Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Zai · pașaport de model

Z.ai: GLM 5.1

glm-5-1

Ponderi deschise
Licență MIT
753.9B parametri
204,800 context
Lansat 2026-04-03(repo HF creat)

General · LMArena: 1,465#48 din 396
Cea mai bună percentilă: 94.1IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 70.7mediană 62.7

Ce spun datele

Evaluat pe 14 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

94.1 pct — IFBench (Artificial Analysis) (76.3%)
89.6 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,462)
88.9 pct — Prompturi dificile (1,489)

Neuniform: 61,2 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 94.1 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 32.9 pct pe SimpleQA Verified.

IFBench (Artificial Analysis)94.1 pct76.3%Verifică →
Urmarea instrucțiunilor89.6 pct1,462Verifică →
Prompturi dificile88.9 pct1,489Verifică →
General88.1 pct1,465Verifică →
Programare88 pct1,512Verifică →
LiveBench83.2 pct70.2%Verifică →
GPQA Diamond81 pct89.9%Verifică →
FrontierMath79.7 pct33.4%Verifică →
AIME (matematică)77 pct93.3%Verifică →
Factuality Arena73.3 pct1,456Verifică →
WebDev Arena63.3 pct1,508Verifică →
SimpleBench59.8 pct55.1%Verifică →
SWE-bench Verified53.1 pct74.2%Verifică →
SimpleQA Verified32.9 pct34.0%Verifică →
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositoryzai-org/GLM-5.1

Parametri753.9B

ArhitecturăGlmMoeDsaForCausalLM

LicențăMIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "zai-org/GLM-5.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIz-ai/glm-5.1

Lungime context204,800 tokeni

Ieșire maximă128,000 tokeni

Preț intrare$0.97 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.18 per 1M tokeni

Preț ieșire$3.04 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.1","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

glm-5.1 stands at 70.7 (raw mean 75.1) — measured on 14 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
glm-5.1 stands at 70.7 versus a cohort median of 62.7 across 116 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →