GLM-5.1
GLM-5.1 Modell-Übersicht
GLM-5.1 ist das aktualisierte Open-Source-Flaggschiff von Z.ai (ehemals Zhipu AI), veröffentlicht am 7. April 2026. Das Modell baut auf der 744-Milliarden-Parameter-MoE-Architektur seines Vorgängers GLM-5 auf und wurde gezielt durch reines Post-Training auf den Einsatz als KI-Agent optimiert. GLM-5.1 kann bis zu 8 Stunden am Stück autonom an einer einzigen Coding-Aufgabe arbeiten und dabei rund 1.700 Iterationen aus Planung, Ausführung, Bugfixing und Strategie-Anpassung durchlaufen. Mit 58,4% auf SWE-Bench Pro führt es zum Zeitpunkt der Veröffentlichung die Open-Source-Modelle im Bereich der Software-Entwicklung an und erreicht Benchmark Scores, die sich mit Opus-4.6 vergleichen lassen.
Features
Tools
Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.
Multimodalität
Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.
Finetuning
Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.
Details zum Modell
GLM-5.1 Benchmark Scores
Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Sparse-MoE-Architektur |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 202,75k |
| Output Kontextlänge | 128k |
| Tokenizer | GLM Tokenizer |
Besonderheiten
| 8-Stunden autonomes Coding | In Demos wurden bis zu 1.700 Iterationen ohne menschliches Eingreifen erreicht. |
|---|---|
| Training ohne NVIDIA Hardware | Laut Z.AI wurde GLM-5 / GLM-5.1 auf ca. 100.000 Huawei Ascend 910B NPUs trainiert, ohne NVIDIA Grafikchips. Geopolitisch stellt dies einen relevanten Meilenstein für Chinas KI-Souveränität dar. |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Starkes Open-Source Coding ModellGLM-5.1 erreicht 58,4% in SWE-Bench Pro und führt damit die Open-Source-Modellen an. Speziell in diesem Benchmark übertrifft GLM-5.1 auch GPT-5.4, Claude Opus 4.6 und Gemini 3.1 Pro.
- Sehr gute Ergebnisse in Agentischen BenchmarksIm Terminal-Bench 2.0 erzielt GLM-5.1 63,5% Laut Z.ai erreicht GLM-5.1 rund 94,6% der Coding-Performance von Claude Opus 4.6 – zu einem deutlich niedrigerem Preis.
- Open Weights unter MIT-LizenzGLM-5.1 ist vollständig open-source und lässt sich auf Hugging Face für freie kommerzielle Nutzung herunterladen. Mit den Gewichten lässt sich das Modell lokal auf eigener Hardware deployen.
- Native Coding-Agent-KompatibilitätDirekte Integration in Claude Code, OpenCode, Cline, Roo Code und weiteren Agent-Frameworks ohne zusätzliche Anforderungen.
Nachteile
- Kein multimodaler InputGLM-5.1 ist ein reines Text-Modell ohne Computer-Vision oder Audio- oder Video-Verarbeitung. Zum Analysieren von Bildern sind andere Modelle notwendig.
- Sehr hohe Hardware-AnforderungenIn BF-16 Präzision benötigt GLM-5-1 ca. 1.490 GB Speicher. Lokales Deployment erfordert entsprechend teure Multi-GPU-Server Setups, es werden mind. 8 GPUs empfohlen.
- Preiserhöhung gegenüber GLM-5Die Token-Preise von GLM-5.1 sind rund 10% höher als bei GLM-5 ($1,40/$4,40 statt $1,00/$3,20). Zu Peak-Zeiten (14:00-18:00 Beijing Time; 8:00-12:00 Uhr in Deutschland), erhebt Z.AI einen "Peak-Multiplikator", der die Kosten um 3x erhöht.
Vergleiche GLM-5.1 mit anderen LLMs
Vergleiche GLM-5.1 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.
Provider & APIs
Du kannst Z.ai GLM-5.1 über die API folgender Anbieter nutzen.
