GLM-5.1: ginawa upang patuloy na gumana nang ilang oras

Nailista ang GLM-5.1 sa OpenRouter noong Abril 7, 2026. May partikular na punto ang paglalarawan nito: ang mga naunang modelo ay binuo para sa mga interaction sa antas ng minuto, habang ang GLM-5.1 ay nilalayong magtrabaho nang independyente at tuloy-tuloy sa isang gawain. Ganito ito inilarawan sa Hugging Face card — "sustains optimization over hundreds of rounds and thousands of tool calls" ang modelo.

Sa praktika, nangangahulugan ito ng uri ng trabaho na ipinapasa ng isang engineer sa isang agent: paghiwa-hiwalayin ang problema, magpatakbo ng eksperimento, basahin ang resulta, alamin kung ano ang humahadlang sa progreso, at sumubok muli. Sinasabi ng Z.ai na pinangangasiwaan ng GLM-5.1 ang mga malalabong problema nang may mas mahusay na paghuhusga at nananatiling produktibo sa mas mahahabang session kumpara sa GLM-5.

Sa OpenRouter, ang GLM-5.1 ay may context window na humigit-kumulang 205K tokens at maaaring magbalik ng hanggang humigit-kumulang 131K tokens bawat request. Tumatanggap ito ng text at nagbabalik ng text. Ang presyo ay $1.40 bawat milyong input token at $4.40 bawat milyong output token, bahagyang mas mataas kaysa sa orihinal na GLM-5.

Nai-publish ang mga weight sa Hugging Face bilang zai-org/GLM-5.1 sa ilalim ng lisensyang MIT. Hindi naglista ang Z.ai ng hiwalay na bilang ng parameter para sa GLM-5.1 sa card, kaya hindi kami nagbabanggit ng isa rito.

Ang GLM-5.1 ang naging long-horizon specialist noong tagsibol ng 2026. Simula noon, pinalawak ng GLM-5.2 ang context sa humigit-kumulang isang milyong token at lalo pang pinahusay ng GLM-5.3 ang coding sa parehong base gaya ng GLM-5.2. Para sa karamihan ng mga bagong proyekto, ang mga mas bagong modelong iyon ang mas mainam na piliin bilang default.

May saysay pa rin ang GLM-5.1 kung pinapatakbo mo na ito sa isang agent stack at naka-tune ang iyong mga prompt para dito, o kung nais mo ng isang MIT-licensed na long-horizon model na may mas maliit na context footprint. Gaya ng nakasanayan, subukan ito sa iyong aktwal na workload bago lumipat.