Datenblatt
GLM-5: scheda tecnica, prezzi API e dati
Aktualisiert
Z.aiAI Models & LLMs
- Kontextfenster
- 200k Token
- Maximale Antwort
- 128k Token
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $1,00
- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $3,20
- Open weights (downloadable)
- Ja
Datenblatt · GLM-5
Jede Angabe stammt von der offiziellen Seite des Herstellers, mit dem Datum, an dem wir sie gelesen haben. Fehlt eine Zeile, nennt die Quelle sie nicht und wir schätzen sie nicht.
Gedächtnis und Antwortlänge
- Kontextfenster
- 200k TokenPlatz 20 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Wie viel Text das Modell in einer einzigen Anfrage im Blick behält, Frage und Antwort eingeschlossen. Das zählt bei langen Dokumenten und ganzen Code-Projekten. Ein Token ist ein Wortfragment.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Maximale Antwort
- 128k TokenPlatz 3 von 16
Was das bedeutet und die Quelle
Die längste Antwort, die es in einem Zug schreiben kann: nützlich für Berichte, langen Code oder Übersetzungen ganzer Dokumente.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
API-Preise
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $1,00Platz 6 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was es kostet, das Modell eine Million Token lesen zu lassen (deine Frage, die Dokumente, den Code). Es ist der offizielle Listenpreis, vor Rabatten.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten für Cache-Eingabe pro 1 Mio. Token
- $0,20Platz 12 von 20
Was das bedeutet und die Quelle
Der reduzierte Preis, wenn ein Teil der Anfrage mit einer kürzlich gesendeten identisch ist, etwa dieselben Anweisungen oder dasselbe Dokument: Der Anbieter hält ihn im Speicher und berechnet weniger dafür.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $3,20Platz 5 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was eine Million vom Modell geschriebene Token kosten. Das ist meist mehr als beim Input und die Zahl, auf die man bei langen Antworten achten sollte.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Größe und Offenheit
- Parameter
- 744 Milliarden
Was das bedeutet und die Quelle
Die Größe des Netzes: aus wie vielen Milliarden gelernter Werte es besteht. Größer heißt nicht unbedingt besser, sagt aber, wie viel Hardware nötig ist, um es selbst zu betreiben.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Aktive Parameter pro Token
- 40 Milliarden
Was das bedeutet und die Quelle
Bei „Mixture-of-Experts“-Modellen arbeitet nur ein Teil des Netzes an jedem Wort: Das sind die tatsächlich pro Token genutzten Parameter, die für Geschwindigkeit und Betriebskosten zählen.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Open weights (downloadable)
- Ja7 Modelle von 23
Was das bedeutet und die Quelle
Die Gewichte des Modells sind herunterladbar: Du kannst es auf eigenen Servern betreiben, anpassen und entscheiden, wo die Daten bleiben, im Rahmen der Lizenz.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Hardware, um KI zu Hause auszuprobieren
GLM-5: allein die Gewichte im Speicher zu halten braucht etwa 1.488 GB bei 16 Bit, 744 GB bei 8 Bit, 372 GB bei 4 Bit. Über 24 GB ist das kein Job für einen Heim-PC: Die Nutzung über eine API ist sinnvoller.Berechnet aus den vom Hersteller genannten Milliarden Parametern, keine Messung: Kontext und Laufzeitprogramm brauchen mehr Speicher.
Fragen und Antworten
GLM-5: was kostet die Nutzung über die API?
Der offizielle Listenpreis beträgt $1,00 pro 1 Mio. Eingabe-Token und $3,20 pro 1 Mio. Ausgabe-Token.
GLM-5: wie viel Text kann es auf einmal lesen?
Das Kontextfenster beträgt 200k Token. Es kann Antworten von bis zu 128k Token.
GLM-5: kann ich es auf meinem eigenen Computer ausführen?
Ja, der Hersteller veröffentlicht die Gewichte des Modells. Parameter: 744 Milliarden. Um sie im Speicher zu halten, braucht es etwa 372 GB bei 4 Bit; Kontext und Laufzeitumgebung brauchen weiteren Speicher.
In sintesi
Su Z.ai GLM-5 il dato che conta davvero è Finestra di contesto: 200K. L’ho preso da Z.ai – GLM-5. Fra i 21 che ho controllato, 19 fanno meglio. L’altro numero da guardare è Costo output per 1M token: 3.2.
I numeri di Z.ai GLM-5
Li ho messi in ordine di importanza, con il valore e la posizione rispetto agli altri che ho controllato.
Finestra di contesto: 200K. Posizione 20 su 21 che ho confrontato.
Costo output per 1M token: 3.2. Posizione 5 su 21 che ho confrontato.
Costo input per 1M token: 1. Posizione 6 su 21 che ho confrontato.
Costo input in cache per 1M token (USD): 0.2. Posizione 8 su 20 che ho confrontato.
Parametri (miliardi): 744. Posizione 5 su 7 che ho confrontato.
Parametri attivi per token (miliardi): 40. Posizione 2 su 2 che ho confrontato.
A chi è consigliato
Prendilo se Pesi aperti (scaricabili) è la tua priorità: 1, e fra quelli che ho controllato nessuno fa meglio.
Guarda altrove se quello che conta per te è Finestra di contesto: qui siamo a 200K, e 19 prodotti fanno meglio.
Approfondisci
Fonti
Frag Sir Compare:Erklär mir diese Zahlen
Rezensionen und Tests
Z.ai GLM-5
Rezensionen und Tests · Z.ai GLM-5
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