Adakah berat GLM-5.1 terbuka dan boleh saya jalankan secara tempatan?

Ya, beratnya diterbitkan di Hugging Face di zai-org/GLM-5.1, jadi anda boleh muat turun dan hos sendiri model tersebut—periksa lesen Z.ai sebelum penggunaan komersial.

Berapa kos GLM-5.1 dan berapa panjang tetingkap konteksnya?

Melalui API Z.ai ia berharga $0.97 bagi sejuta token input dan $3.04 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 204,800 token.

Bagaimana GLM-5.1 berbeza daripada GLM-5?

GLM-5.1 khusus disesuaikan untuk tugas agen jangka panjang: di mana GLM-5 mencapai tahap selepas menggunakan teknik biasa, GLM-5.1 terus bertambah baik melalui ratusan iterasi, dan ia mendahului GLM-5 dengan margin luas dalam penjanaan repo dan penanda aras terminal dunia nyata.

GLM 5.1

5287°

#llm #z-ai #penalaran #pengaturcaraan #ejen #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Z.ai | konteks 204,800 token | $0.97/M input, $3.04/M output. GLM-5.1 memberikan lonjakan besar dalam kebolehan pengkodan, dengan peningkatan ketara dalam mengendalikan tugas jangka panjang. Berbeza dengan model sebelumnya yang dibina untuk interaksi peringkat minit, GLM-5.1 boleh bekerja secara berdikari dan berterusan pada satu tugas selama lebih dari 8 jam, merancang, melaksanakan, dan memperbaiki dirinya sepanjang proses, akhirnya menghasilkan keputusan lengkap bertaraf kejuruteraan.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

GLM-5.1 adalah model pengkodan agen utama dari Z.ai, dibina untuk terus bekerja pada satu tugas kejuruteraan selama berjam-jam tanpa terhenti selepas laluan awal. Ia mendahului SWE-Bench Pro dalam jadual penanda arasnya dan mempunyai berat terbuka di Hugging Face. Jika anda memerlukan model yang boleh merancang, melaksanakan, dan menyemak semula secara autonomi merentasi ratusan panggilan alat tanpa bimbingan, ini adalah model yang perlu diperhatikan.

Dikenali untuk

Skor tertinggi SWE-Bench Pro di kalangan rakan penanda aras, termasuk model tertutup frontier.
Mengekalkan iterasi produktif sepanjang sesi agen yang sangat panjang—berjam-jam, bukan minit.
Memecahkan masalah kejuruteraan yang samar kepada eksperimen, membaca keputusan, menyemak semula strategi.
Tetingkap konteks 200 K token untuk pangkalan kod besar dan sejarah tugas panjang.
Berat terbuka tersedia di Hugging Face untuk penyebaran sendiri.

Berhati-hati dengan

Harga output pada $3.04/M bukan murah; sesi agen panjang dengan ribuan panggilan alat boleh menjadi mahal dengan cepat.
Direka untuk kerja agen kejuruteraan bertaraf tinggi—perbualan umum dan penulisan bukan fokus utamanya.
Beratnya terbuka, tetapi periksa terma lesen Z.ai sebelum sebarang penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Penalaran

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Refaktor modul yang kusut

Ini adalah modul Python yang telah menjadi kusut dari masa ke masa. Analisis strukturnya, kenal pasti masalah utama—pautan, penamaan, kekurangan pengendalian ralat, apa sahaja yang anda temui—kemudian refaktor langkah demi langkah, terangkan setiap perubahan dan jalankan pemeriksaan kesihatan ringkas selepas setiap satu. Tampal modul di bawah.

Selesaikan masalah paip CI yang gagal

Aliran kerja GitHub Actions saya gagal dan saya tidak dapat mengetahui sebabnya. Saya akan tampal keseluruhan YAML aliran kerja dan 50 baris terakhir log ralat. Sahkan punca utama, cadangkan pembaikan, dan jika ada isu sekunder yang patut ditangani semasa di sini, tandakan juga.

Bina alat CLI kecil

Tulis alat CLI Python berdiri sendiri yang memantau direktori untuk fail CSV baru, mengesahkan setiap satu mempunyai lajur 'id', 'timestamp' dan 'value', merekodkan baris yang gagal pengesahan ke fail berasingan, dan mencetak ringkasan apabila selesai. Sertakan fail keperluan dan arahan penggunaan ringkas.

Bandingkan dengan

GLM 5.3 FlashX
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $0.37/M, output $1.25/M
GLM 5V Turbo
Model hanya API
konteks 202,752 token · Input $1.20/M, output $4.00/M
GLM 5 Turbo
Model hanya API
konteks 202,752 token · Input $1.20/M, output $4.00/M
GLM 5.3 Prime
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.80/M, output $8.80/M

Lebih banyak model teks dari z-ai

Soalan yang sering ditanya

Adakah berat GLM-5.1 terbuka dan boleh saya jalankan secara tempatan?: Ya, beratnya diterbitkan di Hugging Face di zai-org/GLM-5.1, jadi anda boleh muat turun dan hos sendiri model tersebut—periksa lesen Z.ai sebelum penggunaan komersial.
Berapa kos GLM-5.1 dan berapa panjang tetingkap konteksnya?: Melalui API Z.ai ia berharga $0.97 bagi sejuta token input dan $3.04 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 204,800 token.
Bagaimana GLM-5.1 berbeza daripada GLM-5?: GLM-5.1 khusus disesuaikan untuk tugas agen jangka panjang: di mana GLM-5 mencapai tahap selepas menggunakan teknik biasa, GLM-5.1 terus bertambah baik melalui ratusan iterasi, dan ia mendahului GLM-5 dengan margin luas dalam penjanaan repo dan penanda aras terminal dunia nyata.

Keputusan Kapten
Jika kerja anda melibatkan sesi pengkodan autonomi berjam-jam dan bukan jawapan satu tembakan cepat, GLM-5.1 adalah salah satu model yang benar-benar dibina untuk itu.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Gemini 3 Flash Preview

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

GLM 5.1 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm z-ai penalaran pengaturcaraan ejen konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model