GLM-5.1: Z.AI's 1M-token contextmodel
Het vlaggenschip van Z.AI. Tot een contextvenster van 1M-token. Sterk voor agents voor de hele codebase of de hele kennisbank, ver onder de Sonnet-prijzen.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou draait GLM-5.1 niet langer. Deze pagina wordt bewaard als referentie voor de specificaties, prijzen en benchmarks. Gebruik GPT 5.6 Luna voor hetzelfde soort werk.
Zie GPT 5.6 LunaGLM-5.1 is de specialist voor lange context in de line-up, met tot 1M tokens aan invoer. Gebruik het wanneer de prompt echt enorm is: een hele repository tegelijk, honderden documenten in één onderzoeksrun. Onafhankelijke leaderboards plaatsen het consequent in de top van open-weight modellen voor werk met lange context.
De catalogusprijs van de leverancier is $1,40 / $4,40 per 1M tokens, ruim minder dan de helft van Sonnet 4.6 op leveranciersniveau, en de API is Anthropic-compatibel, dus Claude-achtige agents kunnen zonder herschrijven worden ingezet. Kies voor Sonnet of Opus wanneer de diepte van het Engelse redeneren belangrijker is dan de contextgrootte, en voor Kimi K2.7 Code wanneer latentie domineert.
Wat is GLM-5.1?
Z.AI / Zhipu AI's vlaggenschip algemeen model.
GLM-5.1 is het vlaggenschip van Zhipu AI's GLM-serie, gedistribueerd via Z.AI. Het is een redeneermodel met sterke algemene capaciteiten en een ongewoon groot contextvenster. Tot 1M tokens, meerdere malen groter dan de Anthropic en Moonshot defaults in dezelfde prijscategorie.
Wat is opmerkelijk aan GLM-5.1
Koparchitectuur en functionaliteiten.
GLM-5.1 exposeert een contextvenster van maximaal 1M-token (het grootste in de ingebouwde line-up) via een Anthropic-compatibele API-interface, zodat Claude-achtige agents ongewijzigd kunnen worden ingevoegd. De upstream ondersteunt prompt caching bij api.z.ai.
Specificaties in één oogopslag
GLM-5.1 benchmarks
Onafhankelijke beoordelingen plaatsen GLM-5.1 in de topklasse van open-weight modellen voor taken met lange context. Cijfers verschuiven wekelijks op externe leaderboards. We vermelden hier bewust geen exacte percentages.
GLM-5.1 prijzen
Catalogusprijs van de provider, per 1M tokens.
Hoe GLM-5.1 zich in de praktijk gedraagt
Waargenomen gedrag van productieve agentruns.
Lange-context herinnering
Het 1M-tokenvenster van GLM-5.1 is echt bruikbaar. Het behoudt de coherentie ver voorbij de 200K-grens die de Anthropic-familie beperkt op de oudere 200K-modellen. Handig voor agents die werken met hele repositories of hele documentencorpora.
Redenering
Solide algemene redenering. Onder Sonnet 4.6 op de moeilijkste Engelstalige multi-tool routing, maar het verschil is klein ten opzichte van het kostenverschil.
Beste agenttaken voor GLM-5.1
De refactor van de hele repository die in één prompt past
Plaats een middelgrote codebase van 500K tokens in één GLM-5.1-aanroep en vraag om een cross-file hernoeming, een architecturale review of een beveiligingscontrole. Modellen met kleinere vensters dwingen je om de repo op te splitsen en resultaten samen te voegen, wat de oorzaak is van bugs. GLM-5.1 houdt elk bestand in het werkgeheugen en verwijst naar de juiste paden in de uitvoer.
De onderzoeksrun over honderden documenten
Wiki's, RFC's, contracten, supporttickets van vorig jaar — laad de hele stapel in één keer en vraag naar cross-document patronen. De kosten per run blijven beheersbaar vanwege de lage leveranciersprijs, wat dit soort "alles lezen, één keer samenvatten" workflow daadwerkelijk betaalbaar maakt in productie in plaats van een eenmalig wetenschappelijk project.
Wanneer GLM-5.1 overslaan
Sla GLM-5.1 over bij de moeilijkste Engelse redeneringen waar Sonnet 4.6 of Opus 4.7 nog steeds de leiding heeft, en bij latency-kritische chatantwoorden waar Kimi K2.7 Code veel sneller is.
GLM-5.1 versus andere modellen
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
Beide zijn lange-contextopties met vergelijkbare creditkosten (×0.4 vs ×0.3). Kimi heeft een sterkere lange-contextherinnering in onze interne evaluatie; GLM-5.1 wint op ruwe contextgrootte (1M vs 256K). Kies Kimi voor zeer lange transcripten; kies GLM-5.1 wanneer je een hele codebase in één prompt moet proppen.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) is leidend op het gebied van nauwkeurigheid van tool-routing en Engels-talige redenering. GLM-5.1 (×0.4) is leidend op het gebied van contextvenster en is de juiste keuze wanneer kosten of contextgrootte de beslissing domineren.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) is goedkoper en scoort hoger op Code Arena volgens externe beoordelingen. GLM-5.1 wint nog steeds op contextgrootte. Kies DeepSeek voor kostengevoelig standaard-contextwerk; kies GLM-5.1 wanneer contextgrootte de beperking is.
Conclusie: moet je GLM-5.1 gebruiken?
Kies GLM-5.1 wanneer de contextgrootte de beperking is. Voor al het andere is DeepSeek V4 Pro goedkoper en Sonnet 4.6 routeert tools betrouwbaarder.
Beschikbaarheid van GLM-5.1 op Okou.
GLM-5.1 is verwijderd uit de Okou-line-up, dus het kan niet langer worden geselecteerd in chat of in een workflow, en het is niet beschikbaar met uw eigen API-sleutel. GPT 5.6 Luna dekt dezelfde kostenbesparende tier.
