Glm 5v Turbo

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silvamux/glm-5v-turbo

GLM 5v Turbo面向企业知识检索、资料问答与检索增强生成提供稳定的模型能力,优势集中在信息检索/RAG和数学与科学推理,并支持图像、视频信息输入。适合需要兼顾任务理解与结果质量的产品和研发团队。

Supported modalities
text·image·video
Input price¥5-7per 1M tokens
Output price¥22-26per 1M tokens
Context1M
Max output131K

Pricing

Tiers are determined by the input context length of each request; Tune and Pro share the same tiered prices.

Unit: per 1M tokens
Input contextInputOutputCache readCache write
≤ 32.768K tokens¥5¥22¥1.2¥0
> 32.768K tokens¥7¥26¥1.8¥0

Capabilities

GLM 5v Turbo在本轮能力评测中综合得分81,整体表现优秀。其信息检索 / RAG(95%)和数学与科学推理(93%)表现突出,能够从知识库和多来源资料中定位信息、组织证据并生成有依据的回答,并处理数学求解、科学分析和结构化推理任务。对企业知识库团队、AI 应用开发者和研究人员而言,它适合用于资料检索、文档问答、信息抽取和检索增强生成场景,解决从大量资料中找到相关信息,并形成可用于后续决策的回答;文本理解(91%)也为相关任务提供补充。在能力边界上,智能体协同(45%)相对较弱,在需要多步骤自主规划、连续工具调用或跨智能体协作的任务中,建议增加人工复核或专项验证。

Overall
81/ 100优秀
Highlights信息检索 / RAG 95%数学与科学推理 93% · 文本理解 91%
Best for代码研发 / 高准确率专业场景Scenario fit 81%
Relative weakness智能体协同45%

专项进阶能力

8 items
智能体协同45%

7 questions · 主/客观混合

代码生成90%

10 questions · 客观

代码理解与调试75%

12 questions · 主观

创意写作79%

17 questions · 主观

信息检索 / RAG95%

13 questions · 主/客观混合

数学与科学推理93%

14 questions · 客观

长文本处理87%

3 questions · 主观

多语言能力89%

10 questions · 主/客观混合

通用基础能力

3 items
通识知识76%

15 questions · 主/客观混合

文本理解91%

5 questions · 主观

逻辑推理74%

20 questions · 主/客观混合

安全与合规能力

2 items
幻觉控制83%

9 questions · 主观

指令遵循80%

14 questions · 主观

Performance

Glm 5v Turbo

glm-5v-turbo
延迟
28.65s
吞吐量
4.3Ktokens/min
可用率
100.0%
Availability
100.0%
完成率
100%
缓存命中率
0.7%
累计评测耗时
5709.1s
Token 消耗
409,221tokens
平均请求次数
1.0
TPM
4,301tokens/min
QPM
1.6req/min

Glm 5v Turbo example code and API

Proglm-5v-turbo
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
UnifiedOpenAIAnthropic
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5v-turbo",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, please introduce yourself"}]
  }'