GLM-5.1: Z.AIs 1M-token kontekstmodell
Z.AIs flaggskip. Opptil et 1M-token kontekstvindu. Sterk for hele kodebasen eller hele kunnskapsbasen agenter til godt under Sonnet-priser.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou kjører ikke lenger GLM-5.1. Denne siden beholdes som en referanse for dens spesifikasjoner, priser og benchmarks. For samme type arbeid, bruk GPT 5.6 Luna.
Se GPT 5.6 LunaGLM-5.1 er langkontekstspesialisten i serien, med opptil 1M tokens som input. Bruk den når prompten er genuint enorm: et helt repository på en gang, flere hundre dokumenter i en enkelt forskningskjøring. Uavhengige ledertavler rangerer den konsekvent i toppskiktet av åpen-vekt-modeller for langkontekstarbeid.
Leverandørens listepris er $1.40 / $4.40 per 1M tokens, godt under halvparten av Sonnet 4.6 på leverandørnivå, og API er Anthropic-kompatibel slik at Claude-lignende agenter kan brukes uten omskriving. Bruk Sonnet eller Opus når engelsk resonneringsdybde betyr mer enn kontekststørrelse, og Kimi K2.7 Code når latens dominerer.
Hva er GLM-5.1?
Z.AI / Zhipu AIs flaggskip generelle modell.
GLM-5.1 er flaggskipet i Zhipu AIs GLM-serie, distribuert via Z.AI. Det er en resonneringsmodell med sterk generell kapasitet og et uvanlig stort kontekstvindu. Opptil 1M tokens, flere ganger større enn Anthropic og Moonshot-standardene i samme prisklasse.
Hva er bemerkelsesverdig med GLM-5.1
Overskriftsarkitektur og funksjonsfunksjoner.
GLM-5.1 eksponerer et kontekstvindu på opptil 1M tokens (det største i den innebygde serien) gjennom en Anthropic-kompatibel API-overflate, slik at Claude-lignende agenter kan slippes inn uendret. Oppstrøms støtter prompt-caching på api.z.ai.
Spesifikasjoner på et øyeblikk
GLM-5.1 referansepunkter
Uavhengige anmeldelser plasserer GLM-5.1 i toppsjiktet av åpen-vekt-modeller for langkontekstoppgaver. Tallene endres ukentlig på tredjeparts ledertavler. Vi oppgir bevisst ikke eksakte prosenter her.
GLM-5.1 priser
Leverandørens listepris, per 1M tokens.
Hvordan GLM-5.1 oppfører seg i praksis
Observert atferd fra produksjonsagentkjøringer.
Langkontekstgjenkalling
GLM-5.1s 1M-token-vindu er genuint brukbart. Det opprettholder koherens langt forbi 200K-grensen som begrenser Anthropic-familien på de eldre 200K-modellene. Nyttig for hele-repo- eller hele-dok-korpus-agenter.
Resonnement
Solid generell resonnement. Under Sonnet 4.6 på den vanskeligste engelskspråklige multi-verktøyrutingen, men gapet er lite i forhold til kostnadsforskjellen.
Beste agentoppgaver for GLM-5.1
Hele repo-refaktoreringen som passer i én ledetekst
Slipp en 500K-token middels stor kodebase inn i en enkelt GLM-5.1-samtale og be om et kryssfilnavnbytte, en arkitektonisk gjennomgang eller en sikkerhetspassering. Modeller med mindre vinduer tvinger deg til å dele opp repoet og sy sammen resultater, noe som er der feil sniker seg inn. GLM-5.1 beholder hver fil i arbeidsminnet og refererer til de riktige banene i utdataene.
Forskningskjøringen over hundrevis av dokumenter
Wikier, RFC-er, kontrakter, fjorårets supportbilletter – last inn hele bunken samtidig og spør etter tverrdokumentmønstre. Kostnaden per kjøring forblir håndterbar på grunn av den lave leverandørprisen, noe som gjør denne typen «les alt, oppsummer én gang»-arbeidsflyt faktisk rimelig i produksjon i stedet for et engangsvitenskapsprosjekt.
Når du skal hoppe over GLM-5.1
Hopp over GLM-5.1 på den vanskeligste engelskspråklige resonneringen der Sonnet 4.6 eller Opus 4.7 fortsatt leder, og på latenskritiske chat-svar der Kimi K2.7 Code er mye raskere.
GLM-5.1 vs andre modeller
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
Begge er langkontekstalternativer med lignende kredittkostnad (×0,4 vs ×0,3). Kimi har sterkere langkontekstgjenkalling i vår interne evaluering; GLM-5.1 vinner på rå kontekststørrelse (1M vs 256K). Velg Kimi for svært lange transkripsjoner; velg GLM-5.1 når du trenger å stappe en hel kodebase inn i én prompt.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) leder på verktøyrutingnøyaktighet og engelskspråklig resonnement. GLM-5.1 (×0.4) leder på kontekstvindu og er det riktige valget når kostnad eller kontekststørrelse dominerer beslutningen.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) er billigere og scorer høyere på Code Arena ifølge tredjepartsanmeldelser. GLM-5.1 vinner fortsatt på kontekststørrelse. Velg DeepSeek for kostnadssensitive standardkontekstarbeid; velg GLM-5.1 når kontekststørrelse er begrensningen.
Konklusjon: bør du bruke GLM-5.1?
Velg GLM-5.1 når kontekststørrelse er begrensningen. For alt annet er DeepSeek V4 Pro billigere, og Sonnet 4.6 ruter verktøy mer pålitelig.
Tilgjengelighet av GLM-5.1 på Okou
GLM-5.1 er fjernet fra Okou-utvalget, så den kan ikke lenger velges i chat eller i en arbeidsflyt, og den er ikke tilgjengelig med din egen API-nøkkel. GPT 5.6 Luna dekker samme kostnadsbesparende nivå.
