zhipu

GLM-5.1

GLM-5.1 — це флагманська модель reasoning від Zhipu AI з context window 202K та 8-годинним циклом автономного виконання для складних інженерних agentic завдань.

ReasoningAgentic AIOpen WeightsCodingMultimodal
zhipu logozhipuGLM2026-04-08
Контекст
203Kтокенів
Макс. вивід
164Kтокенів
Ціна вводу
$1.40/ 1M
Ціна виводу
$4.40/ 1M
Модальність:TextImage
Можливості:ЗірІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
86.2%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. GLM-5.1 набрав 86.2% у цьому бенчмарку.
HLE
31%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. GLM-5.1 набрав 31% у цьому бенчмарку.
MMLU
89%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. GLM-5.1 набрав 89% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
89%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. GLM-5.1 набрав 89% у цьому бенчмарку.
IFEval
73%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. GLM-5.1 набрав 73% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
95.3%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. GLM-5.1 набрав 95.3% у цьому бенчмарку.
MATH
80%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. GLM-5.1 набрав 80% у цьому бенчмарку.
GSM8k
96%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. GLM-5.1 набрав 96% у цьому бенчмарку.
MGSM
90%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. GLM-5.1 набрав 90% у цьому бенчмарку.
MathVista
70%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. GLM-5.1 набрав 70% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
58.4%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. GLM-5.1 набрав 58.4% у цьому бенчмарку.
HumanEval
94.6%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. GLM-5.1 набрав 94.6% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. GLM-5.1 набрав 68% у цьому бенчмарку.
MMMU
73%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. GLM-5.1 набрав 73% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. GLM-5.1 набрав 58% у цьому бенчмарку.
ChartQA
89%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. GLM-5.1 набрав 89% у цьому бенчмарку.
DocVQA
93%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. GLM-5.1 набрав 93% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
63.5%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. GLM-5.1 набрав 63.5% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. GLM-5.1 набрав 12% у цьому бенчмарку.

Про GLM-5.1

Дізнайтеся про можливості GLM-5.1, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

GLM-5.1, це флагманська фундаментна модель Zhipu AI, створена для складного системного інжинірингу та тривалих agentic завдань. Побудована на архітектурі Mixture-of-Experts (MoE) з 744 мільярдами parameters (40 мільярдів активних на прохід), вона являє собою значний крок вперед у витривалості та автономному вирішенні проблем. Модель спеціально спроєктована для подолання плато reasoning, що спостерігалися в попередніх large language models, підтримуючи продуктивність та якість коду протягом тисяч викликів інструментів та сотень ітерацій. Вона виявляє блоки, проводить експерименти та коригує власну стратегію без втручання людини.

Технічно GLM-5.1 відмінно працює як основний двигун reasoning у multi-agent системах. Вона приймає архітектурні рішення високого рівня, делегуючи впровадження меншим моделям. Модель оснащена context window 202K, що підтримується динамічним механізмом розрідженої уваги, забезпечуючи цілісність у величезних кодових базах. GLM-5.1 випущена як open weights за ліцензією MIT, надаючи життєздатну локальну альтернативу пропрієтарним frontier models для таких завдань, як оптимізація баз даних, інжиніринг GPU-ядер та розробка full-stack вебдодатків.

Результати KernelBench рівня 3 показують, що GLM-5.1 зберігає значне прискорення в agentic ML завданнях протягом довгих сесій порівняно з Claude Opus 4.6. Ця витривалість дозволяє розробникам запускати інженерне завдання вранці та отримувати повністю протестований, розгорнутий сервіс до кінця дня. Вона керує повним життєвим циклом виправлення помилок, від відтворення проблеми в пісочниці до подання фінального pull request.

GLM-5.1

Випадки використання для GLM-5.1

Відкрийте різні способи використання GLM-5.1 для досягнення чудових результатів.

Автономна розробка програмного забезпечення

Модель автономно працює понад 8 годин для проектування, впровадження та налагодження мікросервісів без втручання людини.

Високопродуктивна оптимізація баз даних

Модель ітеративно оптимізує реалізації векторного пошуку на Rust протягом сотень раундів.

Оптимізація GPU-ядер

Аналізує еталонні реалізації для створення швидших GPU-ядер, які перевершують стандартні компілятори автоналаштування.

Оркестрація multi-agent систем

Виступає в ролі ядра reasoning, що координує підзавдання та виклики інструментів у групі спеціалізованих менших моделей.

Складні завдання в терміналі

Виконує реальні операції в терміналі та багатоетапне системне адміністрування за допомогою agentic CLI-інструментів.

Full-stack вебдизайн

Модель генерує візуально цілісні макети інтерфейсу та бекенд-логіку для браузерних десктопних середовищ.

Сильні сторони

Обмеження

8-годинний горизонт ітерації: Зберігає продуктивність протягом тисяч викликів інструментів, не стикаючись із плато reasoning, типовими для інших моделей.
Висока latency: Архітектура, орієнтована на інтенсивний reasoning, призводить до значно повільнішої генерації token порівняно зі стандартними моделями.
SOTA продуктивність у кодингу: Досягає 58.4 балів на SWE-Bench Pro, перевершуючи закриті моделі, такі як GPT-5.4 та Claude Opus 4.6.
Екстремальні вимоги до ресурсів: Модель у сирому вигляді потребує 1.65 ТБ дискового простору; навіть квантовані версії вимагають 256 ГБ VRAM/системної пам'яті для роботи.
Доступ до open weights: Випущена за ліцензією MIT, що дозволяє локально розгортати можливості reasoning рівня frontier model для корпоративного використання.
Чутливість до prompt: Розкриття повного agentic потенціалу часто вимагає надзвичайно детальних системних prompt на 300+ рядків для керування циклом reasoning.
Цілісність великого context: Підтримує стабільність та точність до 202 тис. token, що критично для тривалих agentic інженерних завдань.
Нестабільність API: Користувачі повідомляють про часті помилки 500 та обмеження швидкості (rate-limiting) під час пікових годин у Пекіні на офіційному ендпоінті Z.ai.

Швидкий старт API

zhipu/glm-5.1

Переглянути документацію
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: 'Оптимізуй цю схему бази даних.' }],
  stream: true
});

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

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про GLM-5.1

Подивіться, що думає спільнота про GLM-5.1

GLM-5.1 працювала над одним prompt протягом 8 годин поспіль. Вона не зупинилася, як більшість моделей; вона продовжувала додавати функції та перевіряти саму себе.
ziwenxu_
twitter
Я протестував її на 140к context щонайменше 5 разів, і вона залишалася цілісною. У SOTA, можливо, з'явився суперник.
Sensitive_Song4219
reddit
GLM-5.1 на цьому benchmark йде врівень з Opus. Тепер це модель №1 серед open-source моделей в Arena.
tmuxvim
hackernews
Щоразу, коли я бачу, як NPC щиро переконується через нескриптований діалог з GLM-5.1, це чиста магія.
orblabs
reddit
Продуктивність у кодингу, справжня. Вона виправила стан гонитви (race condition) у нашому Go-бекенді, про який GPT-4o постійно галюцинував.
DevScale_AI
twitter
Локальний запуск через Unsloth, це кардинальна зміна для конфіденційності даних у нашому юридичному стеку технологій.
LawyerWhoCodes
reddit

Відео про GLM-5.1

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про GLM-5.1

GLM-5.1 отримала 45.3% на цьому benchmark, що є суттєвим стрибком для цього сімейства.

Це неймовірно повільна модель... ймовірно, більшість їхніх GPU все ще зайняті моделлю GLM-5.

Те, як вона обробляє виклики інструментів, набагато надійніше, ніж у стандартній GLM 5.

Наразі це найпотужніша модель для reasoning, яку можна завантажити та запустити на власному обладнанні.

Ви можете побачити, як вона фактично виявляє власні помилки в логах міркувань.

Вона може працювати автономно протягом 8 годин, вдосконалюючи стратегії протягом тисяч ітерацій.

Вона перевершує Gemini 3.1 Pro та Qwen 3.6 Plus на популярних benchmark для генерації коду.

Режим agentic, це те, де ця модель справді сяє, вона не здається перед складними багами.

Z.ai фактично зняла платний бар'єр для frontier-level моделі на 744 млрд parameters.

Вона ефективно вирішує проблему «плато», де інші LLM з часом втрачають концентрацію.

Зменшення розміру на 80% з початкових 1.65 ТБ до 236 ГБ при збереженні якості.

Сила open-source: навіть у квантованій версії вона написала робочий код для феєрверків.

Вам знадобиться принаймні 256 ГБ системної RAM, щоб взагалі думати про завантаження цього гіганта MoE.

Вона використовує механізм динамічної розрідженої уваги (sparse attention), щоб підтримувати цілісність 202к context.

Використання Unsloth робить процес тренування та inference значно ефективнішим.

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для GLM-5.1

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від GLM-5.1 та досягти кращих результатів.

Увімкнення режиму Thinking

Переконайтеся, що перемикач «Thinking» активовано у ваших налаштуваннях, щоб розблокувати можливості 8-годинної автономної ітерації.

Використання квот у непікові години

Запускайте великі інженерні пакетні завдання у непікові години поза межами 14:00-18:00 за пекінським часом для кращого ціноутворення.

Вимоги до локальної пам'яті

Використовуйте квантування Unsloth Dynamic GGUF, щоб вмістити модель обсягом 1.6 ТБ у 256 ГБ системної пам'яті для локальних запусків.

Стратегічний вибір завдань

Використовуйте GLM-5.1 для архітектурного reasoning, а GLM-4.7, для рутинних завдань, щоб оптимізувати витрати.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані 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

Часті запитання про GLM-5.1

Знайдіть відповіді на поширені запитання про GLM-5.1