GLM-5.1: Z.AI's 1M-token kontekstmodel
Z.AI's flagskib. Op til et 1M-token kontekstvindue. Stærk for agenter, der dækker hele kodebasen eller hele vidensbasen, til langt under Sonnet-priser.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou kører ikke længere GLM-5.1. Denne side opbevares som reference for dens specifikationer, priser og benchmarks. Til samme type arbejde, brug GPT 5.6 Luna.
Se GPT 5.6 LunaGLM-5.1 er langkontekstspecialisten i serien, med op til 1M tokens input. Brug den, når prompten er ægte enorm: et helt repository på én gang, flere hundrede dokumenter i en enkelt forskningskørsel. Uafhængige ranglister placerer den konsekvent i den øverste del af open-weight-modeller for langkontekstarbejde.
Leverandørens listepris er $1.40 / $4.40 pr. 1M tokens, godt under halvdelen af Sonnet 4.6 på leverandørniveau, og API er Anthropic-kompatibel, så Claude-lignende agenter kan indsættes uden omskrivning. Brug Sonnet eller Opus, når engelsk ræsonnementdybde betyder mere end kontekststørrelse, og Kimi K2.7 Code, når latenstid dominerer.
Hvad er GLM-5.1?
Z.AI / Zhipu AI's flagskibs generelle model.
GLM-5.1 er flagskibet i Zhipu AI's GLM-serie, distribueret via Z.AI. Det er en ræsonnementsmodel med stærk generel kapacitet og et usædvanligt stort kontekstvindue. Op til 1M tokens, flere gange større end Anthropic og Moonshot-standarderne i samme prisklasse.
Hvad er bemærkelsesværdigt ved GLM-5.1
Overskriftsarkitektur og kapacitetsfunktioner.
GLM-5.1 eksponerer et kontekstvindue på op til 1M tokens (det største i Built-in-serien) via en Anthropic-kompatibel API-overflade, så Claude-lignende agenter kan indsættes uændret. Upstream understøtter prompt-caching ved api.z.ai.
Specifikationer på et øjeblik
GLM-5.1 benchmarks
Uafhængige anmeldelser placerer GLM-5.1 i den øverste kategori af open-weight-modeller til langkontekstopgaver. Tal ændrer sig ugentligt på tredjeparts-leaderboards. Vi angiver bevidst ikke nøjagtige procenter her.
GLM-5.1 priser
Udbyderens listepris, pr. 1M tokens.
Hvordan GLM-5.1 opfører sig i praksis
Observeret adfærd fra produktionsagentkørsler.
Lang-kontekst genkaldelse
GLM-5.1's 1M-token-vindue er ægte brugbart. Det opretholder sammenhæng langt ud over 200K-grænsen, der begrænser Anthropic-familien på de ældre 200K-modeller. Nyttigt for agenter, der arbejder med hele repositories eller hele dokumentkorpusser.
Begrundelse
Solid generel ræsonnement. Under Sonnet 4.6 på den sværeste engelsksprogede multi-værktøjsrouting, men forskellen er lille i forhold til omkostningsforskellen.
Bedste agentopgaver for GLM-5.1
Hele repo-refaktoren, der passer i én prompt
Drop en 500K-token mellemstor kodebase i et enkelt GLM-5.1-kald og bed om en tværgående omdøbning, en arkitektonisk gennemgang eller en sikkerhedspass. Modeller med mindre vinduer tvinger dig til at opdele repoet og samle resultaterne, hvilket er der, hvor fejl sniger sig ind. GLM-5.1 holder hver fil i arbejdshukommelsen og refererer de rigtige stier i sit output.
Forskningskørslen over hundredvis af dokumenter
Wikier, RFC'er, kontrakter, sidste års supportbilletter – indlæs hele bunken på én gang og spørg efter mønstre på tværs af dokumenter. Omkostningerne pr. kørsel forbliver overkommelige på grund af den lave leverandørpris, hvilket er det, der gør denne form for "læs alt, opsummer én gang"-arbejdsgang faktisk overkommelig i produktion snarere end et engangs videnskabsprojekt.
Hvornår man skal springe GLM-5.1 over
Spring GLM-5.1 over på den sværeste engelsksprogede ræsonnement, hvor Sonnet 4.6 eller Opus 4.7 stadig fører, og på latenskritiske chat-svar, hvor Kimi K2.7 Code er meget hurtigere.
GLM-5.1 vs. andre modeller
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
Begge er langkontekst-muligheder til lignende kreditomkostninger (×0,4 vs. ×0,3). Kimi har stærkere langkontekst-genkaldelse i vores interne evaluering; GLM-5.1 vinder på rå kontekststørrelse (1M vs. 256K). Vælg Kimi til meget lange transskriptioner; vælg GLM-5.1, når du skal proppe en hel kodebase ind i én prompt.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) fører an inden for værktøjsrouting-nøjagtighed og engelsksproget ræsonnement. GLM-5.1 (×0.4) fører an inden for kontekstvindue og er det rigtige valg, når omkostninger eller kontekststørrelse dominerer beslutningen.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) er billigere og scorer højere på Code Arena ifølge tredjepartsanmeldelser. GLM-5.1 vinder stadig på kontekststørrelse. Vælg DeepSeek til omkostningsfølsomt standardkontekstarbejde; vælg GLM-5.1, når kontekststørrelse er begrænsningen.
Bundlinjen: skal du bruge GLM-5.1?
Vælg GLM-5.1, når kontekststørrelsen er begrænsningen. For alt andet er DeepSeek V4 Pro billigere, og Sonnet 4.6 dirigerer værktøjer mere pålideligt.
Tilgængelighed af GLM-5.1 på Okou
GLM-5.1 er blevet fjernet fra Okou-udvalget, så den kan ikke længere vælges i chat eller i en arbejdsgang, og den er ikke tilgængelig med din egen API-nøgle. GPT 5.6 Luna dækker det samme omkostningsbesparende niveau.
