К результатам поиска

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.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 200 000 токенов200 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
7,60 ₽
Выход
27,85 ₽
Кэш
7,60 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
26,1
Код
55,8
Доступность
100%
API ID
zhipu/glm-5.1

Данные 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

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
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

Источник ↗
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

Источник ↗

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))
Документация APIСоздать API-ключ