GLM 5V Turbo est un modèle de Z.ai sorti le 1er avril 2026, conçu pour les tâches de code fondées sur la vision selon la documentation de Z.ai. Selon la documentation de Z.ai, il lit le texte, les images, la vidéo et les fichiers et produit du texte.
GLM 5V Turbo sait appeler des outils sur OpenRouter. Selon la documentation de Z.ai, il est optimisé pour les flux de travail d’agents et fonctionne avec des agents comme Claude Code et OpenClaw. Dans ces workflows, c’est-à-dire ces enchaînements de tâches, le modèle peut comprendre l’environnement, planifier les actions puis exécuter les tâches, selon la documentation de Z.ai.
GLM 5V Turbo comprend les images, les vidéos et les fichiers, selon la documentation de Z.ai. Parmi les Skills officiels, des capacités spécialisées fournies par Z.ai, la localisation visuelle, appelée Visual Grounding, repère dans une image l’objet ou la zone désignée par une description en langage naturel, le plus souvent avec un cadre, selon cette même documentation de Z.ai.
GLM 5V Turbo est conçu pour les tâches de programmation fondées sur la vision, selon la documentation de Z.ai. Pour le code sur texte seul, Z.ai décrit aussi des performances solides sur les volets Backend, Frontend et Repo Exploration de CC-Bench-V2 ; selon la documentation de Z.ai, l’ajout de la vision ne s’est pas fait aux dépens des capacités en texte seul.
GLM 5V Turbo peut générer un projet front-end complet et exécutable à partir d’une maquette ou d’une image de référence, selon la documentation de Z.ai. Pour cette génération, il interprète la mise en page, la palette de couleurs, la hiérarchie des composants et la logique d’interaction ; avec une maquette haute fidélité, il vise une cohérence visuelle au pixel près, selon la documentation de Z.ai.
GLM 5V Turbo peut, avec un environnement d’agent comme Claude Code, parcourir un site cible et générer du code après avoir relevé les enchaînements de pages, les ressources visuelles et les interactions, selon la documentation de Z.ai. À partir de captures d’écran de pages boguées, il repère aussi les défauts de rendu, aide à localiser le problème front-end et génère le code de correction, selon la documentation de Z.ai.
Le score est un Elo calculé par Arena, d'après des duels à l'aveugle : plus il est haut, plus le modèle l'emporte souvent face aux autres. Quand un modèle existe en plusieurs niveaux de réflexion, seul son meilleur score est retenu.
GLM 5V Turbo utilise la réflexion par défaut sur OpenRouter, mais tu peux la désactiver sur OpenRouter. Selon la documentation de Z.ai, le modèle propose plusieurs modes de réflexion selon les situations. Pour activer la réflexion dans une requête, le paramètre thinking prend le type enabled, selon la documentation de Z.ai.
GLM 5V Turbo est sorti le 1er avril 2026. Le tableau des caractéristiques reprend les données techniques relevées sur OpenRouter.
Sur OpenRouter, la fenêtre de contexte atteint 202 752 tokens. Une réponse peut contenir au maximum 131 072 tokens sur OpenRouter. Selon la documentation de Z.ai, la fenêtre de contexte est de 200K tokens. Pour la longueur maximale d’une réponse, la documentation de Z.ai indique une limite de 128K tokens.
Selon la documentation de Z.ai, le modèle lit la vidéo, l’image, le texte et le fichier, et produit du texte. Sur OpenRouter, les entrées comprennent l’image, le texte et la vidéo. Selon la documentation de Z.ai, le nouvel encodeur visuel CogViT est associé à une architecture MTP adaptée à l’inférence. Z.ai attribue à cette association une amélioration de la compréhension multimodale et de l’efficacité du raisonnement.
Chat
Code
toolstemperaturetop_preasoningresponse_formatmax_tokensGLM 5V Turbo est accessible via l’interface de programmation (API) de Z.ai sous l’identifiant glm-5v-turbo, selon la documentation de Z.ai. Sur OpenRouter, le modèle est proposé sous l’identifiant z-ai/glm-5v-turbo. La carte d’accès indique les derniers tarifs relevés.
Pour relier le modèle à votre application
Chez OpenRouter (relevé du 05/10/2026) : 1,20 $ / M tokens en entrée, 4 $ / M tokens en sortie.
Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.
GLM 5V Turbo appartient à la famille GLM Turbo, qui comprend aussi GLM 5 Turbo, un autre modèle de Z.ai sorti le 15 mars 2026. Selon la documentation de Z.ai, ce dernier est un modèle de fondation optimisé en profondeur pour le scénario OpenClaw. Sur OpenRouter, il n’accepte que du texte en entrée. La frise des versions situe les deux modèles avec leurs dates de sortie.
| Repères | GLM 5V TurboVous êtes ici | GLM 4.5 | GLM 4.5V | GLM 4.6 | GLM 4.6V | GLM 4.7 | GLM 5 | GLM 5.1 | GLM 5.2 | GLM 5.3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Score | 1417 | 1411 | 1352 | 1382 | 1379 | 1438 | 1446 | 1486 | 1540 | 1551 |
| Sortie | ||||||||||
| Contexte | 203 k tokens | 131 k tokens | 66 k tokens | 205 k tokens | 131 k tokens | 205 k tokens | 205 k tokens | 205 k tokens | 1,05 M tokens | 1,05 M tokens |
| Prix d'entrée | 1,20 $ / M tokens | 0,60 $ / M tokens | 0,60 $ / M tokens | 0,43 $ / M tokens | 0,30 $ / M tokens | 0,60 $ / M tokens | 0,60 $ / M tokens | 1,40 $ / M tokens | 0,032 $ / M tokens | 0,060 $ / M tokens |
| Prix de sortie | 4 $ / M tokens | 2,20 $ / M tokens | 1,80 $ / M tokens | 1,75 $ / M tokens | 0,90 $ / M tokens | 2,20 $ / M tokens | 1,92 $ / M tokens | 4,40 $ / M tokens | 12 $ / M tokens | 7 $ / M tokens |
| Entrées | Texte, Image, Vidéo | Texte | Texte, Image | Texte | Texte, Image, Vidéo | Texte | Texte | Texte | Texte | Texte |
| Réflexion | Activée par défaut | Facultative | Facultative | Facultative | Facultative | Activée par défaut | Activée par défaut | Activée par défaut | Activée par défaut | Toujours active |
| Tâches | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes, Vision et compréhension | Aide au code, Affaires et finance, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes, Vision et compréhension | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Juridique, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes, Vision et compréhension | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes | Aide au code, Affaires et finance, Design d'après référence, Données et analyse, Front-end, Fullstack, HTML, Jeux, Juridique, Mathématiques, Conversation à plusieurs tours, Prompts difficiles, React, Rédaction créative, Santé et bien-être, Suivi de consignes |
| Ce qui le distingue | GLM 5V Turbo est un modèle de Z.ai sorti le 1er avril 2026, conçu pour les tâches de code fondées sur la vision selon la documentation de Z.ai. Selon la documentation de Z.ai, il lit le texte, les images, la vidéo et les fichiers et produit du texte. | GLM 4.5 est un modèle publié par Z.ai, sorti le 28 juillet 2025, qui lit et produit du texte. Selon Z.ai, il réunit raisonnement, programmation et capacités d’agent pour résoudre des problèmes complexes, construire des projets de code et travailler avec des outils. | GLM 4.5V, que Z.ai présente comme un modèle de raisonnement visuel, est sorti le 11 août 2025. Sur OpenRouter, il lit du texte et des images et produit du texte ; Z.ai annonce aussi la vidéo et le fichier en entrée. | GLM 4.6, publié par Z.ai le 30 septembre 2025, lit et produit du texte. Selon Z.ai, il s’utilise à sa sortie dans des agents de code comme Claude Code, Cline, Roo Code et Kilo Code. | GLM 4.6V, publié par Z.ai le 8 décembre 2025, lit la vidéo, l’image, le texte et les fichiers et produit du texte, selon la documentation de l’API de Z.ai. Selon Z.ai, à sa sortie, le modèle comprend les documents mêlant texte et éléments visuels, résume de longues vidéos et produit du code HTML, CSS et JavaScript à partir de captures d’écran ou de maquettes. | GLM 4.7, publié par Z.ai le 22 décembre 2025, lit et produit du texte. Selon Z.ai, il apporte à sa sortie des gains en code agentique et des progrès en conversation, en écriture créative et en jeu de rôle. | GLM 5, modèle de Z.ai sorti le 12 février 2026, lit et produit du texte. Selon la documentation de Z.ai, ses usages comprennent le code agentique, la traduction et l’extraction de données textuelles. | GLM 5.1 est un modèle publié par Z.ai le 7 avril 2026, qui lit et produit du texte. Selon l’éditeur, il sert à l’ingénierie agentique, au développement front-end, à la conversation générale et à l’écriture créative. | GLM 5.2 est un modèle open-weight de Z.ai, sous licence MIT, sorti le 16 juin 2026, qui lit et produit du texte. Z.ai le présente pour les tâches de longue haleine et le code, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. | GLM 5.3, publié par Z.ai le 18 août 2026, lit du texte et produit des sorties structurées comme du JSON, selon la documentation de l’éditeur. Selon Z.ai, son entraînement porte sur des tâches d’ingénierie et de recherche, et l’effort maximal de réflexion est recommandé pour le code. |
Les repères sont ceux renseignés dans l'annuaire ; un repère absent de toutes les versions sélectionnées n'est pas affiché. Comparaison complète dans le comparateur
GLM 5V Turbo est sorti le 1er avril 2026. Selon la documentation de Z.ai, il produit du texte.
GLM 5V Turbo lit en entrée la vidéo, l’image, le texte et le fichier, selon la documentation de Z.ai. Selon cette même documentation de Z.ai, il produit au plus 128K tokens par réponse.
GLM 5V Turbo a une fenêtre de contexte de 202 752 tokens sur OpenRouter. Selon la documentation de Z.ai, sa fenêtre de contexte est de 200K tokens.
Pas besoin d'écrire un bon prompt vous-même. Choisissez un exemple, copiez-le tel quel, puis collez-le dans votre outil pour voir immédiatement le type de réponse obtenu.
Voir comment il rédige un e-mail professionnel à partir d'une situation concrète.
Rédigez un e-mail professionnel et cordial pour relancer un client qui n'a pas encore répondu à une proposition commerciale envoyée il y a une semaine. Le message doit rester chaleureux, ne pas paraître insistant et se terminer par une question simple pour savoir s'il souhaite poursuivre. Faites une version courte, naturelle et directement envoyable.Voir s'il sait rendre un sujet complexe vraiment compréhensible.
Expliquez-moi ce qu'est l'intelligence artificielle générative comme si je n'y connaissais absolument rien. Utilisez des mots simples, donnez deux exemples du quotidien, évitez le jargon et terminez par trois choses importantes à retenir.Voir comment il transforme un projet en étapes simples et concrètes.
Je souhaite créer un nouveau site internet pour une petite entreprise. Organisez le projet étape par étape, depuis la définition des besoins jusqu'à la mise en ligne. Pour chaque étape, indiquez ce qu'il faut préparer, la décision principale à prendre et l'erreur la plus fréquente à éviter. Terminez par les trois premières actions à réaliser cette semaine.Ouvrez votre outil, collez le texte et envoyez. Ensuite, répondez naturellement à l'IA si vous voulez préciser ou modifier le résultat.