zhipu
GLM 5.1
GLM-5.1 — открытая модель Zhipu следующего уровня. По данным на апрель 2026 года занимает 1-е место среди открытых моделей и 3-е в мире по SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и NL2Repo.
- Вход
- 7,60 ₽
- Выход
- 27,85 ₽
- Кэш
- 7,60 ₽
- Интеллект
- 26,1
- Код
- 55,8
- Доступность
- 100%
zhipu/glm-5.1Данные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 7,60 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 27,85 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 7,60 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
GLM-5.1 — открытая модель Zhipu следующего уровня. По данным на апрель 2026 года занимает 1-е место среди открытых моделей и 3-е в мире по SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и NL2Repo. Рассчитана на длительные задачи и способна автономно работать до 8 часов. Запуск в FP8.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 200 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 131 072 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы
Контрольные показатели
Artificial Analysis
20 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 26,1 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
- Индекс программирования
- 55,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
- Индекс агентных задач
- 23,9 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам
Агентная работа
- AA-Briefcase964 Elo
Агентная работа со знаниями (Elo)
- AutomationBench-AA20,3 %
Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений
- GDPval-AA v21 119 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.173,7 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
- GDP.pdf8,4 %
Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)73,7 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)31 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)86,8 %
Научные рассуждения уровня выпускника
- T²-Bench Telecom (архивный)97,7 %
Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
- Terminal-Bench Hard (архивный)43,2 %
Агентное программирование и работа в терминале
Знания
- AA-Omniscience · точность23,7 %
Доля вопросов с правильным ответом
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)29,9 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Рассуждение
- CritPt4,6 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench76,3 %
Тест на следование инструкциям
Рассуждения
- HLE30,1 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Программирование
- SciCode44,8 %
Программирование на Python для научных вычислений
- Terminal-Bench v4.02 %
Практические задачи по программированию и работе в терминале
Design Arena
10 показателей · проверено
Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми
Агентные системы
- Разработка игр агентами · Elo1 165 Elo
- Разработка игр агентами · доля побед49,8 %
- Полный цикл разработки · Elo1 166 Elo
- Полный цикл разработки · доля побед53,1 %
- Мобильные приложения · Elo1 191 Elo
- Мобильные приложения · доля побед51,5 %
- Нативные приложения · Elo1 194 Elo
- Нативные приложения · доля побед52 %
- Веб-приложения · Elo1 173 Elo
- Веб-приложения · доля побед50,8 %
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "zhipu/glm-5.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





