Tout savoir sur GLM-5

GLM-5 en bref

Zhipu AI (Z.ai) a publié GLM-5 le 12 février 2026. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 44 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il a donc 8 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Résultats aux benchmarks

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), GLM-5 obtient un indice de capacité de 77,2 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 87,8 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 80 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 72,1 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %
• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : 52,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5, atteint 84,7 %

Caractéristiques techniques

Sa fenêtre de contexte atteint 204 800 tokens, soit environ 307 pages de texte à 500 mots par page : assez pour un long rapport ou plusieurs contrats d'un coup. Une réponse peut compter jusqu'à 131 072 tokens.

Il accepte en entrée : texte.

Il sait appeler des outils (fonctions, API), ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (zai-org/GLM-5) : 753,9 milliards de paramètres, licence mit et 977 411 téléchargements sur les 30 derniers jours. Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Combien coûte GLM-5 ?

GLM-5 est facturé 0,60 $US par million de tokens en entrée et 2,69 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,017 $US, soit 17,33 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 2,7 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,15 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, GLM-5 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Son résultat à Terminal-Bench (52,4 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de GLM-5 sont :

• Kimi K2.5 (Moonshot AI, indice 78,1) — voir le comparatif
• GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai), indice 78,8) — voir le comparatif
• Muse Spark Open (Meta, indice 75,2) — voir le comparatif
• Kimi K3 (Moonshot AI, indice 80,7) — voir le comparatif