GLM-5.1

glm-5.1

GLM-5.1 被描述為面向程式碼、長周期任務和 Agentic Engineering 的重要升級。相关資料強調它可以在更長时间跨度内规划、执行和改进任務，輸出更完整的工程级结果。它更適合作为開發者与 Agent 模型来介绍，而不是一般问答模型。

上下文視窗

200K Token

最大輸出

131.1K Token

發布日期

2026年3月27日

模態

GLM-5.1 價格

Token 階梯	輸入價格	輸出價格	快取讀取	快取建立 5m	快取讀取 5m
<=32K	$0.8571/M	$3.4286/M	$0.1714/M	$1.0714/M	$0.0857/M
>32K	$1.1429/M	$4/M	$0.2286/M	$1.4286/M	$0.1143/M

GLM-5.1 API 能力

推理

支援

工具呼叫

支援

Temperature 參數

支援

附件

不支援

知識庫

—

Endpoint 協議

geminiCompletions APIMessages API

GLM-5.1 模型亮點

GLM-5.1 是針對持續自主執行、Agent 工程，以及複雜儲存庫或終端工作設計的純文字旗艦模型。

持續自主執行

可針對單一工作自主執行最長八小時，涵蓋規劃、執行、反覆最佳化與最終交付。

Agent 工程

強化的程式開發與持續執行能力，可支援自主 Agent 規劃、實作、評估與修改工程工作。

儲存庫與終端推理

可處理儲存庫產生與真實終端工作負載，理解專案結構並利用執行回饋推進工作。

GLM-5.1 使用情境

GLM-5.1 適合長時間程式 Agent 工作階段、程式碼儲存庫建置，以及依據執行回饋進行的迭代式工程最佳化。

自主功能開發

在長時間工作階段中規劃並實作較大功能、執行檢查並持續完善，直到符合明確需求。

程式碼儲存庫建置

將軟體規格轉化為多檔案程式碼儲存庫，產生一致的架構、實作與配套設定。

終端驅動最佳化

執行指令並檢查錯誤或基準結果，反覆修改實作以提高正確性或效能。

如何透過 TokenHub API 使用 GLM-5.1

建立 API key

執行前請替換這些路徑參數： {model}

curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1beta/models/{model}:generateContent' \
  -X 'POST' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"

GLM-5.1 基準測試

指數分數
Artificial Analysis 綜合能力指數Artificial Analysis 綜合能力指數彙總多個評測維度，用於觀察模型的整體能力表現。	Artificial Analysis 綜合能力評分	40.2
Artificial Analysis 程式碼能力指數Artificial Analysis 程式碼能力指數彙總模型在程式碼生成、除錯與軟體工程任務中的表現。	Artificial Analysis 軟體任務評分	43.4
知識與推理
GPQAGPQA 是面向研究生級科學問題的評測集，用來測試模型的專家級推理能力。	高階科學問題求解	86.8%
HLEHLE 覆蓋多個領域的高難度專家級知識與推理問題。	廣泛專家級考試集合	28.0%
程式碼與工程
SciCodeSciCode 評估模型在科學計算場景下撰寫 Python 程式碼和實作演算法的能力。	科學計算程式碼挑戰	43.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 評估 AI Agent 在終端環境中完成複雜任務的能力。	高難度終端任務執行	43.2%
指令遵循與 Agent 任務
IFBenchIFBench 衡量模型遵循複雜指令和約束條件的穩定性。	指令約束遵循	76.3%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在長上下文視窗中的推理品質。	長上下文推理	62.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用帶工具和狀態約束的真實工作流程，評估對話式 Agent 的任務完成能力。	Agent 工作流程任務	97.7%

指標來源 Artificial Analysis

GLM-5.1 常見問題

GLM-5.1 的能力、適用情境、限制與 TokenHub 使用指南。

團隊該如何理解 GLM-5.1？+

GLM-5.1 是 Z.AI 針對持續自主工程與反覆交付推出的模型。

GLM-5.1 最適合做什麼？+

適合反覆式工程交付、複雜程式開發、大量工具呼叫的自動化，尤其適合重視可靠的多步驟執行的情境。

GLM-5.1 的主要優勢是什麼？+

核心優勢是持續自主的規劃、執行、測試與最佳化。

GLM-5.1 總是最佳選擇嗎？+

它屬於較早世代，可能缺少後續模型的新能力。更重視需要最新能力時，可考慮 GLM-5.2。

最穩妥的設定方式是什麼？+

使用 TokenHub 顯示的精確識別碼，並依帳戶文件確認目前功能。

準備呼叫 GLM-5.1？

透過一個 API Key 接入 GLM-5.1 與更多 AI 模型。

建立 API Key