Перейти к содержимому
AI Витрина
G

GLM-5.1

Бесплатный план

#1 on SWE-Bench Pro — open-source coding model that beats GPT-5.4 and Claude Opus 4.6

4.7

15 отзывов

Бесплатный план

от $10/мес

Для программистов

Аудитория

🟢
Доступность из России
Доступен из РФ
Теги
open sourcecodingLLMMoESWE-BenchZhipu AIautonomousagents

О сервисе GLM-5.1

Обзор GLM-5.1

GLM-5.1 — флагманская модель от китайской компании Zhipu AI (также известной как Z.ai), которая заняла первое место в бенчмарке SWE-Bench Pro с результатом 58.4, обогнав GPT-5.4 и Claude Opus 4.6. Это полностью открытая модель с лицензией MIT, доступная для скачивания на HuggingFace.

О Zhipu AI

Zhipu AI — одна из ведущих AI-компаний Китая, основанная в 2019 году. Компания прошла IPO на Гонконгской бирже и является одним из крупнейших игроков в сфере открытых моделей. Модели GLM изначально разрабатывались в университете Цинхуа и эволюционировали до конкурентоспособных коммерческих продуктов.

Архитектура

GLM-5.1 использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) с общим числом параметров 744B, из которых только 40B активны при каждом запросе. Это позволяет достичь производительности гигантской модели при значительно меньших вычислительных затратах. Модель обучалась на кластерах Huawei Ascend, что демонстрирует возможность тренировки мирового класса без чипов NVIDIA.

Кодинг-возможности

Главное достижение GLM-5.1 — первое место на SWE-Bench Pro, самом авторитетном бенчмарке для оценки реальных кодинг-способностей AI. Модель показала результат 58.4, превзойдя GPT-5.4 (56.8) и Claude Opus 4.6 (55.2). Это означает, что GLM-5.1 способна решать реальные задачи из open-source проектов — находить и исправлять баги, реализовывать новые функции, писать тесты.

Уникальная особенность — возможность автономной работы над задачей до 8 часов. Модель может самостоятельно анализировать кодовую базу, планировать изменения, реализовывать их, запускать тесты и итеративно улучшать решение. Это делает её одним из самых мощных AI-кодеров в мире.

Контекстное окно

GLM-5.1 поддерживает 200K токенов на входе и до 128K токенов на выходе. Такое большое окно позволяет загружать в контекст целые кодовые базы и получать развернутые, детальные ответы.

Интеграция с инструментами разработки

Модель совместима с основными AI-кодинг-инструментами:

  • Claude Code — через настройку модели в конфигурации
  • Cursor — через API-endpoint Z.ai
  • Cline — через стандартный OpenAI-совместимый API
  • VS Code — через расширение Continue

API и ценообразование

Z.ai предоставляет облачный API с ценами $1.40 за 1M входных токенов и $4.40 за 1M выходных токенов. Для разработчиков, которые хотят полную среду разработки с AI, доступен GLM Coding за $10/мес — интегрированная среда с приоритетным доступом к модели.

Open Source

Все веса модели доступны на HuggingFace под лицензией MIT. Это означает полную свободу использования — коммерческое применение, модификация, распространение без ограничений. Однако для самостоятельного запуска модели с 744B параметрами требуется серьёзное оборудование (несколько GPU A100/H100).

Сравнение с конкурентами

По сравнению с GPT-5.4 и Claude Opus 4.6, GLM-5.1 выигрывает именно в задачах практического кодинга. В общих задачах (reasoning, knowledge, creative writing) конкуренты могут быть сильнее, но для разработчиков GLM-5.1 предлагает лучшее соотношение цены и качества, особенно учитывая открытый исходный код.

Заключение

GLM-5.1 — знаковая модель, которая демонстрирует, что открытые модели могут конкурировать с проприетарными решениями на самом высоком уровне. Для разработчиков, которым нужен мощный AI-ассистент для кодинга, GLM-5.1 — один из лучших вариантов на рынке.

Возможности GLM-5.1

🏆

#1 SWE-Bench Pro

Score 58.4, beating GPT-5.4 and Claude Opus 4.6

🧠

744B MoE

744B parameters with 40B active for efficient inference

8-Hour Autonomy

Can work on coding tasks autonomously for up to 8 hours

📖

200K Context

200K input tokens, up to 128K output tokens

Плюсы и минусы

Плюсы

  • #1 on SWE-Bench Pro
  • Fully open source (MIT)
  • 8-hour autonomous coding
  • Compatible with Cursor, Claude Code
  • 200K context window

Минусы

  • New model, limited community
  • API pricing not cheapest
  • Requires powerful hardware for self-hosting
  • Documentation mainly in Chinese/English

Тарифы

Open Source

Free
  • MIT license
  • HuggingFace weights
  • Self-hosted

API

$1.40/ per 1M input tokens
  • $4.40/1M output
  • Cloud inference
  • Rate limits
Популярный

GLM Coding

$10/ month
  • Integrated coding environment
  • Priority access
  • Extended limits

Попробуйте GLM-5.1

Начните бесплатно — регистрация занимает пару минут

Перейти на GLM-5.1

Рейтинг и отзывы

4,7

0 отзывов

5
00%
4
00%
3
00%
2
00%
1
00%

Отзывы

Оставить отзыв

Аналоги и альтернативы

Часто задаваемые вопросы