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#23

GLM 5 Turbo

Z.ai रिलीज़: 2026-03-15 परीक्षण किया गया: 2026-06-04 13:06 z-ai/glm-5-turbo::medium
744B कुल (40B सक्रिय)MoEबंद स्रोत
(medium) (none)

सारांश

GLM 5 Turbo AI BENCHY पर 8.0 स्कोर करता है और #23 पर है। इसकी reliability 10.0, pass rate 74.6%, कुल लागत $0.323, और औसत response time 23.00s है।

संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

घोषित
पैरामीटर
744B कुल (40B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
बंद स्रोत
लाइसेंस
-

संगति

8.5

कुल लागत (वर्तमान कीमत)

$0.323 ↑ +14.7%

परीक्षण के समय: $0.282

कुल आउटपुट टोकन

74,522

कुल इनपुट टोकन

35,593

इनपुट कीमत

$1.200 / 1M

आउटपुट कीमत

$4.000 / 1M

कैश पढ़ने की कीमत

लागू नहीं

कैश लिखने की कीमत

लागू नहीं

कैश की कीमतें इनपुट टोकन पर लागू होती हैं। पढ़ने पर कैश किए गए प्रॉम्प्ट का दोबारा उपयोग होता है; लिखने पर वे सहेजे जाते हैं और अतिरिक्त लागत हो सकती है। आउटपुट टोकन पर आउटपुट की कीमत लागू होती है।

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 7

प्रति प्रयास पास दर: 74.6%

अस्थिर टेस्ट

4

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

23.00s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 194.23s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 482.97s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#23 GLM 5 Turbo

medium
लागत
$0.074
समय
206.0s
टोकन
18,549 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-06-04 13:06 दोबारा परीक्षण 7.6 10.0 $0.323 ↑ तुलना करें
2026-06-04 13:06 दोबारा परीक्षण 7.6 10.0 $0.323 ↑ तुलना करें
2026-06-04 13:06 नया टेस्ट जोड़ा गया 8.0 10.0 $0.323 ↑ वर्तमान रन
2026-05-21 23:44 सूट बदला गया 7.9 8.3 $0.244 तुलना करें
2026-04-11 01:19 पहला दर्ज रन 8.1 लागू नहीं $0.182 तुलना करें

इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।

कीमत का इतिहास

OpenRouter से इस मॉडल का ऐतिहासिक मूल्य डेटा।

तारीख इनपुट कीमत आउटपुट कीमत कैश पढ़ने की कीमत कैश लिखने की कीमत
2026-06-04 14:42 $1.200 / 1M $4.000 / 1M लागू नहीं लागू नहीं

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 10.0 10.0
कोडिंग 8.2 9.3
संयुक्त 10.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 10.0 10.0
डोमेन-विशिष्ट 2.9 4.4
Samanya Buddhimatta 6.1 3.1
निर्देश पालन 10.0 10.0
पहेली समाधान 8.7 7.9
टूल कॉलिंग 10.0 10.0
सामान्य ज्ञान 3.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल