Quel est le score de GLM-5 ?

GLM-5 obtient un score IA de 76,1, avec une marge de 73,5 à 78,7, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 76e sur 246 modèles, à partir de 21 mesures.

Dans quelles tâches GLM-5 est-il le plus fort ?

Ses deux meilleures tâches sont agents (83,7) et écriture (81,3). Sa tâche la plus faible est raisonnement (73,2).

Combien coûte GLM-5 ?

0,52 € par million de jetons en entrée et 1,66 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

GLM-5 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 11 février 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

Fiche modèle · édition du 28 septembre 2026

GLM-5

Z.ai (Zhipu AI) · Chine · sorti le 11 février 2026Z.ai (Zhipu AI) · Chine · 11 février 2026

Poids ouverts · MIT
Serveur seulement
Classe énergétique E

76,1de 73,5 à 78,7Rang 76 · 95 %

Empreinte

Raisonnement73,2Code78,2Agents83,7Usage79,0Maths74,0Sciences79,8Français74,0VisionÉcriture81,3Web79,2

Score général

76,1de 73,5 à 78,7

Rang76Groupe 8, ex æquoCouverture95 %21 mesures

Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

Raisonnement
73,2Rang 68 · 56 %
Code
78,2Rang 41 · 31 %
Agents
83,7Provisoire · 11 %
Usage
79,0Rang 70 · 100 %
Maths
74,0Rang 62 · 50 %
Sciences
79,8Provisoire · 40 %
Français
74,0Rang 51 · 50 %
Vision
Non mesuré
Écriture
81,3Rang 56 · 100 %
Web
79,2Rang 61 · 100 %

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluée	Indice v4.3	Rang chez eux	Vitesse	Premier jeton	Prix par million de jetonsentrée / sortie
GLM-5 (Reasoning)	27,9estimé	hors classement	74,1 jetons/s	1,60 s	1 $ / 3,2 $
GLM-5 (Non-reasoning)	21,8estimé	hors classement	66,2 jetons/s	1,68 s	1 $ / 3,2 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

Cartes graphiquesTrop juste
PC portables GeForce RTXTrop juste
PC portables Intel Core UltraTrop juste
PC portables Snapdragon X2Trop juste
MacTrop juste
Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
Sans carte graphiqueTrop juste
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits513,4 GoAllégée, 8 bits898,4 GoComplète, 16 bits1 711,2 GoLe pointillé marque 448 Go, la mémoire utile de quatre DGX Spark en grappe, la plus grande machine que nous suivons.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire.

Fiche technique

Prix: 0,52 € / 1,66 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte: 202 752 jetonsenviron 152 000 mots
Entrées: Texte
Réflexion: Non communiqué
Paramètres: 744 milliards
Licence: MITpoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique: Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe: Possible
Connaissances jusqu'à: Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du 30 septembre 2026

Disponible dans: Kiroinclus
OpenCoderetiré depuis le 14 mai 2026

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

22 mesures · la matière du score

BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource

GPQA Diamond87,8 %80,1InconnueACTIFepoch.ai

OTIS Mock AIME 2024-202580 %71,8InconnueSATURÉepoch.ai

SWE-bench Verified72,1 %79,9InconnueACTIFepoch.ai

Arena, écriture créative1 448,8 Elo87,6InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions d'experts1 481,6 Elo81,8InconnueACTIFarena.ai

Arena, texte1 457,7 Elo82,8InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de code1 497,9 Elo81,1InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions en français1 474,9 Elo81,4InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de maths1 443,3 Elo78,3InconnueACTIFarena.ai

Terminal-Bench 2.052,4 %78,9Inconnue · Terminus 2ACTIFtbench.ai

Vending-Bench 24 432 $87,5InconnueACTIFepoch.ai

Code Arena, WebDev1 434,0 Elo79,5InconnueACTIFarena.ai

Voir les 10 autres mesures

WeirdML (v2)48,2 %73,3InconnueACTIFepoch.ai

ARC-AGI-144,7 %72,7InconnueSATURÉepoch.ai

SimpleBench53,2 %78,7InconnueACTIFepoch.ai

compar:IA937,0 Elo35,1InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr

FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025)16,4 %74,8InconnueACTIFepoch.ai

ForecastBench61 %86,5InconnueACTIFepoch.ai

CL-bench18,7 %80,0InconnueACTIFepoch.ai

Chess Puzzles10 %65,1InconnueACTIFepoch.ai

ARC-AGI-24,9 %71,9InconnueSATURÉepoch.ai

FrontierMath, palier 4 (version 2025)2,1 %72,7InconnueACTIFepoch.ai

En bref

Quel est le score de GLM-5 ?: GLM-5 obtient un score IA de 76,1, avec une marge de 73,5 à 78,7, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 76e sur 246 modèles, à partir de 21 mesures.
Dans quelles tâches GLM-5 est-il le plus fort ?: Ses deux meilleures tâches sont agents (83,7) et écriture (81,3). Sa tâche la plus faible est raisonnement (73,2).
GLM-5 peut-il tourner en local ?: Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
Combien coûte GLM-5 ?: 0,52 € par million de jetons en entrée et 1,66 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite GLM-5 ?: GLM-5 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 11 février 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.