Lewati ke konten
GLM5.org
z-ai/glm-5.1

Panduan model · April 2026

GLM-5.1: dirancang untuk terus bekerja selama berjam-jam

GLM-5.1 adalah pembaruan pertama untuk GLM-5. Z.ai mendeskripsikannya sebagai lompatan besar dalam coding, terutama pada tugas-tugas jangka panjang (long-horizon) di mana model harus bekerja mandiri melalui banyak langkah. Model ini bersifat open-weights di bawah lisensi MIT.

GLM-5.1

z-ai/glm-5.1

Hanya panduanOpen weights
Dirilis
7 Apr 2026
Jendela konteks
205K
Output maksimum
131K
Input / output per 1M
$1.40 / $4.40
Input
Teks

GLM-5.1 tidak tersedia di chat kami. Model terdekat yang dapat Anda coba di sini secara gratis adalah GLM-5.3 Flash dan GLM-5.3.

§ 01Lembar Data

Spesifikasi GLM-5.1

Spesifikasi GLM-5.1
OpenRouter IDz-ai/glm-5.1
PengembangZ.ai
Dirilis7 Apr 2026
Jendela konteks204,800 token
Output maksimum131,072 token
Harga input$1.40 per 1M token
Harga output$4.40 per 1M token
InputTeks
Open weightszai-org/GLM-5.1
ParameterTidak dipublikasikan
LisensiMIT
Chat gratis di siniHanya panduan

Sumber: daftar model OpenRouter dan model card resmi Hugging Face.

§ 02Ikhtisar

Pembaruan pada GLM-5.1

Dari hitungan menit ke sesi yang panjang

GLM-5.1 dirilis di OpenRouter pada 7 April 2026. Deskripsinya menyoroti satu poin khusus: model-model sebelumnya dibangun untuk interaksi tingkat menit, sedangkan GLM-5.1 dirancang untuk bekerja secara mandiri dan terus-menerus dalam suatu tugas. Kartu model di Hugging Face menjelaskannya seperti ini — model "mempertahankan optimasi selama ratusan putaran dan ribuan tool calls".

Dalam praktiknya, ini berarti jenis pekerjaan yang didelegasikan engineer kepada sebuah agen: memecah masalah, menjalankan eksperimen, membaca hasilnya, menemukan kendala, dan mencoba lagi. Z.ai menyatakan bahwa GLM-5.1 mampu menangani masalah ambigu dengan pertimbangan yang lebih baik dan tetap produktif dalam sesi yang lebih panjang dibanding GLM-5.

Spesifikasi

Di OpenRouter, GLM-5.1 memiliki context window sekitar 205K token dan dapat menghasilkan hingga sekitar 131K token per permintaan. Model ini menerima input teks dan menghasilkan output teks. Harganya adalah $1.40 per satu juta token input dan $4.40 per satu juta token output, sedikit lebih tinggi dibanding versi orisinal GLM-5.

Bobot model (weights) dipublikasikan di Hugging Face dengan nama zai-org/GLM-5.1 di bawah lisensi MIT. Z.ai tidak mencantumkan jumlah parameter terpisah untuk GLM-5.1 pada kartu model tersebut, sehingga kami tidak mencantumkannya di sini.

Posisi GLM-5.1 saat ini

GLM-5.1 adalah spesialis tugas jangka panjang pada musim semi 2026. Sejak saat itu, GLM-5.2 telah memperluas konteks hingga sekitar 1M token dan GLM-5.3 semakin menyempurnakan kemampuan coding di atas basis yang sama seperti GLM-5.2. Untuk sebagian besar proyek baru, model-model yang lebih baru tersebut merupakan pilihan default yang lebih baik.

GLM-5.1 masih sangat relevan jika Anda sudah menjalankannya dalam stack agen dan prompt Anda telah disesuaikan dengannya, atau jika Anda menginginkan model jangka panjang berlisensi MIT dengan ukuran konteks yang lebih hemat. Seperti biasa, ujilah pada beban kerja nyata Anda sebelum memutuskan beralih.

  • Pilih GLM-5.1 untuk loop agen yang panjang jika konteks 205K token sudah mencukupi.
  • Pilih GLM-5.2 atau GLM-5.3 jika Anda membutuhkan context window 1M token.
  • Pilih GLM-5.3 Flash jika biaya dan kecepatan lebih diutamakan daripada performa puncak.

§ 03Kelebihan

Keunggulan GLM-5.1

3.1

Coding jangka panjang

Z.ai merancang GLM-5.1 untuk terus menyempurnakan solusi di sepanjang ratusan putaran dan ribuan tool calls.

3.2

Pertimbangan lebih baik untuk tugas yang ambigu

Kartu model menyoroti bagaimana model ini menguraikan masalah yang ambigu dan mengidentifikasi kendala secara presisi.

3.3

Open weights MIT

Unduh zai-org/GLM-5.1 dan gunakan secara komersial di bawah lisensi permisif.

3.4

Tool calling

Di OpenRouter, model ini mendukung tools dan structured outputs, komponen dasar dari agent loop.

§ 04Cara mencoba

Tiga cara menggunakan GLM-5.1

  1. Bandingkan dengan GLM-5.3 gratis

    GLM-5.1 tidak tersedia di chat kami, tetapi penerusnya GLM-5.3 tersedia. Coba tugas coding Anda di sana terlebih dahulu.

  2. Gunakan API

    Panggil z-ai/glm-5.1 di OpenRouter menggunakan SDK apa pun yang kompatibel dengan OpenAI dan hubungkan ke agent framework Anda.

  3. Self-host

    Unduh zai-org/GLM-5.1 dari Hugging Face dan jalankan dengan framework seperti vLLM atau SGLang.

§ 05Keluarga Model

Jajaran keluarga GLM-5 lainnya

Setiap halaman model menggunakan lembar data yang sama, memudahkan Anda membandingkannya secara sekilas.

Jajaran keluarga GLM-5 lainnya
ModelDirilisJendela konteksInput / output per 1MChat gratis di sini
GLM-511 Feb 2026205K$1 / $3.20—
GLM-5-Turbo15 Mar 2026203K$1.20 / $4—
GLM-5V-Turbo1 Apr 2026203K$1.20 / $4—
GLM-5.17 Apr 2026205K$1.40 / $4.40—
GLM-5.216 Jun 20261.05M$0.0341 / $7—
GLM-5.318 Agu 20261.05M$0.079 / $1.40Di chat kami
GLM-5.3 Flash26 Agu 20261.05M$0.0052 / $0.1985Di chat kami
GLM-5.3 FlashX18 Sep 20261.05M$0.37 / $1.25—
GLM-5.3 Prime23 Sep 20261M$2.80 / $8.80—

§ 06FAQ

Pertanyaan seputar GLM-5.1

Q01Apakah GLM-5.1 lebih baik daripada GLM-5?

Untuk tugas coding multi-langkah yang panjang, Z.ai menyatakan adanya peningkatan besar. Model ini mempertahankan ukuran konteks yang sama di OpenRouter (sekitar 205K token) dan biayanya sedikit lebih tinggi per token.

Q02Apakah GLM-5.1 open weights?

Ya. Tersedia di Hugging Face sebagai zai-org/GLM-5.1 di bawah lisensi MIT.

Q03Berapa context window GLM-5.1?

OpenRouter mencantumkan 204,800 token konteks dan hingga 131,072 token output per permintaan.

Q04Bisakah saya mencoba GLM-5.1 di glm5.org?

Tidak secara langsung. Chat gratis kami menjalankan GLM-5.3 Flash dan GLM-5.3, model-model yang lebih baru dari lini yang sama.

§ 07Terkait

Coba sekarang

Tanyakan sesuatu yang nyata kepada GLM-5.3.

Tanpa akun, tanpa kartu, tanpa instalasi. Ketik pertanyaan dan lihat GLM-5.3 Flash menjawab dalam hitungan detik — beralih ke GLM-5.3 untuk masalah tersulit.

Buka chat gratisBatas harian gratis berlaku agar chat tetap dapat diakses semua orang.