Bukás ba ang GLM-5.1 weights at maaari ko ba itong patakbuhin nang lokal?

Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5.1, kaya maaari mong i-download at i-self-host ang model—suriin ang lisensya ng Z.ai bago gamitin sa komersyal.

Magkano ang GLM-5.1 at gaano kalaki ang context window?

Sa Z.ai API, $0.97 bawat milyon input tokens at $3.04 bawat milyon output tokens, na may 204,800-token context window.

Paano naiiba ang GLM-5.1 sa GLM-5?

Ang GLM-5.1 ay partikular na na-tune para sa long-horizon agentic tasks: kung saan ang GLM-5 ay humihinto pagkatapos ng pamilyar na mga teknik, ang GLM-5.1 ay patuloy na nagpapabuti sa daan-daang iterations, at nangunguna ito sa GLM-5 sa repo generation at real-world terminal benchmarks.

GLM 5.1

5287°

#llm #z-ai #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Z.ai | 204,800 token context | $0.97/M input, $3.04/M output. Nagbibigay ang GLM-5.1 ng malaking pag-angat sa kakayahan sa coding, lalo na sa paghawak ng mga long-horizon tasks. Hindi tulad ng mga naunang modelo na nakatuon sa minute-level interactions, kayang magtrabaho nang mag-isa at tuloy-tuloy ang GLM-5.1 sa isang gawain nang higit sa 8 oras, na awtomatikong nagpaplano, nagsasagawa, at nagpapabuti sa sarili sa buong proseso, na nagreresulta sa kumpleto at engineering-grade na output.

Mga gabay para sa model na ito

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang GLM-5.1 ay ang pangunahing agentic coding model ng Z.ai, na ginawa upang magpatuloy sa pagtatrabaho sa isang engineering task nang maraming oras sa halip na huminto pagkatapos ng unang pagsubok. Nangunguna ito sa SWE-Bench Pro sa mga modelong nasa benchmark table nito at may bukas na weights sa Hugging Face. Kung kailangan mo ng modelong kayang magplano, magpatupad, at magbago nang autonomously sa daan-daang tool calls nang walang tulong, ito ang dapat mong tingnan.

Kilalang-kilala sa

Pinakamataas na SWE-Bench Pro score sa mga benchmarked peers, kabilang ang mga closed frontier models.
Nagpapanatili ng produktibong iteration sa napakahabang agentic sessions—oras, hindi minuto.
Hinahati ang mga malabong engineering problems sa mga eksperimento, binabasa ang resulta, nire-revise ang strategy.
200 K token context window para sa malalaking codebases at mahahabang task histories.
Bukás na weights na available sa Hugging Face para sa self-hosted deployment.

Mag-ingat sa

Hindi mura ang output pricing na $3.04/M; mabilis na tumataas ang gastos sa mahahabang agentic runs na may libu-libong tool calls.
Dinisenyo para sa engineering-grade agentic work—hindi ito para sa general chat at pagsusulat.
Bukás ang weights, pero suriin ang lisensya ng Z.ai bago gamitin sa komersyal na deployment.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

I-refactor ang magulong module

Narito ang isang Python module na naging magulo sa paglipas ng panahon. Suriin ang istruktura nito, tukuyin ang mga pangunahing problema—coupling, naming, kulang sa error handling, o anumang makita mo—pagkatapos ay i-refactor ito nang hakbang-hakbang, ipaliwanag ang bawat pagbabago at magsagawa ng mabilis na sanity check pagkatapos ng bawat isa. I-paste ang module sa ibaba.

I-debug ang pumapalya na CI pipeline

Ang aking GitHub Actions workflow ay pumapalya at hindi ko maintindihan kung bakit. I-paste ko ang buong workflow YAML at ang huling 50 linya ng error log. Tukuyin ang ugat ng problema, magmungkahi ng solusyon, at kung may mga pangalawang isyu na dapat ayusin habang nandito tayo, ipaalam din.

Gumawa ng maliit na CLI tool

Sumulat ng self-contained Python CLI tool na nagbabantay sa isang direktoryo para sa mga bagong CSV file, sinusuri kung ang bawat isa ay may mga column na 'id', 'timestamp' at 'value', nag-log ng mga row na pumasa sa validation sa hiwalay na file, at nagpi-print ng buod kapag tapos na. Isama ang requirements file at maikling mga tagubilin sa paggamit.

Ihambing sa

GLM 5.3 FlashX
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.37/M input, $1.25/M output
GLM 5V Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5 Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5.3 Prime
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $2.80/M input, $8.80/M output

Higit pang mga text model mula sa z-ai

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang GLM-5.1 weights at maaari ko ba itong patakbuhin nang lokal?: Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa zai-org/GLM-5.1, kaya maaari mong i-download at i-self-host ang model—suriin ang lisensya ng Z.ai bago gamitin sa komersyal.
Magkano ang GLM-5.1 at gaano kalaki ang context window?: Sa Z.ai API, $0.97 bawat milyon input tokens at $3.04 bawat milyon output tokens, na may 204,800-token context window.
Paano naiiba ang GLM-5.1 sa GLM-5?: Ang GLM-5.1 ay partikular na na-tune para sa long-horizon agentic tasks: kung saan ang GLM-5 ay humihinto pagkatapos ng pamilyar na mga teknik, ang GLM-5.1 ay patuloy na nagpapabuti sa daan-daang iterations, at nangunguna ito sa GLM-5 sa repo generation at real-world terminal benchmarks.

Hatol ng Kapitan
Kung ang trabaho mo ay nangangailangan ng multi-hour autonomous coding runs kaysa sa mabilisang one-shot answers, ang GLM-5.1 ay isa sa mga kakaunting modelong talagang ginawa para doon.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang GLM 5.1 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm z-ai pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model