Каков объем context window у GLM-5.1?

Модель поддерживает context window объемом 202 752 токена. Это позволяет ей анализировать целые репозитории и сохранять связность во время длительных agentic-сессий.

Сколько стоит API GLM-5.1?

Стоимость использования составляет $1,40 за 1 миллион входных tokens и $4,40 за 1 миллион выходных tokens. Для подписчиков Z.ai доступны скидки.

Является ли GLM-5.1 open-source моделью?

Да, GLM-5.1 выпущена под лицензией MIT. Вы можете скачать полные веса параметров с Hugging Face или ModelScope.

Умеет ли GLM-5.1 работать с изображениями?

Это multimodal модель, которая показывает отличные результаты в vision-бенчмарках: 73% в MMMU и 93% в DocVQA.

Как она соотносится с Claude Opus 4.6?

Она высококонкурентна, набрав 58,4 балла в SWE-Bench Pro, что немного превышает результат Claude Opus 4.6 (57,3 балла).

Что такое функция автономной работы на 8 часов?

Модель спроектирована так, чтобы не достигать «плато» в производительности, что позволяет ей автономно планировать, тестировать и дорабатывать сложные задачи на протяжении 8 часов.

Какие фреймворки поддерживают хостинг GLM-5.1 локально?

Для локального развертывания GLM-5.1 поддерживает основные inference-фреймворки, включая vLLM, SGLang, llama.cpp и Unsloth.

Как обновить моего coding-агента для работы с ней?

Вручную обновите название модели на 'glm-5.1' в файле настроек, например, в конфигурации Claude Code или Roo-Code.

GLM-5.1

GLM-5.1 — флагманская reasoning модель от Zhipu AI, оснащенная контекстным окном на 202K токенов и автономным 8-часовым циклом выполнения для сложных...

ReasoningAgentic AIОткрытые весаКодингМультимодальность

zhipuGLM2026-04-08

Контекст

203Kтокенов

Макс. вывод

164Kтокенов

Цена ввода

$1.40/ 1M

Цена вывода

$4.40/ 1M

Модальность:TextImage

Возможности:ЗрениеИнструментыПотоковая передачаРассуждение

Бенчмарки

GPQA

86.2%

HLE

31%

MMLU

89%

MMLU Pro

89%

IFEval

73%

AIME 2025

95.3%

MATH

80%

GSM8k

96%

MGSM

90%

MathVista

70%

SWE-Bench

58.4%

HumanEval

94.6%

LiveCodeBench

68%

MMMU

73%

MMMU Pro

58%

ChartQA

89%

DocVQA

93%

Terminal-Bench

63.5%

ARC-AGI

12%

Документация API

О модели GLM-5.1

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования GLM-5.1.

GLM-5.1, флагманская foundation-модель Zhipu AI, предназначенная для сложного системного проектирования и долгосрочных agentic-задач. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 744 миллиардами параметров (40 миллиардов активны на один проход), она представляет собой значительный скачок в выносливости и автономном решении проблем. Модель специально разработана для преодоления «плато» reasoning, наблюдаемого у предыдущих LLM, поддерживая продуктивность и качество кода на протяжении тысяч вызовов инструментов и сотен итераций. Она самостоятельно выявляет блокировщики, проводит эксперименты и корректирует свою стратегию без вмешательства человека.

Технически GLM-5.1 превосходно работает как основное ядро reasoning в мультиагентных системах. Она берет на себя принятие высокоуровневых архитектурных решений, делегируя реализацию более компактным моделям. Модель обладает 202K context window, поддерживаемым механизмом динамического разреженного внимания, что обеспечивает связность при работе с огромными кодовыми базами. Модель выпущена с открытыми весами по лицензии MIT, предоставляя жизнеспособную локальную альтернативу проприетарным frontier-моделям для таких задач, как оптимизация баз данных, проектирование GPU-ядер и разработка full-stack веб-приложений.

Результаты KernelBench Level 3 показывают, что GLM-5.1 сохраняет значительное преимущество в скорости выполнения agentic ML-задач при длинных сессиях по сравнению с Claude Opus 4.6. Эта выносливость позволяет разработчикам запустить инженерную задачу утром и получить полностью протестированный, развернутый сервис к концу дня. Она берет на себя весь жизненный цикл исправления багов: от воспроизведения проблемы в песочнице до отправки итогового pull request.

Варианты использования GLM-5.1

Откройте для себя различные способы использования GLM-5.1 для достижения отличных результатов.

Автономная разработка ПО

Модель работает автономно более 8 часов, проектируя, внедряя и отлаживая микросервисы без участия человека.

Высокопроизводительная настройка баз данных

Модель итеративно оптимизирует реализацию vector search на Rust в течение сотен циклов.

Оптимизация GPU-ядер

Анализирует эталонные реализации для создания более быстрых GPU-ядер, превосходящих стандартные компиляторы с автонастройкой.

Оркестрация multi-agent систем

Выступает в качестве ядра reasoning, координирующего подзадачи и вызовы инструментов среди целого «роя» специализированных моделей.

Сложные задачи в CLI

Выполняет реальные операции в терминале и многошаговое администрирование системы с помощью agentic CLI-инструментов.

Full-stack веб-дизайн

Модель генерирует визуально согласованные UI-макеты и backend-логику для веб-приложений.

Преимущества

Ограничения

8-часовой горизонт итерации: Сохраняет продуктивность на протяжении тысяч вызовов инструментов без достижения «плато» reasoning, характерного для других моделей.

Высокая latency: Архитектура с интенсивным reasoning приводит к значительно более медленной генерации tokens по сравнению со стандартными моделями.

SOTA производительность в программировании: Достигает 58,4 балла в SWE-Bench Pro, превосходя проприетарные модели, такие как GPT-5.4 и Claude Opus 4.6.

Экстремальные требования к ресурсам: Базовая модель требует 1,65 ТБ дискового пространства; даже квантованные версии требуют 256 ГБ VRAM/RAM.

Доступ к открытым весам: Выпущена под лицензией MIT, что позволяет развертывать frontier-уровень reasoning локально для корпоративных нужд.

Чувствительность к prompt: Для раскрытия полного agentic-потенциала часто требуются крайне детализированные системные prompt объемом 300+ строк для управления циклом reasoning.

Связность при больших context window: Сохраняет стабильность и точность до 202k tokens, что критически важно для долгосрочных agentic-задач.

Нестабильность API: Пользователи сообщают о частых ошибках 500 и ограничении rate-limiting в пиковые часы в Пекине при работе через официальный эндпоинт Z.ai.

Быстрый старт API

zhipu/glm-5.1

Посмотреть документацию

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: 'Оптимизируй эту схему базы данных.' }],
  stream: true
});

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

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о GLM-5.1

Посмотрите, что думает сообщество о GLM-5.1

“GLM-5.1 крутила один prompt 8 часов подряд. Она не сдалась, как большинство моделей; она продолжала добавлять функции и проводить самопроверку.”

— ziwenxu_

twitter

“Я тестировал её на 140k context не менее 5 раз, и она оставалась связной. У SOTA, похоже, появился конкурент.”

— Sensitive_Song4219

“GLM-5.1 идет ноздря в ноздрю с Opus в этом бенчмарке. Сейчас это open-модель №1 на арене.”

— tmuxvim

hackernews

“Каждый раз, когда я вижу, как NPC искренне убеждается в чем-то через нескриптованный диалог с GLM-5.1, это чистое волшебство.”

— orblabs

“Производительность в коде, настоящая. Она исправила race condition в нашем Go backend, о которой GPT-4o постоянно галлюцинировала.”

— DevScale_AI

twitter

“Запуск её локально с Unsloth, это прорыв для конфиденциальности данных в нашем юридическом тех-стеке.”

— LawyerWhoCodes

Видео о GLM-5.1

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о GLM-5.1

“Это не просто чат-бот. Это полноценный автономный инженерный agent с 8-часовым окном выполнения.”

“Это не просто чат-бот. Это полноценный автономный инженерный agent с 8-часовым окном выполнения. Он поддерживает контекст window в 200 000 токенов. Это”

“архитектура mixture of experts. При общем количестве параметров в 744 миллиарда, он активирует всего 40 миллиардов параметров за один прямой проход (forward pass), что делает его невероятно эффективным с точки зрения вычислений при обеспечении интеллекта уровня frontier model. Он”

“В бенчмарке по кибербезопасности он набрал 68.7, что фактически выше, чем у Claude Opus.”

“Это отличная модель с открытыми весами. Ранее GLM 5 была моделью с открытыми весами номер один по уровню интеллекта.”

“Версия от Inference Labs сгенерировала 1600 токенов, наименьшее количество токенов. Она выдала правильный ответ и оказалась самой быстрой, но, возможно, была быстрее именно потому, что произвела меньше токенов.”

“На самом деле это превью. Она недоступна публично через OpenRouter. Вам нужен план для кодинга от GLM, который для целей тестирования обошелся мне в”

“72 цента за миллион токенов на входе. $2.30 за миллион токенов на выходе. Но посмотрите на контекст window. 80 000. 80 000 в контексте, супер маленький контекст window. И по моему опыту использования этой модели, вы упретесь в этот лимит контекста.”

“Я не могу рекомендовать её вам, ребята, потому что она не очень хороша. Я просто потратил $80 зря, потому что не могу нормально использовать её в реальном вайб-кодинг воркфлоу. Зато я могу показать вам бенчмарки и вот эти вещи, которые”

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты

Веб Автоматизация

Умные Процессы

Начать Бесплатно

Советы для GLM-5.1

Экспертные советы для максимальной эффективности GLM-5.1.

Включение режима Thinking

Убедитесь, что переключатель 'Thinking' активирован в конфигурации, чтобы разблокировать возможность 8-часовой автономной итерации.

Использование квот вне пиковых часов

Запускайте крупные инженерные пакеты задач в непиковые часы (вне периода 14:00–18:00 по пекинскому времени) для экономии средств.

Требования к локальной памяти

Используйте квантование Unsloth Dynamic GGUF, чтобы уместить модель объемом 1,6 ТБ в 256 ГБ системной RAM при локальном запуске.

Стратегический выбор задач

Оставьте GLM-5.1 для архитектурного reasoning, а для рутинных задач используйте GLM-4.7, чтобы оптимизировать расходы.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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

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

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

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

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

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.