11.02.2026

GLM-5

Modell testen

$1 / $3,20

je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,20

200kTokens

Maximaler Output: 128.000 Tokens

GLM-5 im Überblick

GLM-5 ist das neue SOTA-Modell von Z.ai (ehemals Zhipu AI) und der Nachfolger von GLM-4.7. GLM-5 wurde am 11. Februar 2026 veröffentlicht und gilt zum Zeitpunkt der Veröffentlichung als das beste Open-Weights Modell, das sich herunterladen und sich lokal auf Rechnern ausführen lässt.

Mit 744 Milliarden Parametern (40B aktiv) in einer Mixture-of-Experts-Architektur wurde es laut Z.ai vollständig auf Huawei Ascend Chips trainiert. Es gilt damit als erstes Frontier-MoE-Modell, das komplett ohne NVIDIA-Hardware trainiert werden konnte.

GLM-5 integriert den Sparse Attention Mechanismus von DeepSeek für effiziente Verarbeitung langer Inputs sowie eine eigene Reinforcement-Learning Struktur für das Post-Training.

GLM-5 übertrifft teilweise die Benchmark Scores westlicher Modelle und weist laut ArtificialAnalysis.ai die niedrigsten Halluzinationsraten aktueller Frontier-Modelle auf. Zusammen mit MiniMax-M2.5 (zeitgleich veröffentlicht) führt GLM-5 die Benchmarks der Open-Source LLMs an.

Was du abwägen solltest

Nur Text-Input. GLM-5 ist kein multimodales LLM. Für Bilder / Computer Vision wird ein separates Modell, vmtl zukünftig GLM-5V benötigt.
Sehr hohe Hardware-Anforderungen. In BF16-Präzision ist GLM-5 ca. 1,51 TB groß. Um das Modell lokal ausführen zu können, muss man damit rechnen, dass mind. 8 leistungsstarke GPUs benötigt werden.
Politischer Bias. Wie bei anderen chinesischen Modellen auch, muss davon ausgegangen werden, dass das Modelle unter politischen Einflüssen trainiert wurde und entsprechend eine Interpretation der Historie Chinas widergibt.

Ähnliche KI-Modelle ansehen

GLM-5 Benchmarks

-1Punkte

AA-Omniscience ist ein Benchmark zur Bewertung der Faktentreue von LLMs über 6.000 Fragen hinweg.

Mehr zum Benchmark

AA-OmniscienceMedian aller Modelle: 6,9

Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic
GPT-6 AstraPlatz 2, OpenAI
InklingThinking Machines Lab
GLM-5Z.ai

Website des Benchmarks

GLM-5 API-Preise

$1/ 1 Mio. Tokens

$0,20/ 1 Mio. Tokens

$3,20/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$13,20

$0,13 je Anfrage (100 Anfragen)

Input inkl. Cache$10,00
Output$3,20

Schätzung in USD auf Basis der Preise von Z.ai, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $1 + Input aus Cache × $0,20 + Output × $3,20) / 1.000.000

GLM-5 Modelldaten

Kontextfenster: 200.000 Tokens
Maximaler Output: 128.000 Tokens
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Anbieter: Z.ai

Veröffentlicht: 11. Februar 2026
Architektur: MoE-Transformer
Tokenizer: GLM Tokenizer
Modellgewichte: Offen (MIT)

200k Tokens Kontext128k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen

Reasoning
Tool-Nutzung
Strukturierte Ausgaben
Websuche
Quellenangaben
Fine-Tuning

Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

GLM-5 API-Provider

Input / 1 Mio. Tokens
$1
Output / 1 Mio. Tokens
$3,20
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,20
Kontextfenster
200kTokens
Maximaler Output
128kTokens
GMICloud
Input / 1 Mio. Tokens
$0,60
Output / 1 Mio. Tokens
$1,92
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,12
Kontextfenster
202,8kTokens
Maximaler Output
182,5kTokens
StreamLake
Input / 1 Mio. Tokens
$0,60
Output / 1 Mio. Tokens
$1,92
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,12
Kontextfenster
198kTokens
Maximaler Output
128kTokens
Baidu
Input / 1 Mio. Tokens
$0,70
Output / 1 Mio. Tokens
$2,24
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,14
Kontextfenster
202,8kTokens
Maximaler Output
131,1kTokens
SiliconFlow
Input / 1 Mio. Tokens
$0,95
Output / 1 Mio. Tokens
$2,55
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,20
Kontextfenster
204,8kTokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Amazon Bedrock
Input / 1 Mio. Tokens
$1
Output / 1 Mio. Tokens
$3,20
Cache-Lesen / 1 Mio.
keine Angabe
Kontextfenster
202,8kTokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Novita AI
Input / 1 Mio. Tokens
$1
Output / 1 Mio. Tokens
$3,20
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,20
Kontextfenster
202,8kTokens
Maximaler Output
131,1kTokens
Venice
Input / 1 Mio. Tokens
$1
Output / 1 Mio. Tokens
$3,20
Cache-Lesen / 1 Mio.
$0,20
Kontextfenster
198kTokens
Maximaler Output
32kTokens
Vercel AI Gateway
Input / 1 Mio. Tokens
$1
Output / 1 Mio. Tokens
$3,20
Cache-Lesen / 1 Mio.
keine Angabe
Kontextfenster
200kTokens
Maximaler Output
128kTokens

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu GLM-5

Ist GLM-5 Open Source?

Die Modellgewichte von GLM-5 sind offen verfügbar (Lizenz: MIT). Details stehen in den Lizenzbedingungen von Z.ai.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt GLM-5?

GLM-5 verarbeitet Text als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet GLM-5 über die API?

Über die API von Z.ai kostet GLM-5 $1 je 1 Mio. Input-Tokens und $3,20 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5?

GLM-5 verarbeitet bis zu 200.000 Tokens (200k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 128.000 Tokens.

Wann wurde GLM-5 veröffentlicht?

Z.ai hat GLM-5 am 11. Februar 2026 veröffentlicht.

GLM-5

GLM-5 im Überblick

Was du abwägen solltest

GLM-5 Benchmarks

GLM-5 API-Preise

GLM-5 Modelldaten

GLM-5 API-Provider

Häufige Fragen zu GLM-5

Weiterführende Links

Ähnliche KI-Modelle

Weitere Modelle von Z.ai

GLM-5.1

GLM-4.7

GLM 5.2

Modelle anderer Anbieter

DeepSeek-V4-Pro (Preview)

Kimi K2.6

Inkling