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LLM · Z.ai

Z.ai: GLM

Eine Modellfamilie als lebendes Objekt: Varianten, ausgewählte Leistungsdaten und alle verbundenen BrunoSan-Quellensignale.

165Erwähnungen
22in 30 Tagen
74Quellen
18Varianten
Im Universe erkunden →History öffnen →

Modelle

Alle bekannten Varianten dieser Familie. Ein direkter Artikel-Link springt exakt zur genannten Variante.

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3 Prime

CONFIRMED

GLM-5.3-Prime is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3, inheriting its full capabilities while delivering 1.5–2× the output throughput through inference acceleration. It supports text input and output with a 1M-token...

1MKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$2.8Input / 1M
$8.8Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3 FlashX

CONFIRMED

GLM-5.3-FlashX is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3-Flash, a native multimodal model delivering inference speeds of up to 200 tokens/s. Built on the same hybrid sparse and linear attention architecture...

1.04858MKontext
131KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0.37Input / 1M
$1.25Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3 Flash

CONFIRMED

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

1.04858MKontext
944KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0.0052Input / 1M
$0.1985Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erstmals bei BrunoSan: 26. August 2026HF · Lizenz mit · 321.3B Parameter16 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
llamaindex/ExtractBenchScore80.75Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_extract_oneshot_structured_output_file

cais/hleScore55.3Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

HLE with tools (full set) and a 300K-context management strategy, not the no-tools default; judged by GPT-5.6-luna (medium).

harborframework/terminal-bench-2.1Score84.3Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchScore90.76Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
datacurve/deep-sweScore63.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Reported as DeepSWE v1.1 on the model card, run via the mini-swe-agent harness with 400K context.

Weitere 19 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
llamaindex/ParseBenchScore70.75Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

cais/hlehle55.3Quelle ↗2026-08-26
Testdetails

HLE with tools (full set) and a 300K-context management strategy, not the no-tools default; judged by GPT-5.6-luna (medium).

datacurve/deep-swedeep_swe63.4Quelle ↗2026-08-26
Testdetails

Reported as DeepSWE v1.1 on the model card, run via the mini-swe-agent harness with 400K context.

llamaindex/ParseBenchtext_content88.34Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

llamaindex/ParseBenchtext_formatting79.49Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchoverall90.76Quelle ↗Community · 2026-09-12
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchscanning91.43Quelle ↗Community · 2026-09-12
llamaindex/ParseBenchtable89.18Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchillumination91.4Quelle ↗Community · 2026-09-12
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchscreen_photography90.36Quelle ↗Community · 2026-09-12
PaddlePaddle/Real5-OmniDocBenchwarping89.84Quelle ↗Community · 2026-09-12
harborframework/terminal-bench-2.1terminalbench_2_184.3Quelle ↗2026-08-26
llamaindex/ParseBenchmean70.75Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

llamaindex/ParseBenchlayout41.78Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

llamaindex/ExtractBenchshort96.3Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_extract_oneshot_structured_output_file

llamaindex/ExtractBenchlong27.83Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_extract_oneshot_structured_output_file

llamaindex/ParseBenchchart54.96Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_parse_with_layout_file

llamaindex/ExtractBenchmean80.75Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_extract_oneshot_structured_output_file

llamaindex/ExtractBenchmedium51.56Quelle ↗Community · 2026-08-26
Testdetails

Pipeline name: glm_5_3_flash_extract_oneshot_structured_output_file

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

CONFIRMED

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

1.04858MKontext
131KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0.05Input / 1M
$0.18Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3

CONFIRMED

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

1.04858MKontext
262KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.7Input / 1M
$2.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erstmals bei BrunoSan: 14. August 2026HF · Lizenz other · 753.3B Parameter45 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
cais/hleScore62.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

With tools.

hkust-nlp/ToolathlonScore73Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
harborframework/terminal-bench-2.1Score88.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness: claude code

datacurve/deep-sweScore66.9Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Terminal Bench 3.0Score28.3Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
Weitere 19 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
Terminal Bench 2.1Score88.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
ExploitBenchScore54.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
Toolathlon VerifiedScore73.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
DeepSWE (v1.1)Score66.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
GDPval-AA v2Score1769Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
HLE w/ ToolsScore62.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
AutomationBench (v1.0.6)Score48.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
FrontierSWEScore78.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
SWE-Marathon (v1.1)Score42.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
NL2RepoScore58.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
PostTrainBenchScore39.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
ProgramBench (Almost Solved)Score19.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
CyberGymScore84.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
Agents' Last Exam (ALE-CLI)Score28.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-10
harborframework/terminal-bench-2.1terminalbench_2_188.2Quelle ↗2026-08-31
Testdetails

harness: claude code

hkust-nlp/Toolathlontoolathlon_verified73Quelle ↗2026-08-31
cais/hlehle62.5Quelle ↗2026-08-29
Testdetails

With tools.

datacurve/deep-swedeep_swe66.9Quelle ↗2026-08-28
harborframework/terminal-benchterminalbench_328.3Quelle ↗2026-09-04
Testdetails

harness: claude code

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.3 (batch)

CONFIRMED

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

1.04858MKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.45Input / 1M
$2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.2

CONFIRMED

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,...

1.04858MKontext
944KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.0341Input / 1M
$7Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erstmals bei BrunoSan: 17. Juni 2026HF · Lizenz mit · 753.3B Parameter108 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
cais/hleScore40.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore54.7Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

With tools

Idavidrein/gpqaScore91.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
InternScience/ResearchClawBenchScore20.709230769230768Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

ResearchHarness evaluation with tools enabled, code execution, and a file-system workspace; completed 39/40 ResearchClawBench tasks.

internlm/WildClawBenchScore442Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Weitere 10 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
internlm/WildClawBenchScore54.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore17.1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
harborframework/terminal-bench-2.1Score82.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Best reported harness: Claude Code 2.1.167 (temperature=1.0, top_p=0.95, max_new_tokens=131072, no wall-clock limit, averaged over 5 runs).

harborframework/terminal-bench-2.1Score81Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Terminus-2 harness (temperature=1.0, top_p=1.0, 256K context, max_episodes=500).

IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-BenchScore1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

1/46 tasks solved at reward >= 0.95 (pass@0.95); mean reward x100 = 31.6; official LHTB Harbor harness

crosbylegal/RedlineBenchScore45.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

agent=glm-5.2; 3-LLM judge panel (majority vote); turn-weighted weighted pass rate (0-100); post-publication run

agents-last-exam/agents-last-examScore20.394736842105264Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness=claude_code; harness_variant=max; attempted=146/152; official leaderboard snapshot=2026-10-01T20:39:17.826877+00:00; values are percentages (0-100); equal-task aggregation; unattempted tasks contribute zero; pass threshold score>=0.999. This is an official leaderboard export, not an HF-verified evaluation.

datacurve/deep-sweScore46.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
ScaleAI/SWE-bench_ProScore62.1Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
joelniklaus/LEXam-hardScore37.55Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

lighteval, LEXam paper prompts, one response per question, no tools; DeepSeek-R1-0528 judge; mean of the German and English means over the 518 questions, 0-100

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5.1

CONFIRMED

GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$1.4Input / 1M
$4.4Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
MathArena/hmmt_feb_2026Score82.6Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
MathArena/aime_2026Score95.3Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore52.3Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

With tools

cais/hleScore31Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore86.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Weitere 12 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
benchflow/skillsbenchScore58.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

with-skills; BenchFlow harness; OpenHands agent; 87 tasks x 3 trials; full 261/261 coverage

actava/chi-benchScore18.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Harness: OpenAI Agents SDK; Protocol: 75 tasks x 3 trials; Metric: pass@1 (%)

InternScience/ResearchClawBenchScore18.19Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

ResearchHarness evaluation with tools enabled, code execution, and a file-system workspace; completed 40/40 ResearchClawBench tasks.

claw-eval/Claw-EvalScore62.7Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Pass³% | N=3 | 161 tasks

internlm/WildClawBenchScore515Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore48.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore34.8Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
collinear-ai/yc-benchScore1510772Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

medium preset, avg final funds (USD) across seeds 1,2,3

harborframework/terminal-bench-2.0Score63.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
harborframework/terminal-bench-2.0Score69Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2(Claude Code)

IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-BenchScore2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

2/46 tasks solved at reward >= 0.95 (pass@0.95); mean reward x100 = 26.7; official LHTB Harbor harness

ScaleAI/SWE-bench_ProScore58.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Testdetails

high reasoning

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5V Turbo

CONFIRMED

GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,...

203KKontext
131KMax. Output
Bild · Text · VideoInput
TextOutput
$1.2Input / 1M
$4Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5 Turbo

CONFIRMED

GLM-5 Turbo is a new model from Z.ai designed for fast inference and strong performance in agent-driven environments such as OpenClaw scenarios. It is deeply optimized for real-world agent workflows...

203KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$1.2Input / 1M
$4Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 5

CONFIRMED

GLM-5 is Z.ai’s flagship open-source foundation model engineered for complex systems design and long-horizon agent workflows. Built for expert developers, it delivers production-grade performance on large-scale programming tasks, rivaling leading...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$1Input / 1M
$3.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erstmals bei BrunoSan: 19. April 2026HF · Lizenz mit · 753.9B Parameter1 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
MathArena/hmmt_feb_2026Score86.36Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
MathArena/aime_2026Score95.83Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore72.8Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

high reasoning, official

SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore77.8Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Z.ai reported number

cais/hleScore50.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

With tools

Weitere 11 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
cais/hleScore30.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore86Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
TIGER-Lab/MMLU-ProScore86Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore11.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore373Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore42.6Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
collinear-ai/yc-benchScore1208190Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

avg final funds (USD) across seeds 1,2,3. GLM-5 (via OpenRouter z-ai/glm-5)

harborframework/terminal-bench-2.0Score52.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2

mercor/APEX-v1-extendedScore49Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

harness: direct_prompting; reasoning_effort: thinking

SWE-bench/SWE-bench_MultilingualScore73.3Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
mercor/apex-agentsScore17.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness: react_toolbelt_agent; reasoning_effort: thinking

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.7 Flash

CONFIRMED

As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning,...

200KKontext
118KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.0605Input / 1M
$0.4Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore59.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore14.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore75.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.7

CONFIRMED

GLM-4.7 is Z.ai’s latest flagship model, featuring upgrades in two key areas: enhanced programming capabilities and more stable multi-step reasoning/execution. It demonstrates significant improvements in executing complex agent tasks while...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.54Input / 1M
$1.98Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore73.8Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore24.8Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore42.8Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

With tools

Idavidrein/gpqaScore85.7Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
collinear-ai/yc-benchScore398410Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

medium preset, avg final funds (USD) across seeds 1,2,3

Weitere 4 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
harborframework/terminal-bench-2.0Score33.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2

FutureMa/EvasionBenchScore82.91Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
mercor/APEX-v1-extendedScore51.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

harness: direct_prompting; reasoning_effort: high

mercor/apex-agentsScore3.1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness: react_toolbelt_agent; reasoning_effort: high

Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.6V

CONFIRMED

GLM-4.6V is a large multimodal model designed for high-fidelity visual understanding and long-context reasoning across images, documents, and mixed media. It supports up to 128K tokens, processes complex page layouts...

131KKontext
33KMax. Output
Bild · Text · VideoInput
TextOutput
$0.3Input / 1M
$0.9Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.6

CONFIRMED

Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.55Input / 1M
$2.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
harborframework/terminal-bench-2.0Score24.5Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2

mercor/apex-agentsScore4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness: react_toolbelt_agent; reasoning_effort: high

ScaleAI/SWE-bench_ProScore9.67Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.5V

CONFIRMED

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding,...

66KKontext
16KMax. Output
Text · BildInput
TextOutput
$0.6Input / 1M
$1.8Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.5 Air

CONFIRMED

GLM-4.5-Air is the lightweight variant of our latest flagship model family, also purpose-built for agent-centric applications. Like GLM-4.5, it adopts the Mixture-of-Experts (MoE) architecture but with a more compact parameter...

131KKontext
98KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.13Input / 1M
$0.85Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
cais/hleScore8.12Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore71.7171717172Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

GPQA Diamond

TIGER-Lab/MMLU-ProScore81.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Z.ai · Z.ai: GLM

Z.ai: GLM 4.5

CONFIRMED

GLM-4.5 is our latest flagship foundation model, purpose-built for agent-based applications. It leverages a Mixture-of-Experts (MoE) architecture and supports a context length of up to 128k tokens. GLM-4.5 delivers significantly...

131KKontext
98KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.6Input / 1M
$2.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
cais/hleScore8.32Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
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BrunoSan Chronik

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Modelldaten und Nachrichten aus BrunoSan AI-News, OpenRouter und Hugging Face. Benchmark-Werte stammen aus den jeweils verlinkten Quellen; Testbedingungen können abweichen. Modelle bleiben auch ohne Benchmark-Werte sichtbar.