GLM 5.1
5287°
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Z.ai | contexto de 204,800 tokens | $0.97/M entrada, $3.04/M salida. GLM-5.1 ofrece un gran salto en capacidad de codificación, con ganancias particularmente significativas en el manejo de tareas de largo plazo. A diferencia de modelos anteriores diseñados para interacciones de nivel minuto, GLM-5.1 puede trabajar de forma independiente y continua en una sola tarea por más de 8 horas, planificando, ejecutando y mejorándose a sí mismo de manera autónoma durante el proceso, entregando finalmente resultados completos y de nivel ingenieril.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GLM-5.1 es el modelo agente de codificación insignia de Z.ai, diseñado para trabajar en una sola tarea de ingeniería durante horas en lugar de detenerse tras un primer intento. Lidera SWE-Bench Pro entre los modelos de su tabla de benchmarks y tiene pesos abiertos en Hugging Face. Si necesitas un modelo que pueda planificar, ejecutar y revisar autónomamente a lo largo de cientos de llamadas a herramientas sin supervisión, este es el que debes considerar.
Conocido por
- Mejor puntuación en SWE-Bench Pro entre pares evaluados, incluidos modelos cerrados de frontera.
- Mantiene iteraciones productivas durante sesiones agenticas muy largas — horas, no minutos.
- Descompone problemas ambiguos de ingeniería en experimentos, lee resultados y revisa la estrategia.
- Ventana de contexto de 200 K tokens para grandes bases de código e historiales largos de tareas.
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face para despliegue autohospedado.
Cuidado con
- El precio de salida a $3.04/M no es barato; las sesiones agenticas largas con miles de llamadas a herramientas suman rápido.
- Diseñado para trabajo agentico de nivel ingeniería — no es para chat general ni redacción.
- Los pesos son abiertos, pero revisa los términos de licencia de Z.ai antes de cualquier despliegue comercial.
Prompts para probar
Refactorizar un módulo enredado
Aquí tienes un módulo Python que se ha vuelto desordenado con el tiempo. Analiza su estructura, identifica los principales problemas — acoplamiento, nombres, falta de manejo de errores, cualquier otro que encuentres — luego refactorízalo paso a paso, explicando cada cambio y realizando una comprobación rápida de coherencia tras cada uno. Pega el módulo a continuación.
Depurar una pipeline CI fallida
Mi flujo de trabajo de GitHub Actions está fallando y no puedo descubrir por qué. Voy a pegar el YAML completo del flujo y las últimas 50 líneas del registro de errores. Diagnostica la causa raíz, propone una solución y, si hay problemas secundarios que valga la pena abordar, señálalos también.
Construir una pequeña herramienta CLI
Escribe una herramienta CLI en Python autónoma que vigile un directorio para nuevos archivos CSV, valide que cada uno tenga las columnas 'id', 'timestamp' y 'value', registre las filas que fallen la validación en un archivo separado y muestre un resumen al terminar. Incluye un archivo de requerimientos e instrucciones breves de uso.
Comparar con
- GLM 5.3 FlashXModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.37/M entrada, $1.25/M salida
- GLM 5V TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5 TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5.3 PrimeModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.80/M entrada, $8.80/M salida
Más modelos de texto de z-ai
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos de GLM-5.1 son abiertos y puedo ejecutarlo localmente?
- Sí, los pesos están publicados en Hugging Face en zai-org/GLM-5.1, así que puedes descargar y hospedar el modelo tú mismo — revisa la licencia de Z.ai antes de uso comercial.
- ¿Cuánto cuesta GLM-5.1 y cuál es la ventana de contexto?
- Vía API de Z.ai cuesta $0.97 por millón de tokens de entrada y $3.04 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 204,800 tokens.
- ¿En qué se diferencia GLM-5.1 de GLM-5?
- GLM-5.1 está específicamente afinado para tareas agenticas de largo plazo: donde GLM-5 se estanca tras aplicar técnicas conocidas, GLM-5.1 sigue mejorando a través de cientos de iteraciones, y lidera a GLM-5 por un amplio margen en generación de repositorios y benchmarks reales de terminal.
Veredicto del capitánSi tu trabajo implica sesiones autónomas de codificación de varias horas en lugar de respuestas rápidas puntuales, GLM-5.1 es uno de los pocos modelos realmente diseñados para eso.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
GLM 5.1 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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