GLM-5.1 的 context window 是多少？

该模型支持 202,752 token 的 context window。这使其能够分析整个代码仓库，并在长期的 agentic 会话中保持连贯性。

GLM-5.1 API 的价格是多少？

使用定价为每 100 万输入 token 1.40 美元，每 100 万输出 token 4.40 美元。Z.ai 订阅用户可享受折扣价。

GLM-5.1 是 open-source 的吗？

是的，GLM-5.1 基于 MIT License 发布。您可以从 Hugging Face 或 ModelScope 下载完整的参数权重。

GLM-5.1 可以处理视觉和图像吗？

这是一款 multimodal 模型，在视觉 benchmark 上表现优异，在 MMMU 上得分为 73%，在 DocVQA 上得分为 93%。

它与 Claude Opus 4.6 相比如何？

它极具竞争力，在 SWE-Bench Pro 上得分为 58.4，略高于 Claude Opus 4.6 的 57.3 分。

什么是“8 小时”自主功能？

该模型设计用于避免陷入瓶颈，能够自主花费 8 小时进行复杂任务的规划、测试和优化。

哪些框架支持 GLM-5.1 本地托管？

对于本地部署，GLM-5.1 支持主流的 inference 框架，包括 vLLM、SGLang、llama.cpp 和 Unsloth。

如何更新我的编码 agent 以使用它？

在设置文件中手动将模型名称更新为 'glm-5.1'，例如 Claude Code 或 Roo-Code 的配置文件。

GLM-5.1

GLM-5.1 是智谱 AI 的 flagship reasoning model，拥有 202K 的 context window 以及用于复杂 agentic 工程的 8 小时自主执行循环。

ReasoningAgentic AIOpen Weights编码Multimodal

zhipuGLM2026-04-08

上下文

203Ktokens

最大输出

164Ktokens

输入价格

$1.40/ 1M

输出价格

$4.40/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输推理

基准测试

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%

查看API文档

关于 GLM-5.1

了解 GLM-5.1 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

GLM-5.1 是智谱 AI 的 flagship 基础模型，专为复杂系统工程和长周期的 agentic 任务而设计。它基于 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，拥有 7440 亿参数，单次推理激活 400 亿参数，代表了在持久性和自主问题解决能力上的重大飞跃。该模型经过特殊设计，旨在克服早期 LLM 中出现的 reasoning 瓶颈，能够在数千次工具调用和数百次迭代中保持生产力和代码质量。它能够识别阻塞点、运行实验并自行调整策略，无需人工干预。

在技术上，GLM-5.1 作为多 agent 系统中的主要 reasoning 引擎表现出色。它处理高层架构决策，同时将实现委托给较小的模型。它具有 202K context window，并由动态稀疏注意力机制支持，确保了跨大规模代码库的连贯性。该模型以 open weights 的形式在 MIT License 下发布，为数据库优化、GPU kernel 工程和全栈 Web 开发等任务提供了一种可行的、本地化的 frontier model 替代方案。

KernelBench Level 3 结果显示，与 Claude Opus 4.6 相比，GLM-5.1 在长时间的 agentic ML 工作负载中保持了显著的速度提升。这种持久性使开发人员可以在早上触发一个工程任务，并在一天结束时收到一个经过全面测试和部署的服务。它处理 bug 修复的整个生命周期，从在沙箱中重现问题到提交最终的 pull request。

GLM-5.1 的使用案例

发现使用 GLM-5.1 获得出色效果的不同方式。

自主软件工程

在无需人工指导的情况下，自主运行 8 小时以上，进行微服务的规划、实现和调试。

高性能数据库调优

模型通过数百轮迭代，优化基于 Rust 的 vector 搜索实现。

GPU Kernel 优化

分析参考实现，生成性能超越默认 autotune 编译器的 GPU kernel。

多 Agent 编排

作为 reasoning 核心，协调跨一系列专用小型模型的子任务和工具调用。

复杂的终端任务

通过 agentic CLI 工具执行现实世界的终端操作和多步系统管理。

全栈 Web 设计

为基于浏览器的桌面环境生成视觉一致的 UI 布局和后端逻辑。

优势

局限性

8 小时迭代周期: 在数千次工具调用中保持高产出，不会触及其他模型常见的 reasoning 瓶颈。

高 latency: 重 reasoning 的架构导致 token 生成速度显著慢于标准的非 reasoning 模型。

state-of-the-art 编码性能: 在 SWE-Bench Pro 上取得 58.4 分，超越了 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 等闭源模型。

极高的资源需求: 原始模型需要 1.65TB 磁盘空间；即使是量化版本也需要 256GB 的 VRAM/系统内存才能运行。

Open Weights 访问: 基于 MIT License 发布，使企业能够为本地部署提供 frontier model 级别的 reasoning 能力。

Prompt 敏感度: 解锁完整的 agentic 性能通常需要极其详细的 300 多行系统 prompt 来引导 reasoning 循环。

大 context 连贯性: 在 202k tokens 范围内保持稳定性和准确性，这对长周期的 agentic 工程任务至关重要。

API 不稳定性: 用户反映在官方 Z.ai 终端的北京高峰时段，频繁出现 500 错误和限流情况。

API快速入门

zhipu/glm-5.1

查看文档

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 || '');
}

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 GLM-5.1 的评价

看看社区对 GLM-5.1 的看法

“GLM-5.1 在一个 prompt 上循环运行了 8 小时。它不像大多数模型那样直接退出；它不断添加功能并进行自我审查。”

— ziwenxu_

twitter

“我至少测试了 5 次 140k 的 context，它始终保持连贯。state-of-the-art 可能要迎来挑战者了。”

— Sensitive_Song4219

“GLM-5.1 在这个 benchmark 上基本与 Opus 平起平坐。它现在是 Arena 中排名第一的 open-source 模型。”

— tmuxvim

hackernews

“每当我看到一个 NPC 通过与 GLM-5.1 的即兴对话被真正说服时，那简直是纯粹的魔力。”

— orblabs

“编码表现确实很强。它修复了我们 Go 后端中 GPT-4o 一直产生幻觉的一个竞争条件。”

— DevScale_AI

twitter

“使用 Unsloth 在本地运行它，对于我们法律科技技术栈的数据隐私来说是一个巨大的变革。”

— LawyerWhoCodes

关于 GLM-5.1 的视频

观看关于 GLM-5.1 的教程、评测和讨论

“这不仅仅是一个聊天机器人。这是一个具备 8 小时执行窗口的完全自主工程 agent。”

“这不仅仅是一个聊天机器人。这是一个具备 8 小时执行窗口的完全自主工程 agent。它具备 200,000 token 的 context window 限制。它是”

“mixture of experts 架构。虽然它总共有 7440 亿参数，但每次前向传递只激活 400 亿参数，这意味着它在提供 frontier level 智能的同时，具有极高的计算效率。它”

“在网络安全 benchmark 中，它获得了 68.7 分，这实际上比 Claude Opus 还要高。”

“这是一个非常棒的 open-source 权重 model。此前 GLM 5 在智能方面是排名第一的 open-source 权重 model。”

“Inference Labs 版本生成了 1,600 个 token，是生成 token 最少的。它得到了正确答案而且速度最快，但它变快可能是因为它产生的 token 较少。”

“这实际上是一个预览版。无法通过 openrouter 公开访问。你必须拥有一个 GLM 编码计划，为了测试这个”

“输入每百万 token 72 美分。输出每百万 token 2.30 美元。但看看 context window。80,000。80,000 的 context，非常小的 context window。根据我使用这个 model 的经验，你会触及这个 context 限制。”

“我不能向大家推荐这个，因为它不好。我白白浪费了 80 美元，因为我无法在实际的 vibe coding 工作流中使用它。所以我可以向大家展示 benchmark，我可以向大家展示，呃，这些东西”

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智能工作流

免费开始

GLM-5.1专业提示

专家提示助您充分利用GLM-5.1。

开启 Thinking 模式

确保在配置中启用了“Thinking”开关，以解锁 8 小时自主迭代功能。

利用非高峰期配额

在北京时间 14:00-18:00 之外的非高峰时段运行大型工程批处理，以获得更优惠的定价。

本地内存要求

使用 Unsloth 动态 GGUF 量化，将 1.6TB 的模型压缩至 256GB 系统 RAM 中进行本地运行。

战略性任务选择

将 GLM-5.1 保留用于架构 reasoning，并使用 GLM-4.7 处理常规实现以控制成本。

用户评价

用户怎么说

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