La première entrée est toujours la source de l’épingle. La confiance globale est une moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle chaque référence étaye les heures de début et de fin retenues ci-dessus ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récente.
Epoch[5] AI indique que GLM-5 est sorti le 11 février 2026 et l'article de Maxime Labonne sur Hugging Face[3][6] dit « Le 11 février 2026 ... Z.ai a officiellement publié GLM-5 » ; les poids Hugging Face ont été mis en ligne à partir de 06:15 UTC ce jour-là. The Decoder[4] date son article du 12 février et les notes de version de Z.ai indiquent 2026-02-12, soit la même annonce à l'heure de Pékin.
Gives the Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 score of 50 (first open-weight model there), API prices of $1.00 and $3.20 per million tokens, and the 28-34% Hong Kong share jump on the day.[1]
Adds the "Pony Alpha" stealth run on OpenRouter from 6 February, LMArena Text Arena score 1452 (#1 open model) and the unconfirmed Reuters report of Huawei Ascend training.[1]
Independent report: 744B parameters, Vending Bench 2 result (run by Andon Labs), SWE-bench Verified 77.8 against Claude Opus 4.5's 80.9, document generation to .docx/.pdf/.xlsx, support for Huawei Ascend, Moore Threads and Cambricon chips.[1]
Epoch AI lists GLM-5 as an open-weights model from Z.ai released 11 February 2026, ranking 18th of 181 tracked models at release.
Il manque quelque chose ou une erreur s'est glissée ? Dites-le avec vos mots : un lien qui étaye cette épingle, une autre date de début ou de fin et pourquoi, ou une information absente ou erronée. L'IA la vérifie au regard des sources de l'épingle, en cherche de meilleures et ajoute toute page qui vous donne raison. Les sources de l'épingle restent celles qui comptent le plus. L'IA regarde aussi les images : une image qui montre autre chose, ou qui le montre mal, passe en dernier ou est remplacée.
Titre original: GLM-5 Released
Tableau de résultats de Z.ai tiré de la fiche du modèle, tel que publié[6].
| Benchmark | GLM-5 | GLM-4.7 | DeepSeek-V3.2 | Kimi K2.5 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | GPT-5.2 (xhigh) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE | 30.5 | 24.8 | 25.1 | 31.5 | 28.4 | 37.2 | 35.4 |
| HLE (avec outils) | 50.4 | 42.8 | 40.8 | 51.8 | 43.4* | 45.8* | 45.5* |
| AIME 2026 I | 92.7 | 92.9 | 92.7 | 92.5 | 93.3 | 90.6 | - |
| HMMT Nov. 2025 | 96.9 | 93.5 | 90.2 | 91.1 | 91.7 | 93.0 | 97.1 |
| IMOAnswerBench | 82.5 | 82.0 | 78.3 | 81.8 | 78.5 | 83.3 | 86.3 |
| GPQA-Diamond | 86.0 | 85.7 | 82.4 | 87.6 | 87.0 | 91.9 | 92.4 |
| SWE-bench Verified | 77.8 | 73.8 | 73.1 | 76.8 | 80.9 | 76.2 | 80.0 |
| SWE-bench Multilingual | 73.3 | 66.7 | 70.2 | 73.0 | 77.5 | 65.0 | 72.0 |
| Terminal-Bench 2.0 (Terminus 2) | 56.2 / 60.7 † | 41.0 | 39.3 | 50.8 | 59.3 | 54.2 | 54.0 |
| Terminal-Bench 2.0 (Claude Code) | 56.2 / 61.1 † | 32.8 | 46.4 | - | 57.9 | - | - |
| CyberGym | 43.2 | 23.5 | 17.3 | 41.3 | 50.6 | 39.9 | - |
| BrowseComp | 62.0 | 52.0 | 51.4 | 60.6 | 37.0 | 37.8 | - |
| BrowseComp (avec gestion du contexte) | 75.9 | 67.5 | 67.6 | 74.9 | 67.8 | 59.2 | 65.8 |
| BrowseComp-Zh | 72.7 | 66.6 | 65.0 | 62.3 | 62.4 | 66.8 | 76.1 |
| τ²-Bench | 89.7 | 87.4 | 85.3 | 80.2 | 91.6 | 90.7 | 85.5 |
| MCP-Atlas (Public Set) | 67.8 | 52.0 | 62.2 | 63.8 | 65.2 | 66.6 | 68.0 |
| Tool-Decathlon | 38.0 | 23.8 | 35.2 | 27.8 | 43.5 | 36.4 | 46.3 |
| Vending Bench 2 | $4,432.12 | $2,376.82 | $1,034.00 | $1,198.46 | $4,967.06 | $5,478.16 | $3,591.33 |
* indique des résultats sur l'ensemble complet ; † indique une variante vérifiée de Terminal-Bench 2.0 qui corrige les instructions ambiguës. Vending Bench 2 a été exécuté par Andon Labs.