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Tier A — Frontier
Fonctionne en :CNCréé en :China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-5.1

Tier A — Frontier · 205K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GLM-5.1 se situe au sein de la génération GLM-5 de Zhipu, entre la base GLM-5 et le fleuron GLM-5.2. Il est accessible via z.ai en tant que modèle de chat de raisonnement compatible OpenAI. Nous l’enregistrons honnêtement avec les détails que nous pouvons vérifier, et signalons ce que nous ne pouvons pas vérifier.

Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9557 runs
1821684711872168982192307-0807-22ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

58
Génération de code
45
Créatif
Section 03

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — GLM-5.1
$1.40 par 1M de tokens d'entrée
$4.40 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0017 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.40
par 1M de tokens de sortie$4.40

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$1.40

input / 1M

— stable

$4.40

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)77 / avg 64
10915

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

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
Section 06

Disponibilité

Disponibilité

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

30 derniers jours

100.0%

n=1

Temps de réponse médian

6,441ms

n=1

Basé sur 178 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

1

Réponses OK (30d)

1

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-541/100 · 6 runs
1 correct1 partial4 wrong17% accuracy
2026-07-19

GLM-5.1 adds reasoning, tools, and JSON with multimodal capabilities

GLM-5.1 has expanded significantly since its debut, introducing structured output support through JSON mode, function calling tools, and a dedicated reasoning mode. These additions transform the model from a strong general-purpose system into a more versatile platform for production applications. The model now supports vision capabilities alongside its established text processing strengths, though benchmark performance data for these new modalities remains limited in the current window. Previous testing showed GLM-5.1 delivering competitive coding performance and excellent multilingual support, particularly for Chinese language tasks. The addition of reasoning mode suggests the model can now tackle more complex multi-step problems with chain-of-thought approaches. Tool calling functionality enables integration with external systems and APIs, addressing a critical gap for enterprise deployments. JSON mode provides reliable structured output generation for downstream processing. While the core model capabilities appear stable, the rapid addition of these features indicates active development. Users should expect a model that balances strong foundational performance with expanding practical utility, though comprehensive benchmarks of the new capabilities would help validate their production readiness across diverse use cases.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Added reasoning mode capability Function calling tools introduced JSON structured output support Vision capabilities now available
Section 08

Profil complet du modèle

GLM-5.1 : un modèle de la génération GLM-5 sur z.ai

GLM-5.1 se situe au sein de la génération GLM-5 de Zhipu, entre la base GLM-5 et le fleuron GLM-5.2. Il est accessible via z.ai en tant que modèle de chat de raisonnement compatible OpenAI. Nous l’enregistrons honnêtement avec les détails que nous pouvons vérifier, et signalons ce que nous ne pouvons pas vérifier.

z.ai n’avait publié aucun prix public pour GLM-5.1 au moment de son enregistrement (juillet 2026), nous ne stockons donc aucun chiffre de facturation pour lui. Confirmez le tarif actuel sur z.ai avant de l’activer.

Nous l’avons enregistré avec une grande fenêtre de contexte (~200K tokens) à titre provisoire ; la documentation de la génération GLM-5 est mince, alors confirmez la fenêtre exacte sur z.ai avant de vous y fier.

Architecture et signaux d’entraînement

GLM-5.1 fait partie de la génération GLM-5 de Zhipu AI. Comme pour le reste de la série GLM-5, la documentation technique publique approfondie reste limitée en juillet 2026. Nous le décrivons comme un grand modèle de chat axé sur le raisonnement, avec prise en charge des outils et du JSON via un point de terminaison compatible OpenAI. Comme le reste de la gamme GLM, il renvoie un champ non standard reasoning_content à côté de content ; les intégrations doivent lire content pour la réponse finale et traiter reasoning_content comme une trace facultative.

Là où il excelle

  • Raisonnement général et tâches à long contexte au sein de la génération GLM-5.
  • Une alternative d’une autre famille aux modèles frontières américains dans un panel de consensus.
  • Appel d’outils et sortie JSON structurée.

Là où il pèche

  • Aucun prix publié à l’enregistrement — n’activez qu’après confirmation du tarif actuel.
  • Couverture de benchmarks indépendants encore mince ; validez sur vos propres tâches.
  • Hébergement hors UE.

Cas d’usage concrets

  • Un second avis décorrélé dans un consensus multi-modèles.
  • Analyse et résumé de longs documents.
  • Tâches agentiques nécessitant des appels d’outils.

Instantané du benchmark Tokonomix

GLM-5.1 est récemment enregistré sur Tokonomix et pas encore activé, nous ne l’avons donc pas encore soumis à notre test d’intelligence hebdomadaire ni à notre benchmark de vitesse. Il n’y a pas encore de scores Tokonomix à communiquer — et nous n’en inventerons pas.

Dès sa mise en service, il entre dans le même dispositif hebdomadaire que tous les autres modèles : prompts identiques, juge indépendant d’une autre famille, et mesures reproductibles de latence et de coût. D’ici là, considérez les indications de prix et de capacités de cette page comme le point de départ publié par le fournisseur, et non comme des résultats mesurés par Tokonomix.

Confidentialité UE et résidence des données

GLM-5.1 est développé par Zhipu AI (z.ai), un laboratoire dont le siège est en Chine, et servi depuis une infrastructure hors UE. Il faut le dire clairement : envoyer un prompt à ce modèle n’est pas un choix de résidence des données dans l’UE ni de souveraineté RGPD, et Tokonomix ne l’étiquettera jamais comme tel.

Si votre cas d’usage exige que les données restent dans l’UE, choisissez un modèle hébergé dans l’UE (par exemple nos routes OVH ou Azure-EU) plutôt qu’un modèle GLM. Tokonomix maintient z.ai en dehors de tout ensemble de routage UE-uniquement/souverain par conception. Utilisez GLM là où la capacité ou le prix priment et où un traitement transfrontalier est acceptable pour cette tâche.

Verdict et alternatives

GLM-5.1 est un point intermédiaire de la génération GLM-5. Son prix n’étant pas publié au moment de l’enregistrement, considérez son activation comme une étape délibérée : confirmez d’abord le tarif. Si vous voulez simplement la dernière qualité GLM, GLM-5.2 est le fleuron documenté ; pour le rapport qualité-prix, GLM-4.7/4.6.

Dernier test automatisé
22 juil. 2026 · 08:04 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
2592 ms
Latence P95
4283 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026