Alle AI-Trends
Direkt in dein Postfach
Erhalte exklusive AI-Tutorials, Praxistipps und KI-News direkt in dein Postfach.
*Mit deiner Anmeldung akzeptierst du unsere Datenschutzrichtlinien.
Jetzt neu: Byte Pulse – Token-Limits von Claude Code, Codex & Co. tracken! 
Zum Modell

GLM-5.1

Veröffentlichung
April 2026
Kontextfenster
202,75k Token
API-Preis In / Out
1,40 $ / 4,40 $
Parameter
744 Mrd.
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026
Zum Modell

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.

PlaygroundAPI DokumentationHugging FaceBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Multimodalität
Verfügbar
ReasoningToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
202,75k Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
1,40 $
Output-Preis / 1M Token
4,40 $
Parameter
744 Mrd.
Dateigröße
1404,19 GB
Vokabular
154,88k

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0064 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

GLM-5.1 Benchmark Scores

‌
‌

Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturSparse-MoE-Architektur
Input Kontextlänge202,75k
Output Kontextlänge128k
TokenizerGLM Tokenizer

Besonderheiten

8-Stunden autonomes CodingIn Demos wurden bis zu 1.700 Iterationen ohne menschliches Eingreifen erreicht.
Training ohne NVIDIA HardwareLaut 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 Modell
    GLM-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 Benchmarks
    Im 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-Lizenz
    GLM-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-Kompatibilität
    Direkte Integration in Claude Code, OpenCode, Cline, Roo Code und weiteren Agent-Frameworks ohne zusätzliche Anforderungen.

Nachteile

  • Kein multimodaler Input
    GLM-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-Anforderungen
    In 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-5
    Die 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, Preisen und Benchmark-Leistung.

‌
Alle Modelle vergleichen

GLM-5.1 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GLM-5.1 ist auch direkt in GLM Coding Plan nutzbar.

App
GLM Coding Plan
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
18,00 $

Provider & APIs

Du kannst Z.ai GLM-5.1 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu GLM-5.1

Kann ich GLM-5.1 kostenlos nutzen?

Ja, GLM-5.1 ist in GLM Coding Plan auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GLM-5.1 Open Source?

GLM-5.1 wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht GLM-5.1?

GLM-5.1 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.

Was kostet GLM-5.1 über die API?

Über die API kostet GLM-5.1 1,40 $ pro 1 Mio. Input-Token und 4,40 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5.1?

GLM-5.1 verarbeitet bis zu 202,75k Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GLM-5.1?

Der direkte Vorgänger von GLM-5.1 ist GLM-5 (erschienen Februar 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.