 3 de 16
Qué significa y la fuente
La respuesta más larga que puede escribir de una vez: útil para informes, código largo o traducciones de documentos enteros.
docs.z.aiAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026
Precios de API
- Coste por millón de tokens de entrada
- $1,00Posición 6 de 21
Qué significa y la fuente
Lo que cuesta que el modelo lea un millón de tokens (tu pregunta, los documentos, el código). Es la tarifa oficial, antes de descuentos.
docs.z.aiAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026- Coste de entrada en caché por 1M de tokens
- $0,20Posición 12 de 20
Qué significa y la fuente
La tarifa reducida cuando parte de la petición es idéntica a otra enviada hace poco, por ejemplo las mismas instrucciones o el mismo documento: el proveedor la guarda en memoria y cobra menos por ella.
docs.z.aiAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026- Coste por millón de tokens de salida
- $3,20Posición 5 de 21
Qué significa y la fuente
Lo que cuesta un millón de tokens escritos por el modelo. Suele costar más que la entrada y es la cifra a vigilar cuando las respuestas son largas.
docs.z.aiAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026
Tamaño y apertura
- Parámetros
- 744 mil millones
Qué significa y la fuente
El tamaño de la red: cuántos miles de millones de valores aprendidos la componen. Más grande no significa necesariamente mejor, pero indica cuánto hardware hace falta para ejecutarlo por tu cuenta.
huggingface.coAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026- Parámetros activos por token
- 40 mil millones
Qué significa y la fuente
En los modelos «de expertos» solo una parte de la red trabaja en cada palabra: son los parámetros realmente usados por cada token, y cuentan para la velocidad y los costes de ejecución.
huggingface.coAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026- Open weights (downloadable)
- Sí7 modelos de 23
Qué significa y la fuente
Los pesos del modelo se pueden descargar: puedes ejecutarlo en tus servidores, adaptarlo y decidir dónde se quedan los datos, dentro de los términos de la licencia.
huggingface.coAbre la fuente en una pestaña nueva 23 oct 2026
Where it stands · GLM-5
The same verified figures, next to those of the other catalogue models. Tap a model for the head-to-head.
Hardware para probar la IA en casa
GLM-5: solo mantener los pesos en memoria requiere unos 1488 GB a 16 bits, 744 GB a 8 bits, 372 GB a 4 bits. Más allá de 24 GB no es trabajo para un PC doméstico: conviene usarlo mediante una API.Calculado con los miles de millones de parámetros que indica el fabricante, no una medición: el contexto y el programa de ejecución necesitan más memoria.
Preguntas y respuestas
GLM-5: ¿cuánto cuesta usarlo por API?
El precio oficial de lista es $1,00 por millón de tokens de entrada y $3,20 por millón de tokens de salida.
GLM-5: ¿cuánto texto puede leer de una vez?
La ventana de contexto es de 200k tokens. Puede escribir respuestas de hasta 128k tokens.
GLM-5: ¿puedo ejecutarlo en mi propio ordenador?
Sí, el fabricante publica los pesos del modelo. Parámetros: 744 mil millones. Para mantenerlos en memoria hacen falta unos 372 GB a 4 bits; el contexto y el programa de ejecución requieren más memoria.
GLM-5: ¿qué tal programa?
Resuelve 72,8% de los problemas de SWE-bench Verified, la clasificación independiente de problemas reales de programación.
En resumen
En Z.ai GLM-5 el dato que de verdad importa es Precisión en SWE-bench: 72.8. Lo he tomado de https://www.swebench.com/verified. Entre los 5 que he comprobado, 2 lo hacen mejor. El otro dato que mirar es Ventana de contexto: 200K. En los campos que se pueden medir llega a 71.3/100.
Los números de Z.ai GLM-5
Los he puesto en orden de importancia, con el valor y la posición frente a los otros que comprobé.
Precisión en SWE-bench: 72.8. Posición 3 de los 5 que he comparado.
Ventana de contexto: 200K. Posición 20 de los 21 que he comparado.
Coste por millón de tokens de salida: 3.2. Posición 5 de los 21 que he comparado.
Coste por millón de tokens de entrada: 1. Posición 6 de los 21 que he comparado.
Coste de entrada en caché por 1M de tokens (USD): 0.2. Posición 8 de los 20 que he comparado.
Open weights (downloadable): 1. Es el mejor valor entre los 7 que he comparado.
Para quién es
Elígelo si Open weights (downloadable) es tu prioridad: 1, y ninguno de los que comprobé lo hace mejor.
Mira en otra parte si lo que te importa es Precisión en SWE-bench: aquí es 72.8, y 2 productos lo hacen mejor.
Más información
Fuentes
- docs.z.aiDocumentación oficial · glm 5 · 23 oct 2026Abre la fuente en una pestaña nueva
- docs.z.aiDocumentación oficial · pricing · 23 oct 2026Abre la fuente en una pestaña nueva
- huggingface.coFicha del modelo · GLM 5 · 23 oct 2026Abre la fuente en una pestaña nueva
- swebench.comClasificación independiente · verified · 28 oct 2026Abre la fuente en una pestaña nueva
Pregunta a Sir Compare:Explícame estos números
Cómo he calculado la puntuación
La misma vara para todos los productos de esta categoría. Abajo ves cuánto pesa cada criterio y cuánto ha aportado.
Z.ai GLM-5: 71.3/100
- SWE-bench Verified (resolved %): 96.3/100 × 0.55 = 53
- Coste por millón de tokens de salida (USD): 68.8/100 × 0.15 = 10.3
- Ventana de contexto (k tokens): 20/100 × 0.25 = 5
- Coste por millón de tokens de entrada (USD): 60/100 × 0.05 = 3
Reseñas y pruebas
Z.ai GLM-5
Reseñas y pruebas · Z.ai GLM-5
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