zhipu

GLM-5

GLM-5 হলো Zhipu AI-এর ৭৪৪ বিলিয়ন parameter-এর open-weight পাওয়ারহাউস, যা লং-হরাইজন agentic টাস্ক, কোডিং এবং সঠিক তথ্যের ক্ষেত্রে ২০০K context window সহ অসাধারণ...

Open WeightsAgentic EngineeringMoEZhipu AICoding AI
zhipu logozhipuGLM১১ ফেব্রুয়ারি, ২০২৬
কনটেক্সট
200Kটোকেন
সর্বোচ্চ আউটপুট
128Kটোকেন
ইনপুট মূল্য
$1.00/ 1M
আউটপুট মূল্য
$3.20/ 1M
মোডালিটি:Text
ক্ষমতা:টুলসস্ট্রিমিংরিজনিং
বেঞ্চমার্ক
GPQA
68.2%
GPQA: স্নাতকোত্তর স্তরের বিজ্ঞান প্রশ্ন. জীববিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন থেকে 448 টি প্রশ্ন সহ কঠোর বেঞ্চমার্ক। PhD বিশেষজ্ঞরা মাত্র 65-74% নির্ভুলতা অর্জন করেন। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 68.2% স্কোর করেছে।
HLE
32%
HLE: বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি. বিশেষায়িত ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি প্রদর্শনের জন্য মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 32% স্কোর করেছে।
MMLU
85%
MMLU: বিশাল মাল্টিটাস্ক ভাষা বোঝাপড়া. 57 টি একাডেমিক বিষয়ে 16,000 প্রশ্ন সহ ব্যাপক বেঞ্চমার্ক। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 85% স্কোর করেছে।
MMLU Pro
70.4%
MMLU Pro: MMLU পেশাদার সংস্করণ. 12,032 প্রশ্ন এবং কঠিন 10-অপশন ফরম্যাট সহ MMLU এর উন্নত সংস্করণ। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 70.4% স্কোর করেছে।
SimpleQA
48%
SimpleQA: তথ্যগত নির্ভুলতা বেঞ্চমার্ক. সঠিক, তথ্যভিত্তিক উত্তর প্রদানের মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 48% স্কোর করেছে।
IFEval
88%
IFEval: নির্দেশ অনুসরণ মূল্যায়ন. মডেল কতটা ভালোভাবে নির্দিষ্ট নির্দেশ এবং সীমাবদ্ধতা অনুসরণ করে তা পরিমাপ করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 88% স্কোর করেছে।
AIME 2025
84%
AIME 2025: আমেরিকান আমন্ত্রণমূলক গণিত পরীক্ষা. মর্যাদাপূর্ণ AIME পরীক্ষা থেকে প্রতিযোগিতা স্তরের গণিত সমস্যা। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 84% স্কোর করেছে।
MATH
88%
MATH: গাণিতিক সমস্যা সমাধান. বীজগণিত, জ্যামিতি, ক্যালকুলাসে সমস্যা সমাধান পরীক্ষা করা ব্যাপক গণিত বেঞ্চমার্ক। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 88% স্কোর করেছে।
GSM8k
97%
GSM8k: প্রাথমিক বিদ্যালয় গণিত 8K. প্রাথমিক বিদ্যালয় স্তরের 8,500 গণিত শব্দ সমস্যা। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 97% স্কোর করেছে।
MGSM
90%
MGSM: বহুভাষিক প্রাথমিক গণিত. 10 টি ভাষায় অনুবাদিত GSM8k বেঞ্চমার্ক। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 90% স্কোর করেছে।
MathVista
0%
MathVista: গাণিতিক ভিজ্যুয়াল রিজনিং. ভিজ্যুয়াল উপাদান সহ গণিত সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 0% স্কোর করেছে।
SWE-Bench
77.8%
SWE-Bench: সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বেঞ্চমার্ক. AI মডেলগুলি Python প্রকল্পে প্রকৃত GitHub সমস্যা সমাধান করার চেষ্টা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 77.8% স্কোর করেছে।
HumanEval
90%
HumanEval: Python প্রোগ্রামিং সমস্যা. 164 টি প্রোগ্রামিং সমস্যা যেখানে মডেলগুলিকে সঠিক Python ফাংশন বাস্তবায়ন তৈরি করতে হবে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 90% স্কোর করেছে।
LiveCodeBench
52%
LiveCodeBench: লাইভ কোডিং বেঞ্চমার্ক. ক্রমাগত আপডেট হওয়া, বাস্তব-বিশ্ব প্রোগ্রামিং চ্যালেঞ্জে কোডিং দক্ষতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 52% স্কোর করেছে।
MMMU
0%
MMMU: মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া. 30 টি বিশ্ববিদ্যালয় বিষয় থেকে মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া বেঞ্চমার্ক। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 0% স্কোর করেছে।
MMMU Pro
0%
MMMU Pro: MMMU পেশাদার সংস্করণ. আরও চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন সহ MMMU এর উন্নত সংস্করণ। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 0% স্কোর করেছে।
ChartQA
0%
ChartQA: চার্ট প্রশ্ন ও উত্তর. চার্ট এবং গ্রাফ থেকে তথ্য বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 0% স্কোর করেছে।
DocVQA
0%
DocVQA: ডকুমেন্ট ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন. ডকুমেন্ট ছবি থেকে তথ্য বের করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 0% স্কোর করেছে।
Terminal-Bench
56.2%
Terminal-Bench: টার্মিনাল/CLI কাজ. কমান্ড-লাইন অপারেশন সম্পাদন করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 56.2% স্কোর করেছে।
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: বিমূর্তকরণ এবং যুক্তি. নতুন প্যাটার্ন স্বীকৃতি ধাঁধার মাধ্যমে তরল বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করে। GLM-5 এই বেঞ্চমার্কে 12% স্কোর করেছে।

GLM-5 সম্পর্কে

GLM-5 এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

GLM-5 হলো Zhipu AI-এর ফ্ল্যাগশিপ ফাউন্ডেশন model, যা স্বায়ত্তশাসিত agentic workflows এবং জটিল সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি বিশাল ৭৪৪ বিলিয়ন parameter-এর Mixture-of-Experts (MoE) আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যেখানে পারফরম্যান্স এবং গতির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে inference চলাকালীন ৪০ বিলিয়ন parameters সক্রিয় থাকে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং টাস্কে proprietary frontier model-গুলোর সমকক্ষ পারফরম্যান্স দেখানো প্রথম open-weight সিস্টেম এটি, যা SWE-bench Verified-এ ৭৭.৮% স্কোর করেছে।

এই model-টি ১০০,০০০ Huawei Ascend চিপের একটি দেশীয় ক্লাস্টার ব্যবহার করে ২৮.৫ ট্রিলিয়ন tokens দিয়ে ট্রেনিং দেওয়া হয়েছে। এটি তার ২০০,০০০ token context window জুড়ে লজিক্যাল কনসিস্টেন্সি বজায় রাখতে Multi-head Latent Attention (MLA) এবং DeepSeek Sparse Attention (DSA)-এর মতো বিশেষ মেকানিজম ব্যবহার করে। এই টেকনিক্যাল স্ট্যাকটি GLM-5-কে এই সাইজের অন্যান্য dense model-এর তুলনায় কম ল্যাটেন্সিতে দীর্ঘ মেয়াদী পরিকল্পনা এবং রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট করতে সাহায্য করে।

Zhipu AI, GLM-5-কে MIT লাইসেন্সের অধীনে রিলিজ করেছে, যা এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারকারীদের সংবেদনশীল ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য weights-গুলো লোকালি ডেপ্লয় করার সুযোগ দেয়। প্রতি মিলিয়ন tokens-এর জন্য মাত্র ১.০০ ডলার খরচ হওয়ায় এটি Claude ৪.৫-এর মতো প্রতিদ্বন্দ্বী model-গুলোর চেয়ে ৬ গুণ সাশ্রয়ী। model-টিতে একটি ডেডিকেটেড থিংকিং মোড রয়েছে, যা আগের মডেলগুলোর তুলনায় hallucination-এর হার উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে আনে।

GLM-5

GLM-5 এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে GLM-5 ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

স্বায়ত্তশাসিত সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং

SWE-bench Verified-এ ৭৭.৮% স্কোর ব্যবহার করে জটিল GitHub ইস্যু সমাধান এবং পুরো রিপোজিটরি জুড়ে রিফ্যাক্টরিং করা।

এন্টারপ্রাইজ টুল অর্কেস্ট্রেশন

ফাইন্যান্স এবং লিগ্যাল সেক্টরে ব্যাক-অফিস অটোমেশন সামলাতে ইন্টারনাল API জুড়ে মাল্টি-স্টেপ agentic workflows পরিচালনা করা।

দীর্ঘ কনটেক্সট রিপোজিটরি বিশ্লেষণ

২০০,০০০ token-এর window ব্যবহার করে পুরো ডকুমেন্টেশন সেট বা মাল্টি-ফাইল কোডবেস একবারে ইনজেস্ট এবং বিশ্লেষণ করা।

পার্সোনাল AI কো-ওয়ার্কার

OpenClaw-এর মতো open-source এজেন্টদের শক্তি যোগানো, যা ২৪/৭ ইমেইল, ক্যালেন্ডার এবং ব্যাকগ্রাউন্ড টাস্ক অত্যন্ত নির্ভরযোগ্যতার সাথে পরিচালনা করতে পারে।

অন-প্রিমিস প্রাইভেট ইন্টেলিজেন্স

MIT লাইসেন্সের অধীনে model-টিকে লোকাল সার্ভারে ডেপ্লয় করে সংবেদনশীল কর্পোরেট অপারেশনের জন্য পূর্ণ ডেটা গোপনীয়তা নিশ্চিত করা।

সাশ্রয়ী এজেন্ট স্কেলিং

proprietary frontier model-গুলোর চেয়ে ৬-৮ গুণ কম খরচে reasoning-এর মান ঠিক রেখে উচ্চ-ভলিউম সম্পন্ন agentic সেশন চালানো।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

এলিট কোডিং পারফরম্যান্স: SWE-bench Verified-এ ৭৭.৮% স্কোর অর্জন করেছে, যা স্বায়ত্তশাসিত সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য Claude Opus-এর মতো proprietary জায়ান্টদের সমতুল্য।
নেটিভ Vision নেই: এই model-টি সরাসরি ছবি প্রসেস করতে পারে না, যা আধুনিক মাল্টিমডাল UI/UX workflows-এ এর ব্যবহার সীমিত করে।
৬ গুণ সাশ্রয়ী: প্রতি ১ মিলিয়ন ইনপুট tokens-এর জন্য মাত্র ১ ডলার খরচে frontier-লেভেল reasoning প্রদান করে, যা বড় স্কেলে agentic ডেপ্লয়মেন্টকে লাভজনক করে তোলে।
Terminal টাস্কে কিছুটা ল্যাগ: Terminal-Bench 2.0-তে এর পারফরম্যান্স ৫৬.২%, যা শীর্ষস্থানীয় proprietary প্রতিযোগীদের তুলনায় কিছুটা কম।
MIT লাইসেন্সকৃত Weights: Hugging Face-এ পূর্ণ open-weight প্রাপ্তি, যা Huawei Ascend বা NVIDIA হার্ডওয়্যারে ব্যক্তিগত লোকাল ডেপ্লয়মেন্টের সুযোগ দেয়।
Hallucination-এর হার: প্রাথমিক benchmark অনুযায়ী, নির্দিষ্ট কিছু জটিল reasoning টাস্কে এর hallucination-এর হার প্রায় ৩০%, যা অন্যান্য শীর্ষ মডেলের চেয়ে বেশি।
বিশাল কনটেক্সট ক্যাপাসিটি: ২০০K token window এবং ১২৮K আউটপুট tokens-এর সক্ষমতা রিপোজিটরি-ওয়াইড বিশ্লেষণ এবং দীর্ঘ ফরম্যাটের টেক্সট তৈরির জন্য আদর্শ।
হার্ডওয়্যার ভিন্নতা: Huawei Ascend হার্ডওয়্যারে ট্রেনিং নেওয়ার কারণে সাধারণ NVIDIA-ভিত্তিক সফটওয়্যার স্ট্যাকে ডেপ্লয় করলে সামান্য পারফরম্যান্স ভিন্নতা দেখা দিতে পারে।

API দ্রুত শুরু

zai/glm-5

ডকুমেন্টেশন দেখুন
zhipu SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Analyze this repo structure and refactor to GraphQL." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of response) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

GLM-5 সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

GLM-5 সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

GLM-5 একটি open-source ৭৪৪ বিলিয়ন parameter-এর model যা কোডিংয়ের ক্ষেত্রে Claude Opus-এর কাছাকাছি পারফর্ম করে... কিন্তু দামের পার্থক্যটা অনেক বড় প্রভাব ফেলে।
Odd-Coconut-2067
reddit
২০০,০০০ token-এর window আপনার কাজের ধরন বদলে দেয়: একটি সিঙ্গেল রিফ্যাক্টরের জন্য ২০টির বেশি ফাইল বিশ্লেষণ করুন অথবা জটিল PR ডিফস একবারে রিভিউ করুন।
AskCodi
reddit
আমি Claude API-তে মাসে ~$৯০ খরচ করতাম, GLM-5 ব্যবহারের পর তা ১৫ ডলারের নিচে নেমে এসেছে এবং কোয়ালিটিতে কোনো বড় পার্থক্য চোখে পড়েনি।
IulianHI
reddit
এর hallucination-এর হার ৩০% এর আশেপাশে, যেখানে Gemini ৩ Pro-এর হার ৮৮%।
Sid
youtube
৪.৭ পরীক্ষা শেষ করার আগেই GLM-5 চলে এসেছে, এবং প্রতিদিনের কোডিংয়ের ক্ষেত্রে এর reasoning-এর উন্নয়নটা বেশ স্পষ্ট।
able_wong
twitter
Zhipu-এর MIT লাইসেন্সে এটি রিলিজ করা লোকাল LLM কমিউনিটির জন্য একটি বিশাল পদক্ষেপ।
dev_tester
twitter

GLM-5 সম্পর্কে ভিডিও

GLM-5 সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

এটি ৫.২ কোডেক এবং Opus ৪.৫-এর মতো model-গুলোর সাথে পাল্লা দিচ্ছে। [০০:২৬]

এটি প্রথম open-weight model যা দিয়ে আমি এক ঘণ্টার বেশি সময়ের কাজ কোনো সমস্যা ছাড়াই সম্পন্ন করেছি। [০৩:৫০]

এর hallucination-এর হার ৩০% এর আশেপাশে, যেখানে Gemini ৩ Pro-এর হার ৮৮%। [২০:৪৫]

এর reasoning ডেনসিটি GLM-৪-এর চেয়ে অনেক বেশি। [০৮:১২]

আমার ইন্টারনাল কোডিং টাস্কগুলোর জন্য এটি মূলত Claude ৩.৫ Sonnet-এর জায়গা দখল করেছে। [১৫:৩০]

তারা আক্ষরিক অর্থে parameters-এর সংখ্যা দ্বিগুণ করেছে... ৭৪৪ পর্যন্ত। [০০:১৯]

এটি অনেক বড় হওয়া সত্ত্বেও পুরনো model-এর মতোই বা তার চেয়ে দ্রুত গতিতে চলে। [০৫:০৪]

সেলফ-কারেকশন। অবজ্ঞাপূর্ণ হবেন না। একে একটি যৌক্তিক প্রশ্ন হিসেবে গণ্য করুন। [০৮:৩২]

এর স্পার্স অ্যাটেনশন মেকানিজম এত বড় model হওয়ার পরেও মেমোরি খরচ কম রাখে। [১২:৪৫]

এর open-weight প্রাপ্যতা এটিকে লোকাল হোস্টিংয়ের জন্য নতুন চ্যাম্পিয়ন করে তুলেছে। [১৮:১০]

তারা Slime নামের নিজস্ব RL ইঞ্জিন তৈরি করেছে। [০১:৪৯]

২০০,০০০ token-এর context window এন্টারপ্রাইজ AI-এর সংজ্ঞাই বদলে দিচ্ছে। [০২:৫০]

এটি SWE-bench verified-এ ৭৭.৮ স্কোর করেছে, যা Gemini ৩ Pro-এর ৭৬.২-কে ছাড়িয়ে গেছে। [০৪:০৫]

Zhipu AI প্রমাণ করছে যে দেশীয় হার্ডওয়্যার দিয়েই বিশ্বমানের model তৈরি সম্ভব। [০৭:৫৫]

Agentic ইঞ্জিনিয়ারিং এখানে মূল ফোকাস, শুধু সাধারণ চ্যাট নয়। [১১:২০]

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট
ওয়েব অটোমেশন
স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

GLM-5 এর জন্য প্রো টিপস

GLM-5 থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

Agentic Mode সক্রিয় করুন

আপনার prompts-এ মাল্টি-স্টেপ পরিকল্পনা নির্ধারণ করুন, কারণ GLM-5 সাধারণ চ্যাট রেসপন্সের চেয়ে স্বায়ত্তশাসিত ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য বেশি অপ্টিমাইজ করা।

লোকাল হার্ডওয়্যার অ্যালোকেশন

সর্বোত্তম throughput নিশ্চিত করতে MindSpore ফ্রেমওয়ার্ক সহ পর্যাপ্ত VRAM বা নেটিভ Huawei Ascend হার্ডওয়্যার নিশ্চিত করুন।

ফলব্যাক চেইন ইমপ্লিমেন্ট করুন

GLM-5 কে আপনার প্রাথমিক reasoning model হিসেবে কনফিগার করুন এবং সহজ ইনস্ট্রাকশনের জন্য GLM-4.7-Flash কে সাশ্রয়ী ফলব্যাক হিসেবে ব্যবহার করুন।

স্ট্রাকচার্ড আউটপুট ব্যবহার করুন

ডেলিভারেবলের জন্য স্পষ্ট স্কিমা রিকোয়ারমেন্ট দেওয়া হলে GLM-5 নির্ভুল .docx এবং .xlsx ফরম্যাট তৈরিতে অসাধারণ দক্ষতা দেখায়।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

সম্পর্কিত AI Models

anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
anthropic

Claude 4.5 Sonnet

Anthropic

Anthropic's Claude Sonnet 4.5 delivers world-leading coding (77.2% SWE-bench) and a 200K context window, optimized for the next generation of autonomous agents.

200K context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M

GLM-5 সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নাবলী

GLM-5 সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নের উত্তর খুঁজুন