GLM-5 (Reasoning)

Zhipu AI

Open-Weights Text-LLM

Chinas Frontier-Open-Weights mit DeepSeek Sparse Attention. HINWEIS: Bisheriger YAML-Eintrag hatte falsche Parameter (240B-A32B); GLM-5 ist tatsaechlich 744B-A40B. Benchmark-Werte komplett aus offizieller Z.ai-Modell-Karte, ersetzen den unbelegten MMLU-Wert 86.0 von vorher.

Parameter: 744B (A40B, MoE)
Veröffentlicht: 11.02.2026
Messwerte: 12

Benchmarks

Alle gespeicherten Werte, nach Themengebiet gruppiert. Das Leaderboard zeigt je Ansicht nur einen davon.

Allgemein-Wissen

Benchmark	Wert	Gemessen	Quelle
AA Intelligence Index Aggregat von Artificial Analysis aus 7+ Benchmarks (MMLU-Pro, GPQA, HLE, LiveCodeBench, AIME, TerminalBench-Hard, Tau2).	27.9	12.09.2026	Beleg

Reasoning / Wissenschaft

Benchmark	Wert	Gemessen	Quelle
GPQA Diamond 198 Graduate-level Bio/Physik/Chemie-Fragen, leak-protected.	82.0	12.09.2026	Beleg
LCR Long-Context-Reasoning-Benchmark (langer Kontext + Logik).	75.7	12.09.2026	Beleg
Humanity's Last Exam (mit Tools) HLE mit Tool-Use erlaubt (Web-Suche, Code).	50.4	—	Beleg
Humanity's Last Exam 2158 Multi-Domain-Fragen, eine der schwersten Suiten.	29.3	12.09.2026	Beleg

Coding / Engineering

Benchmark	Wert	Gemessen	Quelle
SWE-Bench Verified Echte GitHub-Issues fixen (1699 verifizierte Tasks).	77.8	—	Beleg
SciCode Wissenschafts-Codierungsaufgaben (Physik/Chemie/Bio).	46.2	04.09.2026	Beleg
AA Coding Index Aggregat aus LiveCodeBench, Tau2 und SciCode. Coding-spezifisches Pendant zum Intelligence-Index.	44.2	19.06.2026	Beleg

Agent / Tool-Use

Benchmark	Wert	Gemessen	Quelle
TAU2 Tool-/Agent-Use-Benchmark Variante 2.	98.2	12.09.2026	Beleg
IFBench Instruction-Following-Benchmark (Befolgen komplexer Vorgaben).	72.3	12.09.2026	Beleg
Terminal-Bench 2.0 Terminal-basierte Agent-Aufgaben (SysAdmin + Coding).	43.2	12.09.2026	Beleg

Mathematik

Benchmark	Wert	Gemessen	Quelle
AIME 2026 American Invitational Math Examination 2026.	92.7	—	Beleg

Preise

Einheit	USD	Anbieter	Stand	Quelle
USD pro 1 Mio Input-Tokens	1,00	Artificial Analysis (median)	12.09.2026	Beleg
USD pro 1 Mio Input-Tokens	1,00	(initial YAML)	15.02.2026	Beleg
USD pro 1 Mio Output-Tokens	3,20	Artificial Analysis (median)	12.09.2026	Beleg
USD pro 1 Mio Output-Tokens	3,20	(initial YAML)	15.02.2026	Beleg

Speicherbedarf

Wie viel Videospeicher das Modell je Quantisierung belegt — die Größe entscheidet, ob es auf eine vorhandene Grafikkarte passt.

Variante	Bedarf	Quelle
Q4_K_M (Standard 4-bit)	241,0 GB	Beleg
Q5_K_M	492,8 GB geschätzt	Beleg
Q8_0	736,2 GB geschätzt	Beleg
BF16 (unquantisiert)	1500,0 GB	Beleg