Zum Inhalt
Tier A — Frontier
Läuft in:CNErstellt in:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5.1

Tier A — Frontier · 205K Tokens

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

GLM-5.1 liegt innerhalb von Zhipus GLM-5-Generation, zwischen der GLM-5-Basis und dem GLM-5.2-Flaggschiff. Es ist über z.ai als OpenAI-kompatibles Reasoning-Chatmodell erreichbar. Wir registrieren es ehrlich mit den Details, die wir verifizieren können, und kennzeichnen, was wir nicht verifizieren können.

Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz105 runs
397660718166102601235509-2010-16ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.

32%
Codegenerierung
Jury-Mittel 66
13%
Kreativ
Jury-Mittel 67
54%
Faktisch
Jury-Mittel 87
37%
Schlussfolgern
Jury-Mittel 67

Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.

Abschnitt 03

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — GLM-5.1
$2.10 pro 1M Input-Tokens
$6.58 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0026 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$2.10
pro 1M Output-Tokens$6.58
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)31 / avg 31
5019

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Fähigkeiten

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoningprice note: No published price on 2026-07-06
Abschnitt 06

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 07

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-572/100 · 35 runs
21 correct2 partial12 wrong60% accuracy
● 2026-10-11

GLM-5.1 shows substantial quality improvement with faster response times

GLM-5.1 has demonstrated significant progress in this benchmark window, achieving a perfect 100.0 overall quality score compared to the previous 72.0, marking a 28-point improvement. The model's latency has also improved notably, with p50 response times dropping from 18630ms to 13756ms, representing a 26% reduction in wait times. While the current window only includes one test run compared to two in the previous period, the available data shows consistent excellence in factual tasks, maintaining its perfect 100 score in that category. The previous window revealed weaknesses in coding performance with a score of 44, but coding tests were not included in the current window, making it impossible to assess whether improvements have been made in that area. The substantial quality gains suggest meaningful model enhancements, though users should note the limited sample size in the current evaluation period. For production use cases requiring factual accuracy, GLM-5.1 appears well-suited, but potential users with coding-heavy workloads should await additional benchmark data to understand performance in that domain.

Qualität

100.0

Latenz p50

13,756 ms

Testläufe

1

✓ Quality improved 28 points✓ Latency reduced by 26%✓ Perfect factual task performance✗ Limited current test coverage
Abschnitt 08

Vollständiges Modellprofil

GLM-5.1: ein Modell der GLM-5-Generation auf z.ai

GLM-5.1 liegt innerhalb von Zhipus GLM-5-Generation, zwischen der GLM-5-Basis und dem GLM-5.2-Flaggschiff. Es ist über z.ai als OpenAI-kompatibles Reasoning-Chatmodell erreichbar. Wir registrieren es ehrlich mit den Details, die wir verifizieren können, und kennzeichnen, was wir nicht verifizieren können.

z.ai hatte zum Zeitpunkt unserer Registrierung (Juli 2026) keinen öffentlichen Preis für GLM-5.1 veröffentlicht, daher speichern wir dafür keine Abrechnungswerte. Bestätigen Sie den aktuellen Tarif auf z.ai, bevor Sie es aktivieren.

Wir haben es mit einem großen (~200K-Token-)Kontextfenster als vorläufigem Wert registriert; die Dokumentation zur GLM-5-Generation ist dünn, prüfen Sie daher das genaue Fenster bei z.ai, bevor Sie sich darauf verlassen.

Architektur & Trainingssignale

GLM-5.1 ist Teil der GLM-5-Generation von Zhipu AI. Wie beim Rest der GLM-5-Serie ist tiefgehende öffentliche technische Dokumentation Stand Juli 2026 begrenzt. Wir betrachten es als ein großes, reasoning-orientiertes Chatmodell mit Tool- und JSON-Unterstützung über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Wie der Rest der GLM-Reihe liefert es ein nicht standardmäßiges reasoning_content-Feld neben content; Integrationen sollten content für die endgültige Antwort lesen und reasoning_content als optionale Spur behandeln.

Wo es glänzt

  • Allgemeines Reasoning und Long-Context-Aufgaben innerhalb der GLM-5-Generation.
  • Eine familienübergreifende Alternative zu US-Frontier-Modellen in einem Konsens-Panel.
  • Tool-Aufrufe und strukturierte JSON-Ausgabe.

Wo es schwächelt

  • Kein veröffentlichter Preis bei Registrierung — erst nach Bestätigung des aktuellen Tarifs aktivieren.
  • Spärliche unabhängige Benchmark-Abdeckung; an eigenen Aufgaben validieren.
  • Nicht-EU-Hosting.

Anwendungsfälle aus der Praxis

  • Eine dekorrelierte zweite Meinung im Multi-Modell-Konsens.
  • Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
  • Agentische Aufgaben, die Tool-Aufrufe benötigen.

Tokonomix-Benchmark-Momentaufnahme

GLM-5.1 ist neu bei Tokonomix registriert und noch nicht aktiviert, daher haben wir es noch nicht durch unseren wöchentlichen Intelligenztest oder Geschwindigkeits-Benchmark laufen lassen. Es gibt noch keine Tokonomix-Werte zu berichten — und wir erfinden keine.

Sobald es live geht, durchläuft es dieselbe wöchentliche Testumgebung wie jedes andere Modell: identische Prompts, ein unabhängiger, familienfremder Judge und reproduzierbare Latenz- und Kostenmessungen. Behandeln Sie bis dahin die Preis- und Fähigkeitsangaben auf dieser Seite als vom Anbieter veröffentlichten Ausgangspunkt, nicht als gemessene Tokonomix-Ergebnisse.

EU-Datenschutz & Datenresidenz

GLM-5.1 wird von Zhipu AI (z.ai) entwickelt, einem Labor mit Sitz in China, und von Nicht-EU-Infrastruktur aus bereitgestellt. Das muss klar gesagt werden: einen Prompt an dieses Modell zu senden ist keine Entscheidung für EU-Datenresidenz oder DSGVO-Souveränität, und Tokonomix wird es nie als solche kennzeichnen.

Wenn Ihr Anwendungsfall erfordert, dass Daten in der EU bleiben, wählen Sie ein EU-gehostetes Modell (etwa unsere OVH- oder Azure-EU-Routen) statt eines GLM-Modells. Tokonomix hält z.ai standardmäßig aus jedem EU-only-/souveränen Routing-Set heraus. Nutzen Sie GLM dort, wo Fähigkeit oder Preis im Vordergrund stehen und grenzüberschreitende Verarbeitung für diese Aufgabe akzeptabel ist.

Fazit & Alternativen

GLM-5.1 ist ein Mittelpunkt der GLM-5-Generation. Da der Preis bei der Registrierung unveröffentlicht war, behandeln Sie die Aktivierung als bewussten Schritt: bestätigen Sie zuerst den Tarif. Wollen Sie einfach die neueste GLM-Qualität, ist GLM-5.2 das dokumentierte Flaggschiff; für Preis-Leistung GLM-4.7/4.6.

Letzter automatisierter Test
16. Okt. 2026 · 02:05 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
6372 ms
P95-Latenz
8115 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·8. Juli 2026