AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#14

GLM 5

Z.ai Rilis: 2026-02-12 Diuji pada: 2026-04-22 12:55 z-ai/glm-5::medium
744B total (40B aktif)MoESumber terbuka
(medium) (none)

Ringkasan

GLM 5 mendapat skor 8.4 di AI BENCHY dan berada di peringkat #14. Model ini memiliki reliabilitas T/A, tingkat keberhasilan 85.2%, total biaya $0.155, dan waktu respons rata-rata 23.34s.

Yang membuat GLM 5 unik: Total biaya benchmark-nya sangat rendah untuk kisaran skornya.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
744B total (40B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Sumber terbuka
Lisensi
MIT

Skor

8.4

Konsistensi

8.2

Keandalan

T/A

Total token output

78,500

Total token input

0

Harga input

$0.650 / 1M

Harga output

$2.080 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 5

Tingkat lulus per percobaan: 85.2%

Tes tidak stabil

4

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

23.34s

Waktu respons (maks): 79.09s

Waktu respons (total): 233.40s

Hamster playing table tennis

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

#14 GLM 5

medium
Biaya
$0.005
Waktu
20.7s
Token
2,068 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-06-04 13:07 Uji ulang 7.7 10.0 $0.307 Bandingkan
2026-06-04 13:07 Uji ulang 7.7 10.0 $0.372 Bandingkan
2026-06-04 13:07 Tes baru ditambahkan 8.3 10.0 $0.228 Bandingkan
2026-05-21 23:44 Uji ulang 8.2 10.0 $0.237 Bandingkan
2026-04-22 12:55 Run pertama yang tercatat 8.4 T/A $0.155 Run saat ini

Perbandingan run

RunCakupan benchmarkSkorKonsistensiKeandalanTes benarTes tidak stabilTotal token outputTotal token inputTotal BiayaWaktu respons (rata-rata)
2026-04-22 12:55 · Run pertama yang tercatat54/54 percobaan8.48.2T/A13/18478,5000$0.15523.34s
2026-06-04 13:07 · Uji ulang63/63 percobaan7.78.110.015/214124,56635,224$0.30733.54s
Selisih+0.7+0.1-20-46066-35224-$0.153-10197ms

Cakupan benchmark berbeda: 54/54 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes) dibanding 63/63 percobaan (Target: 3 pengulangan per tes). Total dan metrik yang dipengaruhi pengulangan tidak dapat dibandingkan secara langsung.

Kedua run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda, jadi selisihnya mencerminkan perubahan model sekaligus perubahan suite.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Trik anti-AI 10.0 10.0
Pemrograman 10.0 10.0
Gabungan 10.0 10.0
Parsing dan ekstraksi data 7.1 5.6
Spesifik domain 3.5 4.4
Kecerdasan umum 6.1 3.1
Kepatuhan instruksi 10.0 10.0
Pemecahan teka-teki 10.0 10.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0

Model yang Dibandingkan