zhipu

GLM-5.1

GLM-5.1 is Zhipu AI's flagship reasoning model, met een 202K context window en een autonome 8-uur durende execution loop voor complexe agentic engineering.

ReasoningAgentic AIOpen WeightsCodingMultimodal
zhipu logozhipuGLM2026-04-08
Context
203Ktokens
Max output
164Ktokens
Invoerprijs
$1.40/ 1M
Uitvoerprijs
$4.40/ 1M
Modaliteit:TextImage
Mogelijkheden:VisieToolsStreamingRedeneren
Benchmarks
GPQA
86.2%
GPQA: Wetenschappelijke vragen op graduate-niveau. Een rigoureuze benchmark met 448 vragen over biologie, fysica en chemie. PhD-experts behalen slechts 65-74% nauwkeurigheid. GLM-5.1 scoorde 86.2% op deze benchmark.
HLE
31%
HLE: Expert-niveau redeneren. Test het vermogen van een model om expert-niveau redeneren te demonstreren in gespecialiseerde domeinen. GLM-5.1 scoorde 31% op deze benchmark.
MMLU
89%
MMLU: Massale multitask taalbegrip. Een uitgebreide benchmark met 16.000 vragen over 57 academische vakken. GLM-5.1 scoorde 89% op deze benchmark.
MMLU Pro
89%
MMLU Pro: MMLU Professionele editie. Een verbeterde versie van MMLU met 12.032 vragen en een moeilijker 10-optie formaat. GLM-5.1 scoorde 89% op deze benchmark.
IFEval
73%
IFEval: Instructie-opvolging evaluatie. Meet hoe goed een model specifieke instructies en beperkingen volgt. GLM-5.1 scoorde 73% op deze benchmark.
AIME 2025
95.3%
AIME 2025: Amerikaanse uitnodigingswiskunde-examen. Wiskundeproblemen op wedstrijdniveau van het prestigieuze AIME-examen. GLM-5.1 scoorde 95.3% op deze benchmark.
MATH
80%
MATH: Wiskundig probleemoplossen. Een uitgebreide wiskunde-benchmark die probleemoplossen test in algebra, meetkunde, calculus. GLM-5.1 scoorde 80% op deze benchmark.
GSM8k
96%
GSM8k: Basisschool wiskunde 8K. 8.500 wiskundige woordproblemen op basisschoolniveau. GLM-5.1 scoorde 96% op deze benchmark.
MGSM
90%
MGSM: Meertalige basisschool wiskunde. De GSM8k-benchmark vertaald naar 10 talen. GLM-5.1 scoorde 90% op deze benchmark.
MathVista
70%
MathVista: Wiskundig visueel redeneren. Test het vermogen om wiskundeproblemen met visuele elementen op te lossen. GLM-5.1 scoorde 70% op deze benchmark.
SWE-Bench
58.4%
SWE-Bench: Software engineering benchmark. AI-modellen proberen echte GitHub-issues op te lossen in Python-projecten. GLM-5.1 scoorde 58.4% op deze benchmark.
HumanEval
94.6%
HumanEval: Python programmeerproblemen. 164 programmeerproblemen waarbij modellen correcte Python-functie-implementaties moeten genereren. GLM-5.1 scoorde 94.6% op deze benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Live codeerbenchmark. Test codeervaardigheden op continu bijgewerkte, real-world programmeeruitdagingen. GLM-5.1 scoorde 68% op deze benchmark.
MMMU
73%
MMMU: Multimodaal begrip. Multimodaal begripsbenchmark over 30 universitaire vakken. GLM-5.1 scoorde 73% op deze benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professionele editie. Verbeterde versie van MMMU met uitdagendere vragen. GLM-5.1 scoorde 58% op deze benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Grafiek vraag-antwoord. Test het vermogen om informatie uit grafieken en diagrammen te begrijpen en te analyseren. GLM-5.1 scoorde 89% op deze benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Document visueel vraag-antwoord. Test het vermogen om informatie uit documentafbeeldingen te extraheren. GLM-5.1 scoorde 93% op deze benchmark.
Terminal-Bench
63.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-taken. Test het vermogen om command-line operaties uit te voeren. GLM-5.1 scoorde 63.5% op deze benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstractie en redeneren. Test fluide intelligentie door nieuwe patroonherkennigspuzzels. GLM-5.1 scoorde 12% op deze benchmark.

Over GLM-5.1

Leer over de mogelijkheden van GLM-5.1, functies en hoe het je kan helpen betere resultaten te behalen.

GLM-5.1 is Zhipu AI's flagship foundation model, ontworpen voor complexe systeem-engineering en agentic taken op lange termijn. Gebouwd op een Mixture-of-Experts (MoE) architectuur met 744 miljard parameters en 40 miljard actieve parameters per pass, vertegenwoordigt het een significante sprong in uithoudingsvermogen en autonoom probleemoplossend vermogen. Het model is specifiek ontworpen om de reasoning-plateaus te overwinnen die bij eerdere LLMs werden gezien, waardoor de productiviteit en codekwaliteit over duizenden tool-calls en honderden iteraties behouden blijven. Het identificeert blokkades, voert experimenten uit en past zijn eigen strategie aan zonder menselijke tussenkomst.

Technisch gezien blinkt GLM-5.1 uit als primaire reasoning-engine in multi-agent systemen. Het handelt beslissingen op hoog architecturaal niveau af en delegeert de implementatie naar kleinere modellen. Het beschikt over een 202K context window, ondersteund door een dynamisch sparse attention mechanisme, wat coherentie over enorme codebases garandeert. Het model wordt uitgebracht als open weights onder de MIT License en biedt een levensvatbaar lokaal alternatief voor propriëtaire frontier modellen voor taken zoals database-optimalisatie, GPU kernel engineering en full-stack webontwikkeling.

KernelBench Level 3 resultaten laten zien dat GLM-5.1 een aanzienlijke snelheidswinst behoudt in agentic ML-workloads gedurende lange turns vergeleken met Claude Opus 4.6. Dit uithoudingsvermogen stelt ontwikkelaars in staat om 's ochtends een engineering-taak te starten en aan het eind van de dag een volledig geteste, deployed service te ontvangen. Het beheert de volledige levenscyclus van een bugfix, van het reproduceren van het probleem in een sandbox tot het indienen van de uiteindelijke pull request.

GLM-5.1

Gebruikscases voor GLM-5.1

Ontdek de verschillende manieren waarop je GLM-5.1 kunt gebruiken voor geweldige resultaten.

Autonome software engineering

Het draait autonoom gedurende 8+ uur om microservices te ontwerpen, implementeren en debuggen zonder menselijke begeleiding.

High-performance database tuning

Het model optimaliseert iteratief op Rust gebaseerde vector search-implementaties gedurende honderden rondes.

GPU kernel optimalisatie

Het analyseert referentie-implementaties om snellere GPU kernels te produceren die beter presteren dan standaard autotune compilers.

Multi-agent orkestratie

Het fungeert als een reasoning-kern die subtaken en tool-calls coördineert binnen een zwerm gespecialiseerde kleinere modellen.

Complexe terminaltaken

Het voert real-world terminaloperaties en systeembeheer in meerdere stappen uit via agentic CLI-tools.

Full-stack webdesign

Het model genereert visueel consistente UI-lay-outs en backend-logica voor browsergebaseerde desktopomgevingen.

Sterke punten

Beperkingen

8-uur iteratiehorizon: Behoudt productiviteit gedurende duizenden tool-calls zonder de reasoning-plateaus die gebruikelijk zijn bij andere modellen.
Hoge latency: De zware reasoning-architectuur resulteert in een aanzienlijk tragere token-generatie in vergelijking met standaard non-reasoning modellen.
SOTA coding prestaties: Behaalt een score van 58,4 op SWE-Bench Pro en overtreft daarmee propriëtaire modellen zoals GPT-5.4 en Claude Opus 4.6.
Extreme resource-eisen: Het onbewerkte model vereist 1,65TB schijfruimte; zelfs gekwantiseerde versies vereisen 256GB VRAM/systeemgeheugen om te draaien.
Toegang tot open weights: Uitgebracht onder de MIT License, wat lokale deployment van frontier-level reasoning-capaciteiten voor zakelijk gebruik mogelijk maakt.
Prompt-gevoeligheid: Het ontgrendelen van de volledige agentic performance vereist vaak extreem gedetailleerde systeem-prompts van meer dan 300 regels om de reasoning-loop te sturen.
Grote context-coherentie: Behoudt stabiliteit en nauwkeurigheid tot 202k tokens, wat cruciaal is voor agentic engineering-taken op lange termijn.
API-instabiliteit: Gebruikers rapporteren frequente 500-fouten en rate-limiting tijdens piekuren in Beijing op het officiële Z.ai-eindpunt.

API snelstart

zhipu/glm-5.1

Bekijk documentatie
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: 'Optimaliseer dit databaseschema.' }],
  stream: true
});

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

Installeer de SDK en begin binnen enkele minuten met API-calls.

Wat mensen zeggen over GLM-5.1

Bekijk wat de community denkt over GLM-5.1

GLM-5.1 zat 8 uur lang vast in een loop op één prompt. Het gaf niet op zoals de meeste modellen; het bleef functies toevoegen en zichzelf evalueren.
ziwenxu_
twitter
Ik heb het 5 keer getest met 140k context en het bleef coherent. SOTA heeft mogelijk een uitdager.
Sensitive_Song4219
reddit
GLM-5.1 gaat nek-aan-nek met Opus op deze benchmark. Het is nu het #1 open model in de Arena.
tmuxvim
hackernews
Elke keer als ik zie dat een NPC oprecht overtuigd raakt door ongescripte dialoog met GLM-5.1, is dat pure magie.
orblabs
reddit
De coding-prestaties zijn legitiem. Het loste een race-condition op in onze Go-backend waar GPT-4o maar over bleef hallucineren.
DevScale_AI
twitter
Dit lokaal draaien met Unsloth is een game-changer voor gegevensprivacy in onze legal-tech stack.
LawyerWhoCodes
reddit

Video's over GLM-5.1

Bekijk tutorials, reviews en discussies over GLM-5.1

GLM-5.1 behaalde 45,3% op deze benchmark, een aanzienlijke sprong voor deze familie.

Het is een ongelooflijk traag model... ze hebben waarschijnlijk meer van hun GPU's die nog GLM-5 draaien.

De manier waarop het met tool-calls omgaat is veel robuuster dan de standaard GLM 5.

Het is momenteel het krachtigste reasoning-model dat je zelf kunt downloaden en op eigen hardware kunt draaien.

Je kunt zien dat het daadwerkelijk zijn eigen fouten identificeert in de thinking log.

Het kan 8 uur autonoom draaien en strategieën verfijnen via duizenden iteraties.

Het presteert beter dan Gemini 3.1 Pro en Qwen 3.6 Plus op populaire repo-generatie benchmarks.

De agentic modus is waar dit model echt schittert; het geeft niet op bij moeilijke bugs.

Z.ai heeft in feite de betaalmuur verwijderd van een 744B parameter model op frontier-level.

Het beheert effectief het 'plateau'-probleem waarbij andere LLMs na verloop van tijd hun focus verliezen.

80% formaatreductie van de originele 1,65 TB naar 236GB met behoud van kwaliteit.

De kracht van open-source: zelfs in een gekwantiseerde versie schreef het werkende code voor vuurwerk.

Je hebt minstens 256GB systeem-RAM nodig om überhaupt te overwegen dit MoE-monster te laden.

Het gebruikt een dynamisch sparse attention mechanisme om die 202k context coherent te houden.

Het gebruik van Unsloth maakt het trainings- en inference-proces aanzienlijk efficiënter.

Meer dan alleen prompts

Supercharge je workflow met AI-automatisering

Automatio combineert de kracht van AI-agents, webautomatisering en slimme integraties om je te helpen meer te bereiken in minder tijd.

AI-agents
Webautomatisering
Slimme workflows

Pro-tips voor GLM-5.1

Experttips om je te helpen het maximale uit GLM-5.1 te halen en betere resultaten te behalen.

Thinking Mode inschakelen

Zorg ervoor dat de 'Thinking' schakelaar is ingeschakeld in je configuratie om de 8-uur durende autonome iteratiemogelijkheden te ontgrendelen.

Gebruik daluren-quota

Voer grote engineering-batches uit tijdens daluren, buiten 14:00-18:00 uur (Beijing-tijd), voor betere prijzen.

Lokale geheugenvereisten

Gebruik Unsloth Dynamic GGUF kwantisering om het 1,6TB model in 256GB aan systeem-RAM te passen voor lokale runs.

Strategische taakselectie

Reserveer GLM-5.1 voor architecturale reasoning en gebruik GLM-4.7 voor routine-implementaties om kosten te beheersen.

Testimonials

Wat onze gebruikers zeggen

Sluit je aan bij duizenden tevreden gebruikers die hun workflow hebben getransformeerd

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.

Gerelateerd 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

Veelgestelde vragen over GLM-5.1

Vind antwoorden op veelvoorkomende vragen over GLM-5.1