#14 GLM 5
medium- Coût
- $0.005
- Temps
- 20.7s
- Tokens
- 2,068 tok
Z.ai
Sortie: 2026-02-12
Testé le: 2026-04-22 12:55
z-ai/glm-5::medium
744B au total (40B actifs)MoEOpen source
(medium)
(none)
Résumé
GLM 5 obtient 8.4 sur AI BENCHY et se classe #14. Il affiche une fiabilité de N/D, un taux de réussite de 85.2%, un coût total de $0.155 et un temps de réponse moyen de 23.34s.
Ce qui rend GLM 5 unique : Son coût total de benchmark est inhabituellement bas pour son niveau de score.
Données du modèle
Date de recherche : 2026-08-12
- Paramètres
- 744B au total (40B actifs)
- Architecture
- MoE
- Disponibilité
- Open source
- Licence
- MIT
8.4
Cohérence
8.2
N/D
$0.155
Total des jetons de sortie
78,500
Total des jetons d'entrée
0
Prix d'entrée
$0.650 / 1M
Prix de sortie
$2.080 / 1M
Tests instables
4
Les tests instables ont eu des résultats mixtes entre exécutions (au moins une réussite et un échec).
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historique des runs
| Testé le | Score | Fiabilité | Tests corrects | Coût total | Comparer |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-06-04 13:07 Nouveau test | 7.7 | 10.0 | $0.307 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 13:07 Nouveau test | 7.7 | 10.0 | $0.372 ↑ | Comparer | |
| 2026-06-04 13:07 Nouveau test ajouté | 8.3 | 10.0 | $0.228 ↓ | Comparer | |
| 2026-05-21 23:44 Nouveau test | 8.2 | 10.0 | $0.237 | Comparer | |
| 2026-04-22 12:55 Première exécution enregistrée | 8.4 | N/D | $0.155 | Exécution actuelle |
Comparaison de runs
| Run | Couverture du benchmark | Score | Cohérence | Fiabilité | Tests corrects | Tests instables | Total des jetons de sortie | Total des jetons d'entrée | Coût total | Temps de réponse (moy.) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-22 12:55 · Première exécution enregistrée | 54/54 tentatives | 8.4 | 8.2 | N/D | 13/18 | 4 | 78,500 | 0 | $0.155 | 23.34s |
| 2026-06-04 13:07 · Nouveau test | 63/63 tentatives | 7.7 | 8.1 | 10.0 | 15/21 | 4 | 124,566 | 35,224 | $0.307 | 33.54s |
| Différence | — | +0.7 | +0.1 | -2 | 0 | -46066 | -35224 | -$0.153 | -10197ms |
La couverture du benchmark diffère : 54/54 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test) contre 63/63 tentatives (Objectif : 3 répétitions par test). Les totaux et les métriques sensibles aux répétitions ne sont pas directement comparables.
Ces deux runs ont utilisé des suites de benchmark différentes, donc les écarts reflètent à la fois les changements du modèle et ceux de la suite.
Graphiques
Choisissez d'abord le premier modèle, puis cliquez sur un second modèle pour ouvrir une page côte à côte.
Meilleurs modèles par score
Score vs Coût total
Temps de réponse (moy.)
Score vs Temps de réponse (moy.)
Total des jetons de sortie
Score vs Total des jetons de sortie
Comparaison rapide
GLM 5mediumvsQwen3.7 FlashhighGLM 5mediumvsSeed-2.0-CodelowGLM 5mediumvsClaude Opus 4.8lowGLM 5mediumvsClaude Opus 4.6mediumGLM 5mediumvsSeed-2.0-LitemediumGLM 5mediumvsDeepSeek V4 ProhighGLM 5mediumvsQwen3.8 27BmediumGLM 5mediumvsDeepSeek V4 Flash 0423highGLM 5mediumvsClaude Sonnet 4.6mediumGLM 5mediumvsGPT-5.6 Lunahigh
Répartition par catégorie
| Catégorie | Score | Cohérence | Tests corrects |
|---|---|---|---|
| Astuces anti-IA | 10.0 | 10.0 | |
| Programmation | 10.0 | 10.0 | |
| Combiné | 10.0 | 10.0 | |
| Analyse et extraction des données | 7.1 | 5.6 | |
| Spécifique au domaine | 3.5 | 4.4 | |
| Intelligence générale | 6.1 | 3.1 | |
| Suivi des instructions | 10.0 | 10.0 | |
| Résolution d'énigmes | 10.0 | 10.0 | |
| Appel d'outils | 10.0 | 10.0 |