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GLM-5.1

概述​

GLM-5.1 是由 Z.ai 开发的开源旗舰 AI 模型。Z.ai 前身为智谱 AI,源自清华大学,也是首家公开上市的基础模型公司。GLM-5.1 于 2026 年 4 月 7 日发布,是 GLM 系列的一次后训练升级,采用 7540 亿参数的 Mixture-of-Experts 架构,每个 token 激活约 400 亿参数,重点面向 Agent 工程与长周期自主软件开发场景。

核心特性​

  • Agent 编程能力:在 SWE-Bench Pro 上达到 58.4%,截至 2026 年 4 月排名第 1,超过 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6。
  • 8 小时自主执行:可围绕单个任务连续自主工作长达 8 小时,完成覆盖规划、执行、测试、修复和优化的完整循环,涉及数百次迭代与数千次工具调用。
  • MIT 许可开放权重:已在 Hugging Face 上以 MIT 许可协议发布,支持不受限制的商业使用、修改和微调。
  • 原生 Ascend 训练:完全基于华为 Ascend 910B 芯片和 MindSpore 框架训练,实现对美国产硬件的完全独立。

适用场景​

  • 长周期软件工程:适合需要持续自主执行的复杂多步骤编码任务,例如大型系统构建、维护与长流程工程任务。
  • Agent 工具编排:具备较强的函数调用、MCP 集成和结构化输出能力,适合需要与外部工具和 API 交互的 AI Agent。
  • 高性价比前沿性能:在较低成本下提供较强的编码表现,适合追求前沿能力但需要控制预算的场景。

能力与限制​

能力维度说明
推理能力AIME 2026:95.3%,GPQA-Diamond:86.2%,在规划与迭代调试场景中具备较强的系统级推理能力
编程能力SWE-Bench Pro 58.4%,CyberGym 68.7%,BrowseComp 68.0%,MCP-Atlas 71.8%
多模态能力仅支持文本,不支持图像、音频或视频输入;视觉场景需要使用单独的视觉能力模型
响应速度暂无独立公开测速结果,预计与同规模 MoE 模型相近
上下文窗口200K tokens
最大输出128K tokens
工具调用支持函数调用、结构化输出、上下文缓存、MCP 集成与思考模式
多语言能力具备较强的多语言支持,尤其在中文与英文场景中表现稳定

已知限制​

  • 仅支持文本输入,不具备原生多模态能力;视觉任务需依赖独立的视觉能力模型。
  • 数学与科学基准成绩仍落后于部分顶级专有模型,因此在纯量化研究任务上不一定是最优选择。
  • 在更广泛的编码综合评测(如 Terminal-Bench 2.0 + NL2Repo)中,Claude Opus 4.6 仍然领先。
  • 由于参数规模达到 754B,自托管需要较高的计算资源。

标准价格​

以下 Token 价格均以美元计价,单位为每 100 万 Token;网页搜索按次计费。

模型输入
(USD / 1M Tokens)
缓存写入
(USD / 1M Tokens)
缓存读取
(USD / 1M Tokens)
输出
(USD / 1M Tokens)
网页搜索
(USD / 次)
GLM-5.1$1.40$1.40$0.28$4.40-

Credits 结算: B.AI 按照 1 USD = 1,000,000 Credits 换算,并从账户余额中扣除 Credits。

价格说明

文档价格为 B.AI 平台模型标准参考价,仅供基础计费说明使用。B.AI 可能会通过充值赠送及账户权益等方式,为用户提供更低的实际使用成本。具体价格、赠送积分及账户权益请以平台页面展示及最终账单为准。