Perbandingan
Perbandingan GLM-5, spesifikasi demi spesifikasi
§ 01Head to head
Pilih perbandingan
GLM-5vsDeepSeek V4
GLM-5 vs DeepSeek V4
Dua lini model open-weights dengan konteks satu juta token. GLM lebih murah untuk input dan mendukung video; DeepSeek V4 Pro menawarkan output model flagship yang lebih murah.
Baca perbandingan1.2GLM-5vsQwen3.7
GLM-5 vs Qwen3.7
Konteks serupa, batas output sangat berbeda. GLM memiliki open weights dan input lebih murah; Qwen3.7 Flash memiliki output yang sedikit lebih murah.
Baca perbandingan1.3GLM-5vsClaude
GLM-5 vs Claude
Claude membaca file dan gambar di setiap tingkatan; GLM bersifat terbuka, jauh lebih murah, dan dapat menghasilkan output yang jauh lebih panjang.
Baca perbandingan1.4GLM-5vsGPT-6
GLM-5 vs GPT-6
Context satu juta token yang sama. GPT-6 membaca file dan gambar di setiap tier; GLM bersifat terbuka dan jauh lebih murah.
Baca perbandingan1.5GLM-5vsGemini
GLM-5 vs Gemini
Gemini membaca audio dan file; GLM bersifat terbuka, lebih murah, dan menghasilkan output yang jauh lebih panjang per permintaan.
Baca perbandingan1.6GLM-5.3vsGLM-5.3 Flash
GLM-5.3 vs GLM-5.3 Flash
Dua model di chat kami. Flash lebih murah, dapat membaca gambar, dan berlisensi MIT; GLM-5.3 adalah model Z.ai yang lebih tangguh untuk tugas coding tingkat lanjut.
Baca perbandingan§ 02Matriks
Model flagship berdampingan
Satu model perwakilan dari setiap lini. Harga terendah dan angka terbesar disorot.
| Model | GLM-5.3 | GLM-5.3 Flash | DeepSeek V4 Pro | Qwen3.7 Max | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pengembang | Z.ai | Z.ai | DeepSeek | Qwen | Anthropic | OpenAI | |
| Dirilis | 18 Agu 2026 | 26 Agu 2026 | 24 Apr 2026 | 21 Mei 2026 | 22 Sep 2026 | 22 Sep 2026 | 2 Sep 2026 |
| Jendela konteks | 1.05M | 1.05M | 1.05M | 1M | 1M | 1.05M | 1.05M |
| Output maksimum | 944K | 944K | 384K | 131K | 128K | 128K | 66K |
| Harga input | $0.079 | $0.0052 | $0.4461 | $1.48 | $4 | $2 | $0.825 |
| Harga output | $1.40 | $0.1985 | $0.8923 | $4.42 | $20 | $10 | $4.13 |
| Input | Teks | Teks, Gambar, Video | Teks | Teks | Teks, Gambar, File | Teks, Gambar, File | Teks, Gambar, Video, Audio, File |
| Open weights | Ya (Hugging Face) | Ya (Hugging Face) | Ya (Hugging Face) | Tidak | Tidak | Tidak | Tidak |
| Chat gratis di sini | Di chat kami | Di chat kami | — | — | — | — | — |
Harga dalam USD per 1 juta token sebagaimana tercantum di OpenRouter; nilai terbaik di setiap baris disorot. Sumber: daftar model OpenRouter dan model card resmi Hugging Face.
§ 03Metode
Cara kami membandingkan
- 3.1Angka berasal dari daftar model publik OpenRouter dan model card resmi Hugging Face, bukan dari siaran pers. Setiap sel tabel dapat diperiksa langsung dari sumber-sumber tersebut.
- 3.2Kami tidak menerbitkan skor benchmark sendiri. Benchmark vendor menggunakan harness dan pengaturan yang berbeda-beda, sehingga kami hanya mencantumkannya dengan atribusi dan khusus untuk model vendor itu sendiri.
- 3.3Setiap kesimpulan hanya menentukan pemenang jika data memutuskannya, seperti harga yang lebih murah atau batas output yang lebih besar. Kualitas penulisan atau penalaran bergantung pada tugas Anda, jadi ujilah langsung di chat gratis.
§ 04FAQ
Pertanyaan seputar perbandingan
Q01Apakah GLM-5 lebih baik daripada GPT-6 atau Claude?
Tergantung tugasnya. Dari segi harga dan keterbukaan, lini GLM-5 jelas unggul: GLM-5.3 Flash termasuk model berkemampuan tinggi paling murah di OpenRouter, dan beberapa model GLM-5 memiliki bobot terbuka (open weights). Untuk tugas tertentu, jawaban paling andal adalah dengan menguji prompt Anda sendiri.
Q02Dari mana angka-angka ini berasal?
Harga, context window, batas output, dan tipe input berasal dari daftar model publik OpenRouter. Jumlah parameter dan lisensi berasal dari model card resmi Hugging Face.
Q03Mengapa Anda tidak menampilkan skor benchmark untuk setiap model?
Benchmark yang diterbitkan oleh berbagai vendor diukur menggunakan alat dan pengaturan yang berbeda, sehingga menggabungkannya dalam satu tabel akan menyesatkan. Kami lebih memilih spesifikasi yang dapat diverifikasi dan pengujian praktis.
Q04Bisakah saya membandingkan model-model ini sendiri?
Ya. Chat gratis kami menjalankan GLM-5.3 Flash dan GLM-5.3. Ajukan pertanyaan yang sama seperti yang Anda tanyakan ke asisten lain dan bandingkan jawabannya secara langsung.
Q05Model GLM-5 mana yang Anda gunakan dalam perbandingan?
Sebagian besar GLM-5.3, model flagship-nya, dan GLM-5.3 Flash, model multimodal yang cepat, karena keduanya merupakan model serbaguna terbaru dari lini ini dan dijalankan di chat kami. Model GLM-5 yang lebih lama dibandingkan di halamannya masing-masing.
Q06Seberapa sering angka-angka ini diperbarui?
Harga dan batasan berubah dari waktu ke waktu. Setiap tabel menampilkan data OpenRouter yang kami gunakan saat halaman ini ditulis; periksa OpenRouter untuk angka terkini sebelum mengambil keputusan pembelian besar.
Q07Apa yang paling penting saat memilih model?
Bagi sebagian besar tim, hal terpenting adalah karakteristik beban kerja: seberapa banyak yang Anda kirim, seberapa banyak yang Anda terima kembali, input apa saja yang Anda butuhkan, dan apakah Anda harus melakukan self-host. Tabel-tabel ini disusun persis berdasarkan pertanyaan-pertanyaan tersebut.
Coba sekarang
Tanyakan sesuatu yang nyata kepada GLM-5.3.
Tanpa akun, tanpa kartu, tanpa instalasi. Ketik pertanyaan dan lihat GLM-5.3 Flash menjawab dalam hitungan detik — beralih ke GLM-5.3 untuk masalah tersulit.