zhipu

GLM-5.1

A GLM-5.1 a Zhipu AI zászlóshajó reasoning modelje, 202K-s context window-val és autonóm 8 órás végrehajtási hurokkal az összetett agentic mérnöki feladatokhoz.

ReasoningAgentic AIOpen WeightsCodingMultimodal
zhipu logozhipuGLM2026-04-08
Kontextus
203Ktoken
Max kimenet
164Ktoken
Bemenet ara
$1.40/ 1M
Kimenet ara
$4.40/ 1M
Modalitas:TextImage
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
86.2%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. GLM-5.1 86.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
31%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. GLM-5.1 31% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
89%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. GLM-5.1 89% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
89%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. GLM-5.1 89% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
73%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. GLM-5.1 73% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
95.3%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. GLM-5.1 95.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
80%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. GLM-5.1 80% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
96%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. GLM-5.1 96% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
90%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. GLM-5.1 90% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
70%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. GLM-5.1 70% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
58.4%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. GLM-5.1 58.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
94.6%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. GLM-5.1 94.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. GLM-5.1 68% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
73%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. GLM-5.1 73% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. GLM-5.1 58% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
89%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. GLM-5.1 89% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
93%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. GLM-5.1 93% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
63.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. GLM-5.1 63.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. GLM-5.1 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A GLM-5.1 reszletei

Ismerd meg a GLM-5.1 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

A GLM-5.1 a Zhipu AI zászlóshajó alapmodellje, amelyet összetett rendszermérnöki és hosszú távú agentic feladatokhoz terveztek. A Mixture-of-Experts (MoE) architektúrára épülő, 744 milliárd paraméterrel és passzonként 40 milliárd aktív paraméterrel rendelkező model jelentős ugrást képvisel az állóképesség és az autonóm problémamegoldás terén. A modellt kifejezetten úgy tervezték, hogy leküzdje a korábbi LLM-eknél tapasztalt stagnálást, fenntartva a termelékenységet és a kódminőséget több ezer tool-call és több száz iteráció során. Azonosítja az akadályokat, kísérleteket futtat és módosítja saját stratégiáját emberi beavatkozás nélkül.

Technikailag a GLM-5.1 kiválóan funkcionál elsődleges reasoning motorként multi-agent rendszerekben. Magas szintű architekturális döntéseket hoz, miközben az implementációt kisebb modellekre delegálja. 202K-s context window-val rendelkezik, amelyet dinamikus sparse attention mechanizmus támogat, biztosítva a koherenciát hatalmas kódbázisokon keresztül. A modellt open weights-ként, MIT Licenc alatt adták ki, életképes helyi alternatívát nyújtva a zárt frontier modellekkel szemben olyan feladatoknál, mint az adatbázis-optimalizálás, GPU kernel-mérnökség és full-stack webalkalmazás-fejlesztés.

A KernelBench 3. szintű eredményei azt mutatják, hogy a GLM-5.1 jelentős sebességelőnyt tart fenn az agentic ML munkafolyamatokban a hosszú futások során a Claude Opus 4.6-hoz képest. Ez az állóképesség lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy reggel elindítsanak egy mérnöki feladatot, és nap végére egy teljesen tesztelt, telepített szolgáltatást kapjanak. A bugfix teljes életciklusát kezeli, a probléma sandbox környezetben való reprodukálásától a végső pull request beküldéséig.

GLM-5.1

Hasznalati esetek a GLM-5.1 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a GLM-5.1-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm szoftverfejlesztés

Több mint 8 órán át fut autonóm módon microservice-ek tervezésére, implementálására és hibakeresésére, emberi beavatkozás nélkül.

Nagy teljesítményű adatbázis-optimalizálás

A model iteratívan optimalizálja a Rust-alapú vector keresési implementációkat több száz fordulón keresztül.

GPU kernel optimalizálás

Referencia implementációkat elemez, hogy gyorsabb GPU kerneleket hozzon létre, amelyek felülmúlják az alapértelmezett autotune compiler-eket.

Multi-agent orchestráció

Reasoning magként működik, amely koordinálja a részfeladatokat és tool-callokat a kisebb szakosodott modellek rajában.

Összetett terminálfeladatok

Valós terminálműveleteket és többlépéses rendszeradminisztrációt hajt végre agentic CLI eszközökön keresztül.

Full-stack webdesign

Vizuálisan konzisztens UI elrendezéseket és backend logikát generál böngészőalapú asztali környezetekhez.

Erossegek

Korlatozasok

8 órás iterációs horizont: Több ezer tool-call során is fenntartja a produktivitást anélkül, hogy elérné azokat a reasoning korlátokat, amelyek más modelleknél gyakoriak.
Magas latency: A reasoning-igényes architektúra jelentősen lassabb token generálást eredményez a standard, nem reasoning modellekhez képest.
SOTA coding teljesítmény: 58,4-es pontszám a SWE-Bench Pro-n, felülmúlva az olyan zárt modelleket, mint a GPT-5.4 és a Claude Opus 4.6.
Extrém erőforrásigény: A nyers model 1,65 TB lemezterületet igényel; még a kvantált verziók is 256 GB VRAM/rendszermemóriát igényelnek a futtatáshoz.
Open Weights hozzáférés: MIT Licenc alatt kiadva, lehetővé téve a frontier-level reasoning képességek helyi telepítését vállalati használatra.
Prompt érzékenység: A teljes agentic teljesítmény eléréséhez gyakran rendkívül részletes, 300+ soros system promptok szükségesek a reasoning hurok vezetéséhez.
Nagy context koherencia: 202k tokenig fenntartja a stabilitást és a pontosságot, ami kritikus a hosszú távú agentic mérnöki feladatoknál.
API instabilitás: A felhasználók gyakori 500-as hibákról és rate-limitingről számolnak be a hivatalos Z.ai végponton a pekingi csúcsidőben.

API gyorsinditas

zhipu/glm-5.1

Dokumentacio megtekintese
zhipu SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4'
});

const chat = await client.chat.completions.create({
  model: 'glm-5.1',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Optimize this database schema.' }],
  stream: true
});

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

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a GLM-5.1-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a GLM-5.1-rol

A GLM-5.1 8 órán keresztül futott egyetlen prompton. Nem adta fel, mint a legtöbb model; folyamatosan új funkciókat adott hozzá és önkritikát gyakorolt.
ziwenxu_
twitter
Legalább 5-ször teszteltem 140k contexttel, és végig koherens maradt. Lehet, hogy a SOTA-nak kihívója akadt.
Sensitive_Song4219
reddit
A GLM-5.1 ezen a benchmarkon lényegében fej-fej mellett halad az Opusszal. Mostantól ez az #1 open model az Arénában.
tmuxvim
hackernews
Minden alkalommal, amikor látom, hogy egy NPC őszintén meggyőzhető egy szkript nélküli párbeszéddel a GLM-5.1-en keresztül, az tiszta mágia.
orblabs
reddit
A kódolási teljesítménye legális. Kijavított egy race conditiont a Go backendünkben, amivel a GPT-4o folyton hallucinált.
DevScale_AI
twitter
Ennek helyi futtatása Unsloth-tal igazi game changer az adatvédelem szempontjából a jogi technológiai stackünkben.
LawyerWhoCodes
reddit

Videok a GLM-5.1-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a GLM-5.1-rol

A GLM-5.1 45,3%-ot ért el ezen a benchmarkon, ami jelentős ugrás a család számára.

Ez egy hihetetlenül lassú model... valószínűleg a GPU-ik nagy részét még mindig a GLM-5 szolgálja ki.

A tool-call kezelése sokkal robusztusabb, mint a standard GLM 5-é.

Jelenleg ez a legerősebb reasoning model, amit le tudsz tölteni és futtatni saját hardveren.

Láthatod, ahogy ténylegesen azonosítja a saját hibáit a thinking logban.

Autonóm módon képes 8 órán át futni, stratégiákat finomítva több ezer iteráción keresztül.

Felülmúlja a Gemini 3.1 Pro-t és a Qwen 3.6 Plus-t a népszerű repo-generálási benchmarkokon.

Az agentic mód az, ahol ez a model igazán ragyog, nem adja fel a nehéz bugoknál sem.

A Z.ai alapvetően ledöntötte a fizetőfalat egy frontier-level, 744B paraméteres modellről.

Hatékonyan kezeli a 'stagnálási' problémát, ahol más LLM-ek idővel elveszítik a fókuszt.

80%-os méretcsökkenés az eredeti 1,65 TB-ról 236 GB-ra, a minőség megőrzése mellett.

Az open-source ereje: még kvantált verzióban is működő kódot írt tűzijátékokhoz.

Legalább 256 GB rendszermemória kell ahhoz, hogy egyáltalán elgondolkodhass ennek az MoE óriásnak a betöltésén.

Dinamikus sparse attention mechanizmust használ a 202k context koherenciájának fenntartásához.

Az Unsloth használata jelentősen hatékonyabbá teszi a tréninget és az inference-t.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a GLM-5.1 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a GLM-5.1-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Thinking Mode bekapcsolása

Győződj meg róla, hogy a 'Thinking' kapcsoló engedélyezve van a konfigurációdban, hogy feloldhasd a 8 órás autonóm iterációs képességeket.

Csúcsidőn kívüli kvóták használata

A nagyobb mérnöki batch feladatokat a pekingi idő szerinti 14:00–18:00-s sávon kívül futtasd a kedvezőbb árazás érdekében.

Helyi memóriaigények

Használd az Unsloth Dynamic GGUF kvantálást, hogy az 1,6 TB-os modellt 256 GB RAM-ba sűrítsd a helyi futtatáshoz.

Stratégiai feladatkiválasztás

A GLM-5.1-et tartogasd az architekturális reasoning feladatokra, a rutin implementációkhoz pedig használd a GLM-4.7-et a költséghatékonyság érdekében.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo AI Models

zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

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

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

Moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.60/$2.50/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a GLM-5.1-rol

Talalj valaszokat a GLM-5.1-val kapcsolatos gyakori kerdesekre