GLM-5.1
GLM-5.1 is Z.AI's next-generation flagship foundation model designed for long-horizon agentic engineering tasks. Built on a 754B MoE architecture (40B active parameters), it can work continuously and autonomously on a single task for up to 8 hours, completing the full loop from planning and execution to iterative optimization and delivery. GLM-5.1 achieves state-of-the-art on SWE-Bench Pro (58.4) and demonstrates strong performance across coding, reasoning, and agentic benchmarks. It supports 200K context length, 128K max output tokens, thinking mode, function calling, structured output, context caching, and MCP integration. Overall performance is aligned with Claude Opus 4.6 with particular strengths in sustained execution and complex engineering optimization.
Identité
| Organisation | Zhipu AI |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2026-04-07 |
| Licence | mit |
| Licence commerciale | oui |
| Licence open source | oui |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | non — 754 Md > 107 Md |
| Modalités | text |
| Fenêtre de contexte | 202 752 |
| KV cache / token (Q8) | 639.0 ko/token |
| Paramètres totaux | 754 B |
| Paramètres actifs (session) | 40 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://github.com/zai-org/GLM-5 |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | 1.75 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | 14.70 $ (est.) |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | — |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:40.332532Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:05:14.010012Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/glm-5.1 |
IA Act — preuves fournisseur
| Critère | Note / 5 | Poids |
|---|---|---|
| Documentation technique | 2,5 | 5 % |
| Résumé des données d'entraînement | 0,0 | 35 % |
| Conformité droit d'auteur | 0,0 | 35 % |
| Code of Practice GPAI | 0,0 | 20 % |
| Risque systémique | 0,0 | 5 % |
Curation : 2026-10-23.
IA ActPrix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via Nebius (cortecs), Nebul (eurouter), Tensorix (eurouter).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
| Fournisseur | Source | Souveraineté | Entrée (/M tok) | Sortie (/M tok) | Quantification | Contexte | Latence (s) | Débit (tok/s) | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nebius | cortecs | souverain | 1.39 $ | 4.38 $ | fp8 | 202 752 | — | — | — |
| Nebul | eurouter | souverain | — | — | — | 202 752 | — | — | — |
| Tensorix | eurouter | souverain | — | — | — | 202 752 | — | — | — |
| DeepInfra | llm-stats | non | 1.05 $ | 3.50 $ | — | — | — | — | active |
| FriendliAI | llm-stats | non | 1.40 $ | 4.40 $ | — | — | — | — | active |
| ZAI | llm-stats | non | 1.40 $ | 4.40 $ | — | — | — | — | active |
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| math | 0.80 |
| physics | 0.90 |
| reasoning | 403.10 |
| safety | 0.70 |
| search | 0.80 |
| finance | 0.40 |
| general | 313.70 |
| agents | 512.70 |
| biology | 0.90 |
| chemistry | 0.90 |
| code | 0.60 |
| tool_calling | 0.60 |
| vision | 0.50 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| aime-2026 | math | 0.95 | 1.00 | 0.95 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.018901Z |
| browsecomp | reasoning | 0.79 | 1.00 | 0.79 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.051386Z |
| cybergym | code | 0.69 | 1.00 | 0.69 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.045610Z |
| finance-agent-v2 | agents | 0.45 | 1.00 | 0.45 | non | non | 2026-11-04T06:05:14.066659Z |
| frontierswe | code | 0.31 | 1.00 | 0.31 | non | non | 2026-11-04T06:05:14.069641Z |
| gpqa | reasoning | 0.86 | 1.00 | 0.86 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.030753Z |
| hmmt-2025 | math | 0.94 | 1.00 | 0.94 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.021764Z |
| hmmt-feb-26 | math | 0.83 | 1.00 | 0.83 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.024777Z |
| humanity's-last-exam | reasoning | 0.52 | 1.00 | 0.52 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.016175Z |
| imo-answerbench | math | 0.84 | 1.00 | 0.84 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.027808Z |
| livebench | math | 0.70 | 1.00 | 0.70 | non | non | 2026-11-04T06:05:14.072644Z |
| mcp-atlas | reasoning | 0.72 | 1.00 | 0.72 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.057678Z |
| nl2repo | code | 0.43 | 1.00 | 0.43 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.036387Z |
| swe-bench-pro | reasoning | 0.58 | 1.00 | 0.58 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.033563Z |
| tau3-bench | agents | 0.71 | 1.00 | 0.71 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.054506Z |
| terminal-bench-2 | reasoning | 0.69 | 1.00 | 0.69 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.042581Z |
| toolathlon | agents | 0.41 | 1.00 | 0.41 | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.060616Z |
| vending-bench-2 | reasoning | 5 634.41 | 1.00 | — | non | oui | 2026-11-04T06:05:14.063782Z |
Classements
| Catégorie | Rang | Score | Note conservatrice | Benchmarks évalués | Méthode | Daté du | Provenance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agents | 66 | — | 23.61 | 11 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
| code | 60 | — | 29.56 | 6 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04