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GLM-5

Veröffentlichung
Februar 2026
Kontextfenster
200k Token
API-Preis In / Out
1,00 $ / 3,20 $
Parameter
744 Mrd.
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026

GLM-5 Modell-Übersicht

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.

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Multimodalität
Verfügbar
ReasoningToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
200k Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
1,00 $
Output-Preis / 1M Token
3,20 $
Parameter
744 Mrd.
Dateigröße
1404,19 GB
Vokabular
154,88k
Trainingsdaten
28.500 Mrd.

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0047 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

GLM-5 Benchmark Scores



Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturMoE-Transformer
Input Kontextlänge200k
Output Kontextlänge128k
TokenizerGLM Tokenizer

Besonderheiten

Neue Reinforcement-Learning-Infrastruktur"Slime" (asynchrones RL)
Attention MechanismusDeepSeek Sparse Attention (DSA)
Adaptive Thinking ModeAuswahlmöglichkeiten aus verschiedenen Reasoning-Modi

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Führendes Open-Source-Modell
    GLM-5 ist das erste Open-Weight-Modell, das einen Score von 50+ auf dem Artificial Analysis Intelligence Index erreicht. Es liegt auf einem Level mit proprietären westlichen Modellen wie Opus-4.5 und GPT-5.2 (high
  • Niedrige Halluzinationsrate
    GLM-5 erreicht die niedrigste jemals gemessene Halluzinationsrate aller von ArtificialAnalysis.ai getesteten Modelle.
  • Starke Coding- und Agent-Fähigkeiten
    GLM-5 erreicht mit 77,8% im SWE-bench Verified, 75,9 in BrowseComp (Top-Platzierung) und 89,7% im τ²-Benchmark hervorragende Ergebnisse, auf dem Level proprietärer Modelle.
  • Open Weights unter MIT-Lizenz
    Z.ai veröffentlicht GLM-5 vollständig open-source auf HuggingFace. Du kannst die Gewichte herunterladen und das Modell lokal deployen und ausführen, vorausgesetzt, deine Hardware ist stark genug. Kommerzielle Nutzung erlaubt.
  • Unabhängig von NVIDIA-Hardware
    Dass GLM-5 angeblich ohne NVIDIA Hardware trainiert werden konnte, könnte einen Durchbruch im LLM-Training bedeuten. Die Abhängigkeit chinesischer Modelle von US-Firmen wird immer weiter abgebaut.
  • Gutes Preis-/Leistungsverhältnis
    Mit $1,00 / $3,20 pro Million Input- / Output-Tokens ist GLM-5 deutlich günstiger als vergleichbare Frontier-Modelle von Anthropic oder OpenAI.

Nachteile

  • 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.

Vergleiche GLM-5 mit anderen LLMs

Vergleiche GLM-5 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.


Alle Modelle vergleichen

GLM-5 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GLM-5 ist auch direkt in GLM Coding Plan nutzbar.

App
GLM Coding Plan
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
18,00 $

Provider & APIs

Du kannst Z.ai GLM-5 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu GLM-5

Kann ich GLM-5 kostenlos nutzen?

Ja, GLM-5 ist in GLM Coding Plan auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GLM-5 Open Source?

GLM-5 wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht GLM-5?

GLM-5 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.

Was kostet GLM-5 über die API?

Über die API kostet GLM-5 1,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 3,20 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5?

GLM-5 verarbeitet bis zu 200k Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GLM-5?

Der direkte Vorgänger von GLM-5 ist GLM-4.7 (erschienen Dezember 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.