GLM-5.1: Z.AI का मॉडल
Z.AI का फ्लैगशिप। 1M-token context window तक। Sonnet pricing से काफ़ी नीचे whole-codebase या whole-knowledge-base agents के लिए मज़बूत।
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou अब GLM-5.1 नहीं चलाता। यह पेज इसके स्पेसिफिकेशन, कीमत और बेंचमार्क के संदर्भ के लिए रखा गया है। इसी तरह के काम के लिए GPT 5.6 Luna का उपयोग करें।
GPT 5.6 Luna देखेंGLM-5.1, lineup में long-context specialist है, जिसमें 1M tokens तक input है। इसकी ओर तब जाएँ जब prompt वास्तव में विशाल हो: एक बार में पूरा repository, एक ही research run में कई सौ documents। स्वतंत्र leaderboards इसे long-context काम के लिए open-weight models के top tier में लगातार रखते हैं।
Vendor list price $1.40 / $4.40 प्रति 1M tokens है, vendor स्तर पर Sonnet 4.6 के आधे से काफ़ी कम, और API Anthropic-compatible है इसलिए Claude-style agents बिना rewrite के drop in हो जाते हैं। Sonnet या Opus की ओर तब जाएँ जब English reasoning गहराई context size से अधिक मायने रखती हो, और Kimi K2.7 Code की ओर तब जब latency हावी हो।
GLM-5.1 क्या है?
Z.AI / Zhipu AI का फ्लैगशिप general-purpose model।
GLM-5.1, Zhipu AI के GLM series का फ्लैगशिप है, जो Z.AI के ज़रिए वितरित होता है। यह एक reasoning model है जिसमें मज़बूत general capability और असामान्य रूप से बड़ा context window है। 1M tokens तक, उसी price tier पर Anthropic और Moonshot defaults से कई गुना बड़ा।
GLM-5.1 में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GLM-5.1 एक Anthropic-compatible API surface के ज़रिए up-to-1M-token context window (Built-in lineup में सबसे बड़ा) exposed करता है, इसलिए Claude-style agents बिना बदलाव के drop in हो जाते हैं। Upstream, api.z.ai पर prompt caching का समर्थन करता है।
एक नज़र में specs
GLM-5.1 benchmarks
स्वतंत्र समीक्षाएँ GLM-5.1 को long-context कार्यों के लिए open-weight models के top tier में रखती हैं। Third-party leaderboards पर आँकड़े साप्ताहिक रूप से बदलते हैं। हम जानबूझकर यहाँ सटीक प्रतिशत pin नहीं करते।
GLM-5.1 pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GLM-5.1 व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
Long-context recall
GLM-5.1 का 1M-token window वास्तव में उपयोग योग्य है। यह 200K सीमा से काफ़ी आगे तक coherence बनाए रखता है जो पुराने 200K models पर Anthropic family को सीमित करती है। whole-repo या whole-doc-corpus agents के लिए उपयोगी।
Reasoning
ठोस general reasoning। सबसे कठिन English-language multi-tool routing पर Sonnet 4.6 से नीचे, लेकिन लागत के अंतर के सापेक्ष यह फ़ासला छोटा है।
GLM-5.1 के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
वह whole-repo refactor जो एक prompt में समा जाता है
एक 500K-token मध्यम-आकार के codebase को एक ही GLM-5.1 call में डालें और cross-file rename, architectural review, या security pass माँगें। छोटे windows वाले models आपको repo को टुकड़ों में बाँटकर परिणामों को जोड़ने पर मजबूर करते हैं, जहाँ bugs घुस आते हैं। GLM-5.1 हर file को working memory में रखता है और अपने output में सही paths को संदर्भित करता है।
सैकड़ों documents पर research run
Wikis, RFCs, contracts, पिछले साल के support tickets — पूरे ढेर को एक बार में load करें और cross-document patterns माँगें। कम vendor price के कारण cost-per-run प्रबंधनीय रहती है, यही वह है जो इस तरह के "सब कुछ पढ़ो, एक बार summarise करो" workflow को production में वास्तव में किफायती बनाता है, न कि एक-बार का science project।
GLM-5.1 को कब छोड़ें
GLM-5.1 को सबसे कठिन English-language reasoning पर छोड़ दें जहाँ Sonnet 4.6 या Opus 4.7 अब भी अग्रणी है, और latency-critical chat replies पर जहाँ Kimi K2.7 Code काफ़ी तेज़ है।
GLM-5.1 बनाम अन्य models
GLM-5.1 बनाम Kimi K2.7 Code
दोनों समान credit लागत पर long-context विकल्प हैं (×0.4 बनाम ×0.3)। हमारे internal मूल्यांकन में Kimi की long-context recall मज़बूत है; GLM-5.1, raw context size पर जीतता है (1M बनाम 256K)। बहुत लंबे transcripts के लिए Kimi चुनें; GLM-5.1 तब चुनें जब आपको पूरा codebase एक prompt में ठूँसना हो।
GLM-5.1 बनाम Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) tool-routing accuracy और English-language reasoning पर अग्रणी है। GLM-5.1 (×0.4) context window पर अग्रणी है और तब सही विकल्प है जब लागत या context size निर्णय पर हावी हो।
GLM-5.1 बनाम DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) सस्ता है और third-party समीक्षाओं के अनुसार Code Arena पर ऊँचा benchmark करता है। GLM-5.1 अब भी context size पर जीतता है। लागत-संवेदनशील standard-context काम के लिए DeepSeek चुनें; GLM-5.1 तब चुनें जब context size बाधा हो।
निष्कर्ष: क्या आपको GLM-5.1 इस्तेमाल करना चाहिए?
GLM-5.1 तब चुनें जब context size बाधा हो। बाक़ी सब के लिए, DeepSeek V4 Pro सस्ता है और Sonnet 4.6 tools को अधिक भरोसेमंद ढंग से route करता है।
Okou पर GLM-5.1 की उपलब्धता
GLM-5.1 को Okou की सूची से हटा दिया गया है, इसलिए इसे अब चैट या वर्कफ़्लो में नहीं चुना जा सकता, और यह आपकी अपनी API की के साथ भी उपलब्ध नहीं है। GPT 5.6 Luna उसी कॉस्ट-सेविंग टियर को कवर करता है।