ПОДТВЕРЖДЕНОДостоверность даты: ПОДТВЕРЖДЕНОУказано как окончательноеНасколько твёрдо источник называет дату: подтверждена, запланирована, примерная, перенесена или не проверена.Показать все пины «ПОДТВЕРЖДЕНО»ДОСТОВЕРНОСТЬ 85%Общая достоверность: 85%Насколько источник и ссылки пина подтверждают его даты.Взвешенное среднее того, насколько 6 источников, включая основной, подтверждают время начала и окончания пина; вес источника уменьшается вдвое за каждые 180 дней разницы с самым новымПоказать все пины с достоверностью 75% и выше
VentureBeat[4] (7 апреля 2026 года) пишет, что Z.ai «сегодня представила GLM-5.1 под разрешительной лицензией MIT»; в заметках о выпуске для разработчиков Z.ai и у Epoch[6] AI указано 7 апреля 2026 года. Репозиторий на Hugging Face[5] был создан 3 апреля, а веса загружались с 4 апреля, до публичного анонса.- Начало
- 7 апр. 2026 г.ДОСТОВЕРНОСТЬ 92%от venturebeat.com
Выпущена GLM-5.1
Автоматический перевод оригинала
Оригинальное название: GLM-5.1 Released
Z.ai (Zhipu AI) выпускает GLM-5.1 с открытыми весами под лицензией MIT: модель на 754B параметров, рассчитанная на автономную работу над одной задачей до 8 часов, возглавила SWE-Bench Pro с результатом 58.4.
- Z.ai выпустила GLM-5.1 7 апреля 2026 года с открытыми весами под лицензией MIT на Hugging Face и ModelScope; доступ по API стоит $1.40 за миллион входных токенов, $0.26 за кэшированные и $4.40 за выходные[2][4][5]
- Ставка делалась на выносливость, а не на точность с первой попытки: по словам Z.ai, GLM-5.1 способна самостоятельно работать над одной задачей до 8 часов, раз за разом проходя планирование, выполнение, тестирование и доработку, тогда как прежние модели «рано исчерпывают свой репертуар» и упираются в потолок[1][2][5]
- Модель заявила лучший результат на SWE-Bench Pro, 58.4, опередив GPT-5.4 (57.7), Claude Opus 4.6 (57.3) и Gemini 3.1 Pro (54.2), а также 68.7 на CyberGym (GLM-5: 48.3) и 68.0 на BrowseComp[4][5]
- Демонстрации подтвердили заявление: за восьмичасовой сеанс из 655 итераций модель создала среду рабочего стола Linux и подняла пропускную способность запросов векторной базы данных до 6.9x от её первой продуктивной версии[3]
- VentureBeat также сообщает об ускорении в 3.6x по среднему геометрическому на KernelBench Level 3, что уступает 4.2x у Claude Opus 4.6[4]
- Она вышла после закрытой GLM-5 Turbo в марте и примерно через два месяца после GLM-5 (11 февраля); GLM-5.2 последовала 16 июня[2][4]
Ключевые возможности
- Только текст, контекст около 200K токенов (202,752 по данным VentureBeat) и максимальный вывод 128K токенов[1][4]
- Модель со смесью экспертов примерно на 754 миллиарда параметров, которую можно развернуть с помощью SGLang 0.5.10+, vLLM 0.19.0+, xLLM, Transformers и KTransformers[4][5]
- Terminal-Bench 2.0: 63.5 на Terminus-2 и 69.0 в среде Claude Code, NL2Repo 42.7 (GLM-5: 35.9) и HLE с инструментами 52.3[5]
- Z.ai заявляет, что, согласно её документации, модель «в целом на уровне» Claude Opus 4.6 по общим способностям и по программированию[1]
- Тарифы Coding Plan были указаны как $27, $81 и $216 за квартал, при этом использование в часы пик засчитывается по тройному стандартному тарифу[4]
Бенчмарки
Таблица результатов Z.ai из карточки модели в опубликованном виде[5].
| Бенчмарк | GLM-5.1 | GLM-5 | Qwen3.6-Plus | Minimax M2.7 | DeepSeek-V3.2 | Kimi K2.5 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE | 31.0 | 30.5 | 28.8 | 28.0 | 25.1 | 31.5 | 36.7 | 45.0 | 39.8 |
| HLE (с инструментами) | 52.3 | 50.4 | 50.6 | - | 40.8 | 51.8 | 53.1* | 51.4* | 52.1* |
| AIME 2026 | 95.3 | 95.4 | 95.1 | 89.8 | 95.1 | 94.5 | 95.6 | 98.2 | 98.7 |
| HMMT Nov. 2025 | 94.0 | 96.9 | 94.6 | 81.0 | 90.2 | 91.1 | 96.3 | 94.8 | 95.8 |
| HMMT Feb. 2026 | 82.6 | 82.8 | 87.8 | 72.7 | 79.9 | 81.3 | 84.3 | 87.3 | 91.8 |
| IMOAnswerBench | 83.8 | 82.5 | 83.8 | 66.3 | 78.3 | 81.8 | 75.3 | 81.0 | 91.4 |
| GPQA-Diamond | 86.2 | 86.0 | 90.4 | 87.0 | 82.4 | 87.6 | 91.3 | 94.3 | 92.0 |
| SWE-Bench Pro | 58.4 | 55.1 | 56.6 | 56.2 | - | 53.8 | 57.3 | 54.2 | 57.7 |
| NL2Repo | 42.7 | 35.9 | 37.9 | 39.8 | - | 32.0 | 49.8 | 33.4 | 41.3 |
| Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) | 63.5 | 56.2 | 61.6 | - | 39.3 | 50.8 | 65.4 | 68.5 | - |
| Terminal-Bench 2.0 (лучший результат по собственным данным) | 69.0 (Claude Code) | 56.2 (Claude Code) | - | 57.0 (Claude Code) | 46.4 (Claude Code) | - | - | - | 75.1 (Codex) |
| CyberGym | 68.7 | 48.3 | - | - | 17.3 | 41.3 | 66.6 | 38.8 | 66.3 |
| BrowseComp | 68.0 | 62.0 | - | - | 51.4 | 60.6 | - | - | - |
| BrowseComp (с управлением контекстом) | 79.3 | 75.9 | - | - | 67.6 | 74.9 | 84.0 | 85.9 | 82.7 |
| τ³-Bench | 70.6 | 69.2 | 70.7 | 67.6 | 69.2 | 66.0 | 72.4 | 67.1 | 72.9 |
| MCP-Atlas (Public Set) | 71.8 | 69.2 | 74.1 | 48.8 | 62.2 | 63.8 | 73.8 | 69.2 | 67.2 |
| Tool-Decathlon | 40.7 | 38.0 | 39.8 | 46.3 | 35.2 | 27.8 | 47.2 | 48.8 | 54.6 |
| Vending Bench 2 | $5,634.41 | $4,432.12 | $5,114.87 | - | $1,034.00 | $1,198.46 | $8,017.59 | $911.21 | $6,144.18 |
Звёздочка в конце отмечает результаты на полном тестовом наборе; полужирный шрифт отмечает лучший результат в строке.