GLM-5.1: Z.AI:s 1M-token kontextmodell
Z.AI:s flaggskepp. Upp till 1M-token kontextfönster. Stark för agenter som hanterar hela kodbaser eller kunskapsbaser till långt under Sonnet-prissättning.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou kör inte längre GLM-5.1. Denna sida behålls som referens för dess specifikationer, prissättning och benchmarks. För samma typ av arbete, använd GPT 5.6 Luna.
Se GPT 5.6 LunaGLM-5.1 är långkontextspecialisten i sortimentet, med upp till 1M tokens som input. Använd den när prompten är genuint enorm: ett helt arkiv på en gång, flera hundra dokument i en enda forskningskörning. Oberoende topplistor rankar den konsekvent i toppskiktet av open-weight-modeller för långkontextarbete.
Leverantörens listpris är $1.40 / $4.40 per 1M tokens, väl under hälften av Sonnet 4.6 på leverantörsnivå, och API är Anthropic-kompatibel så Claude-liknande agenter kan användas utan omskrivning. Använd Sonnet eller Opus när engelsk resonemangsdjup är viktigare än kontextstorlek, och Kimi K2.7 Code när latens dominerar.
Vad är GLM-5.1?
Z.AI / Zhipu AI:s flaggskeppsmodell för allmänna ändamål.
GLM-5.1 är flaggskeppet i Zhipu AI:s GLM-serie, distribuerad via Z.AI. Det är en resonemangsmodell med stark allmän förmåga och ett ovanligt stort kontextfönster. Upp till 1M tokens, flera gånger större än Anthropic och Moonshot standardinställningar i samma prisklass.
Vad är anmärkningsvärt med GLM-5.1
Rubrikarkitektur och funktionsfunktioner.
GLM-5.1 exponerar ett kontextfönster på upp till 1M tokens (det största i det inbyggda sortimentet) via en Anthropic-kompatibel API-yta, så Claude-liknande agenter kan användas oförändrade. Uppströms stöder promptcaching vid api.z.ai.
Specifikationer i korthet
GLM-5.1 benchmarks
Oberoende recensioner placerar GLM-5.1 i toppskiktet av open-weight-modeller för långkontextuppgifter. Siffrorna ändras varje vecka på tredjepartsledartavlor. Vi anger medvetet inga exakta procentsatser här.
GLM-5.1 prissättning
Leverantörens listpris, per 1M tokens.
Hur GLM-5.1 beter sig i praktiken
Observerat beteende från produktionsagentkörningar.
Återkallning med lång kontext
GLM-5.1:s 1M-tokenfönster är genuint användbart. Det bibehåller koherens långt bortom 200K-gränsen som begränsar Anthropic-familjen på de äldre 200K-modellerna. Användbart för agenter som arbetar med hela repos eller hela dokumentkorpusar.
Resonemang
Solid allmän resonemang. Under Sonnet 4.6 på den svåraste engelskspråkiga multiverktygsroutningen, men gapet är litet i förhållande till kostnadsskillnaden.
Bästa agentuppgifter för GLM-5.1
Hela repo-refaktoriseringen som passar i en prompt
Släpp en 500K-token medelstor kodbas i ett enda GLM-5.1-anrop och be om ett filöverskridande namnbyte, en arkitektonisk granskning eller en säkerhetskontroll. Modeller med mindre fönster tvingar dig att dela upp repot och sammanfoga resultaten, vilket är där buggar smyger sig in. GLM-5.1 behåller varje fil i arbetsminnet och refererar till rätt sökvägar i sin utdata.
Forskningskörningen över hundratals dokument
Wikis, RFC:er, kontrakt, förra årets supportärenden – ladda hela högen på en gång och be om mönster över dokument. Kostnaden per körning förblir hanterbar på grund av det låga leverantörspriset, vilket gör denna typ av ”läs allt, sammanfatta en gång”-arbetsflöde faktiskt prisvärt i produktion snarare än ett engångsvetenskapsprojekt.
När man ska hoppa över GLM-5.1
Hoppa över GLM-5.1 för de svåraste engelskspråkiga resonemangen där Sonnet 4.6 eller Opus 4.7 fortfarande leder, och för latenskritiska chattrepliker där Kimi K2.7 Code är mycket snabbare.
GLM-5.1 vs andra modeller
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
Båda är alternativ med lång kontext till liknande kreditkostnad (×0,4 vs ×0,3). Kimi har starkare återkallelse av lång kontext i vår interna utvärdering; GLM-5.1 vinner på rå kontextstorlek (1M vs 256K). Välj Kimi för mycket långa transkriptioner; välj GLM-5.1 när du behöver fylla en hel kodbas i en enda prompt.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) leder när det gäller verktygsdirigeringsnoggrannhet och engelskspråkig resonemang. GLM-5.1 (×0.4) leder när det gäller kontextfönster och är det rätta valet när kostnad eller kontextstorlek dominerar beslutet.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) är billigare och presterar högre på Code Arena enligt tredjepartsrecensioner. GLM-5.1 vinner fortfarande på kontextstorlek. Välj DeepSeek för kostnadskänsligt standardkontextarbete; välj GLM-5.1 när kontextstorlek är begränsningen.
Slutsats: ska du använda GLM-5.1?
Välj GLM-5.1 när kontextstorleken är begränsningen. För allt annat är DeepSeek V4 Pro billigare och Sonnet 4.6 dirigerar verktyg mer tillförlitligt.
Tillgänglighet av GLM-5.1 på Okou
GLM-5.1 har tagits bort från Okou-sortimentet, så det kan inte längre väljas i chatt eller i ett arbetsflöde, och det är inte tillgängligt med din egen API-nyckel. GPT 5.6 Luna täcker samma kostnadsbesparande nivå.
