GLM-5.1 to model GLM, który uczynił z pracy długodystansowej poważną propozycję dla otwartych wag. Zaoferował kontekst 200 000 tokenów, wielogodzinne autonomiczne wykonywanie zadań i rezultaty na poziomie inżynierskim w momencie, gdy większość otwartych modeli wciąż oceniano na zadaniach jednoplikowych. To także jedyny poza flagowcem model GLM z pełną opublikowaną kolumną benchmarków, co czyni go punktem odniesienia dla każdego usprawnienia GLM-5.2.
Lektura kolumny GLM-5.1 to najszybszy sposób, by zrozumieć, co naprawdę zmieniła kolejna generacja. Tam, gdzie GLM-5.1 uzyskuje 63,5 w Terminal-Bench 2.1, 58,4 w SWE-bench Pro i 30,5 w FrontierSWE Dominance, GLM-5.2 notuje odpowiednio 81,0, 62,1 i 74,4. Różnica jest nierówna w sposób zamierzony: standardowe kodowanie przesunęło się o kilka punktów, a długodystansowe wykonywanie agentowe o dziesiątki. Wszystkie te liczby są zgodne z publikacją autorów modelu.
Bez rejestracji, bez konta, bez kredytów. Wpisz prompt i odbierz strumieniowaną odpowiedź.
Odpowiedź pojawi się tutaj...
Ten playground korzysta z darmowego otwartoźródłowego LLM udostępnianego przez OpenRouter. To nie jest GLM-5.2 i nie używa wag GLM — jest tutaj po to, byś mógł przetestować działający model na żywo podczas lektury opublikowanych danych benchmarkowych GLM poniżej.
Dwieście tysięcy tokenów wystarczy na sporą usługę, jej testy i długą rozmowę o nich — mniej więcej zestaw roboczy skoncentrowanej funkcji, a nie całe monorepo. W praktyce oznacza to, że GLM-5.1 komfortowo obsługuje dobrze zakreśloną pracę agentową i zaczyna wymagać warstwy wyszukiwania, gdy zadanie obejmuje wiele modułów. To także okno, przy którym poprzedni projekt multi-token-prediction natrafił na niedopasowanie KV-cache między treningiem a inferencją, ograniczając długość akceptacji w dekodowaniu spekulatywnym do 4,56; usunięcie tego niedopasowania to jedna z konkretnych rzeczy naprawionych w kolejnej generacji. Jeśli Twoje obciążenie mieści się w 200K tokenów, GLM-5.1 pozostaje sprawnym, w pełni otwartym modelem GLM; jeśli nie, skok do okna 1M jest całym powodem istnienia GLM-5.2.
Wyniki zgodnie z publikacją autorów modelu.
Opublikowana kolumna GLM-5.1 wygląda przyzwoicie w rozumowaniu i kodowaniu średniej długości: 95,3 w AIME 2026, 86,2 w GPQA-Diamond, 83,8 w IMOAnswerBench, 71,8 w publicznym zestawie MCP-Atlas i 58,4 w SWE-bench Pro. Wyraźnie brakuje mu zapasu w pracy o ultradługim horyzoncie — 30,5 w FrontierSWE Dominance, 20,1 w PostTrainBench i 1,0 w SWE-Marathon. Te trzy wiersze to dokładnie te obciążenia, pod które trenowano kolejną generację, dlatego różnice są tam znacznie większe niż w standardowych ewaluacjach kodowania.
Porównanie na Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2), zgodnie z publikacją autorów modelu.
W Terminal-Bench 2.1 w środowisku Terminus-2 wynik GLM-5.1 na poziomie 63,5 plasuje się poniżej Qwen3.7-Max z 75,0 i mniej więcej na równi z DeepSeek-V4-Pro z 64,0, podczas gdy GLM-5.2 wybija się w otwartym polu z 81,0, a Claude Opus 4.8 prowadzi z 85,0. Czytany jako historia rodziny wykres pokazuje generację otwartych modeli stłoczoną w okolicach sześćdziesiątki i jedno wydanie, które wyrywa się z tego pasma — to najmocniejszy argument, by traktować GLM-5.2, a nie GLM-5.1, jako obecny punkt odniesienia wśród otwartych wag.
GLM-5.1 pojawił się po GLM-5 i GLM-5-Turbo, a zastąpił go GLM-5.2. To ostatni model GLM bez jawnych poziomów wysiłku, więc wszystko, co na nim zbudujesz, przeznacza stałą ilość obliczeń na zadanie, zamiast pozwalać regulować ten kompromis dla każdego żądania. Pozostaje rozsądnym wyborem, gdy chcesz mniejszego, bardziej przewidywalnego śladu pamięciowego niż flagowiec z kontekstem 1M, a Twoje zadania naprawdę mieszczą się w 200K tokenów.
Flagowiec z kontekstem 1M tokenów. To otwartoźródłowy stan sztuki w ewaluacjach kodowania i pracy długodystansowej, z jawnymi poziomami wysiłku Non-Thinking, High i Max.
Wydanie, które otworzyło serię 5: mocniejsze podstawy kodowania, bardziej niezawodne wykonywanie wielokrokowe i zauważalnie lepsze zachowanie w złożonych zadaniach agentowych.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.