zhipu

GLM-5.1

GLM-5.1 är Zhipu AI:s flagship reasoning-model, med en 202K context window och en autonom 8-timmars exekveringsloop för komplex agentic-teknik.

ReasoningAgentic AIOpen WeightsKodningMultimodal
zhipu logozhipuGLM2026-04-08
Kontext
203Ktokens
Max utdata
164Ktokens
Inmatningspris
$1.40/ 1M
Utdatapris
$4.40/ 1M
Modalitet:TextImage
Kapaciteter:VisionVerktygStreamingResonemang
Benchmarks
GPQA
86.2%
GPQA: Vetenskapliga fragor pa forskarutbildningsniva. Ett rigorost benchmark med 448 fragor fran biologi, fysik och kemi. PhD-experter uppnar endast 65-74% noggrannhet. GLM-5.1 fick 86.2% pa detta benchmark.
HLE
31%
HLE: Expertniva resonemang. Testar modellens formaga att demonstrera expertniva resonemang inom specialiserade omraden. GLM-5.1 fick 31% pa detta benchmark.
MMLU
89%
MMLU: Massiv multitask sprakforstaelse. Ett omfattande benchmark med 16 000 fragor over 57 akademiska amnen. GLM-5.1 fick 89% pa detta benchmark.
MMLU Pro
89%
MMLU Pro: MMLU Professionell utgava. En forbattrad version av MMLU med 12 032 fragor och ett svarare 10-alternativsformat. GLM-5.1 fick 89% pa detta benchmark.
IFEval
73%
IFEval: Utvardering av instruktionsfoljandeformaga. Mater hur val en modell foljer specifika instruktioner och begransningar. GLM-5.1 fick 73% pa detta benchmark.
AIME 2025
95.3%
AIME 2025: American Invitational Mathematics Examination. Matematikproblem pa tavlingsniva fran det prestigefyllda AIME-provet. GLM-5.1 fick 95.3% pa detta benchmark.
MATH
80%
MATH: Matematisk problemlosning. Ett omfattande matematik-benchmark som testar problemlosning i algebra, geometri, kalkyl. GLM-5.1 fick 80% pa detta benchmark.
GSM8k
96%
GSM8k: Grundskola matematik 8K. 8 500 matematiska ordproblem pa grundskoleniva. GLM-5.1 fick 96% pa detta benchmark.
MGSM
90%
MGSM: Flersprakig grundskola matematik. GSM8k-benchmarket oversatt till 10 sprak. GLM-5.1 fick 90% pa detta benchmark.
MathVista
70%
MathVista: Matematiskt visuellt resonemang. Testar formagan att losa matematikproblem med visuella element. GLM-5.1 fick 70% pa detta benchmark.
SWE-Bench
58.4%
SWE-Bench: Benchmark for mjukvaruutveckling. AI-modeller forsoker losa verkliga GitHub-problem i Python-projekt. GLM-5.1 fick 58.4% pa detta benchmark.
HumanEval
94.6%
HumanEval: Python-programmeringsproblem. 164 programmeringsproblem dar modeller maste generera korrekta Python-funktionsimplementationer. GLM-5.1 fick 94.6% pa detta benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Live-kodningsbenchmark. Testar kodningsformaga pa kontinuerligt uppdaterade, verkliga programmeringsutmaningar. GLM-5.1 fick 68% pa detta benchmark.
MMMU
73%
MMMU: Multimodal forstaelse. Multimodalt forstaelsebenchmark fran 30 universitetsanknutna amnen. GLM-5.1 fick 73% pa detta benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professionell utgava. Forbattrad version av MMMU med mer utmanande fragor. GLM-5.1 fick 58% pa detta benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Diagram fragor och svar. Testar formagan att forsta och analysera information fran diagram och grafer. GLM-5.1 fick 89% pa detta benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Visuella dokumentfragor. Testar formagan att extrahera information fran dokumentbilder. GLM-5.1 fick 93% pa detta benchmark.
Terminal-Bench
63.5%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-uppgifter. Testar formagan att utfora kommandoradsoperationer. GLM-5.1 fick 63.5% pa detta benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion och resonemang. Testar flytande intelligens genom nya monsterigenkannigspussel. GLM-5.1 fick 12% pa detta benchmark.

Om GLM-5.1

Lar dig om GLM-5.1s kapacitet, funktioner och hur det kan hjalpa dig uppna battre resultat.

GLM-5.1 är Zhipu AI:s flagship foundation model designad för komplex systemteknik och agentic-uppgifter med lång horisont. Byggd på en Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur med 744 miljarder parametrar och 40 miljarder aktiva per pass, representerar den ett betydande steg framåt inom uthållighet och autonom problemlösning. Modellen är särskilt konstruerad för att övervinna de reasoning-platåer man sett i tidigare LLM:er, och bibehåller produktivitet och kodkvalitet under tusentals verktygsanrop och hundratals iterationer. Den identifierar blockerare, kör experiment och justerar sin egen strategi utan mänsklig inblandning.

Tekniskt sett briljerar GLM-5.1 som en primär reasoning-motor i multi-agent-system. Den hanterar arkitektoniska beslut på hög nivå medan den delegerar implementering till mindre modeller. Den har en 202K context window som stöds av en dynamisk gles attention-mekanism, vilket säkerställer sammanhang över massiva kodbaser. Modellen släpps som open weights under MIT-licensen, vilket ger ett gångbart lokalt alternativ till proprietära frontier models för uppgifter som databasoptimering, GPU-kernel-teknik och utveckling av full-stack webbapplikationer.

KernelBench Level 3-resultat visar att GLM-5.1 bibehåller en betydande hastighetsökning i agentic ML-arbetsflöden över långa turer jämfört med Claude Opus 4.6. Denna uthållighet gör det möjligt för utvecklare att starta en teknisk uppgift på morgonen och få en fullständigt testad, distribuerad tjänst vid arbetsdagens slut. Den hanterar hela livscykeln för en buggfix, från att reproducera problemet i en sandlåda till att skicka in den slutgiltiga pull requesten.

GLM-5.1

Anvandningsfall for GLM-5.1

Upptack de olika satten du kan anvanda GLM-5.1 for att uppna fantastiska resultat.

Autonom mjukvaruutveckling

Den körs autonomt i 8+ timmar för att designa, implementera och felsöka mikrotjänster utan mänsklig vägledning.

Högpresterande databastrimning

Modellen optimerar iterativt Rust-baserade vector search-implementationer genom hundratals vändor.

GPU-kerneloptimering

Den analyserar referensimplementationer för att producera snabbare GPU-kernels som presterar bättre än standard autotune-kompilatorer.

Multi-agent-orkestrering

Den fungerar som en reasoning-kärna som koordinerar underuppgifter och verktygsanrop (tool-calls) över en svärm av specialiserade mindre modeller.

Komplexa terminaluppgifter

Den utför terminaloperationer i verkliga miljöer och systemadministration i flera steg via agentic CLI-verktyg.

Full-stack webbdesign

Modellen genererar visuellt konsekventa UI-layouter och backend-logik för webbläsarbaserade skrivbordsmiljöer.

Styrkor

Begransningar

8-timmars iterationshorisont: Bibehåller produktivitet genom tusentals verktygsanrop utan att nå de reasoning-platåer som är vanliga i andra modeller.
Hög latency: Den reasoning-intensiva arkitekturen resulterar i en betydligt långsammare token-generering jämfört med vanliga modeller utan reasoning.
SOTA-prestanda inom kodning: Uppnår 58,4 på SWE-Bench Pro och överträffar proprietära modeller som GPT-5.4 och Claude Opus 4.6.
Extrema resurskrav: Modellen kräver 1,65 TB diskutrymme; även kvantiserade versioner kräver 256 GB VRAM/systemminne för att köras.
Open Weights-åtkomst: Släppt under MIT-licensen, vilket möjliggör lokal distribution av reasoning-kapacitet på frontier-nivå för företagsbruk.
Känslighet för prompt: För att låsa upp full agentic-prestanda krävs ofta extremt detaljerade system-prompts på över 300 rader för att vägleda reasoning-loopen.
Sammanhängande hantering av stor kontext: Bibehåller stabilitet och precision upp till 202k tokens, vilket är avgörande för långsiktiga agentic-teknikuppgifter.
API-instabilitet: Användare rapporterar frekventa 500-fel och hastighetsbegränsningar under peking-tid vid högt tryck på den officiella Z.ai-slutpunkten.

API snabbstart

zhipu/glm-5.1

Visa dokumentation
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: 'Optimera detta databasschema.' }],
  stream: true
});

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

Installera SDK och borja gora API-anrop pa nagra minuter.

Vad folk sager om GLM-5.1

Se vad communityt tycker om GLM-5.1

GLM-5.1 körde en prompt i 8 timmar i sträck. Den gav inte upp som de flesta modeller gör; den fortsatte att lägga till funktioner och granska sig själv.
ziwenxu_
twitter
Jag har stresstestat den upp till 140k kontext minst 5 gånger och den har förblivit sammanhängande. SOTA kan ha fått en utmanare.
Sensitive_Song4219
reddit
GLM-5.1 är i princip i paritet med Opus på detta benchmark. Det är nu den främsta open-modellen i Arena.
tmuxvim
hackernews
Varje gång jag ser en NPC bli genuint övertygad genom oplanerad dialog med GLM-5.1, känns det som ren magi.
orblabs
reddit
Kodningsprestandan är legitim. Den fixade ett race condition i vår Go-backend som GPT-4o hela tiden hallucinerade om.
DevScale_AI
twitter
Att köra detta lokalt med Unsloth är en game changer för datasekretess i vår juridiska tech-stack.
LawyerWhoCodes
reddit

Videor om GLM-5.1

Se handledningar, recensioner och diskussioner om GLM-5.1

GLM-5.1 fick 45,3 % på detta benchmark, vilket är ett stort hopp för familjen.

Det är en otroligt långsam modell... de har troligen fler av sina GPU:er upptagna med att köra GLM-5.

Sättet den hanterar tool-calls på är mycket mer robust än standard GLM 5.

Det är för närvarande den starkaste reasoning-modellen du kan ladda ner och köra på din egen hårdvara.

Du kan se hur den faktiskt identifierar sina egna misstag i thinking-loggen.

Den kan köras autonomt i 8 timmar och förfina strategier genom tusentals iterationer.

Den överträffar Gemini 3.1 Pro och Qwen 3.6 Plus på populära benchmarks för kodgenerering.

Det är i agentic-läget som den här modellen verkligen glänser; den ger inte upp vid svåra buggar.

Z.ai har i praktiken tagit bort betalväggen för en frontier-level modell på 744B parametrar.

Den hanterar effektivt 'platå-problemet' där andra LLM:er tappar fokus över tid.

80 % storleksminskning från originalet på 1,65 TB ner till 236 GB med bibehållen kvalitet.

Kraften i open-source: även i en kvantiserad version skrev den fungerande kod för fireworks.

Du behöver minst 256 GB system-RAM för att ens överväga att ladda denna MoE-jätte.

Den använder en dynamisk gles attention-mekanism för att hålla 202k-kontexten sammanhängande.

Att använda Unsloth gör tränings- och inference-processen betydligt mer effektiv.

Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter
Webbautomatisering
Smarta arbetsfloden

Proffs-tips for GLM-5.1

Experttips for att hjalpa dig fa ut det mesta av GLM-5.1 och uppna battre resultat.

Aktivera Thinking Mode

Se till att reglaget för 'Thinking' är aktiverat i din konfiguration för att låsa upp de autonoma 8-timmars iterationskapaciteterna.

Använd kvoter utanför högtrafik

Kör stora tekniska batchar under tider med lägre belastning, utanför kl. 14:00–18:00 Peking-tid, för bättre prissättning.

Krav på lokalt minne

Använd Unsloth Dynamic GGUF-kvantisering för att få plats med 1,6 TB-modellen i 256 GB systemminne vid lokala körningar.

Strategiskt val av uppgifter

Reservera GLM-5.1 för arkitektonisk reasoning och använd GLM-4.7 för rutinimplementeringar för att hålla nere kostnaderna.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

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.

Relaterat 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

Vanliga fragor om GLM-5.1

Hitta svar pa vanliga fragor om GLM-5.1