GLM 5.1

# 一、简介与定位

1.1 身世：中国智谱AI于2026年4月8日正式发布的新一代旗舰级开源大模型，是智谱GLM 5系列的迭代升级版本，主打工程化长程任务与高阶代码能力。

1.2 命名与门槛：GLM 5.1无额外后缀，代表GLM 5基础版本的小幅精准迭代，核心聚焦代码工程、长程自主执行两大能力优化。使用门槛方面，该模型面向全量用户开放，普通用户可通过智谱官方平台免费体验基础对话能力，API接口提供常规免费额度，企业级高并发、长程任务调用需开通付费Coding Plan套餐；同期官方并未推出同系列兄弟模型，仅对前代GLM 5模型进行能力补全与迭代替代。

1.3 现状特点：GLM 5.1是智谱当前最新的主力旗舰开源模型，未被迭代淘汰，也是目前全球开源模型中唯一支持8小时级自主持续工作的大模型，核心特质是打破传统大模型分钟级交互局限，实现从单次对话应答到全流程工程自主交付的跃迁。

# 二、发展历程

# 2.1 研发背景

在GLM 5.1发布前，全球主流第一梯队大模型呈现明显的能力分化与痛点短板。海外头部模型如Claude Opus 4.6、GPT-5.4综合智能上限高，但开源权限有限、长程复杂工程任务稳定性不足，且落地成本高昂；国内开源模型普遍存在短板集中的问题，多数模型擅长短文本对话、基础代码生成，但面对大型项目搭建、长时间持续迭代、多步骤复杂工程优化等长程任务时，极易出现逻辑漂移、记忆遗忘、错误累积、无法自主闭环优化等问题。同时，行业整体大模型正从“单轮对话智能”向“长程自主执行、工程落地交付”转型，市场亟需一款兼顾开源开放性、顶尖代码能力、稳定长程任务执行能力的国产旗舰模型，GLM 5.1在此行业趋势下应运而生。

# 2.2 关键节点

2026年3月下旬，智谱AI率先官宣GLM 5.1模型，开启小范围灰度测试，面向平台Coding Plan付费用户开放抢先调用权限，优先验证长程任务与代码工程能力。经过两周左右的内测打磨、bug修复与参数微调，2026年4月8日，智谱AI正式对外官宣发布GLM 5.1旗舰开源大模型，同步上线华为云、摩尔线程等主流算力平台，全面开放个人与企业用户调用，同时微调商业化接口定价，完成模型正式落地迭代。

# 2.3 家族构成

GLM 5.1隶属于智谱GLM 5旗舰系列，是该系列唯一迭代升级版本，核心承接前代模型能力并针对性补强短板。其前代基础版本GLM 5作为2026年初发布的初代旗舰模型，主打通用智能均衡性，在文本理解、多轮对话、基础推理、常规代码生成方面达到行业第一梯队水平，奠定了GLM 5系列的MoE架构基础，但长程任务稳定性、复杂工程优化能力存在明显短板，无法满足重度开发者的落地需求。而GLM 5.1并未新增轻量化、极速版分支，而是聚焦旗舰能力深耕，专门补齐前代模型的工程落地短板，是GLM 5系列面向生产力工程场景的终极优化版本。

# 三、核心技术剖析

# 3.1 固有技术

GLM 5.1完整继承了GLM 5系列成熟的底层技术架构，核心沿用MoE混合专家架构，总参数量达7440亿，单次推理动态激活400-440亿参数，兼顾超大模型的智能上限与轻量化推理的成本优势，避免了稠密大模型算力损耗过高、部署难度大的问题。同时继承了智谱成熟的对齐微调体系，通过海量通用文本、对话数据、基础代码数据进行监督微调与人类反馈对齐，保障模型基础语义理解、逻辑推理、多轮对话的稳定性，保留了200K Tokens超大上下文窗口、128K Tokens最大输出能力的核心配置，原生支持超长文本输入与批量内容生成。

# 3.2 创新技术

GLM 5.1未改动基础架构，核心创新集中在后训练微调配方、长程任务优化、工程能力专项迭代，是典型的“架构不变、能力质变”的升级，核心创新点如下：

• 8小时长程任务稳态优化技术：区别于传统模型单纯依靠超长上下文窗口实现长文本读取的模式，GLM 5.1通过全新的长程任务对齐微调方案，优化模型目标一致性约束机制。在长时间、多步骤连续执行任务时，可自主规避逻辑漂移、记忆遗忘、策略偏差等问题，能够持续8小时完成需求拆解、方案规划、分步执行、自我校验、迭代优化、最终交付的完整闭环，解决了传统大模型无法持续深耕复杂工程任务、长期执行易出错的核心痛点。
• 全链路工程自适应优化机制：模型新增高阶工程优化能力，可自主完成GPU内核级优化、算子融合、内存调度优化等专业操作。能够独立编写Triton Kernel、CUDA Kernel，自主完成cuBLASLt算子融合、shared memory分块调度与CUDA Graph优化，覆盖从高层代码逻辑到底层硬件适配的全栈优化，无需人工干预即可完成专业级工程调优，大幅提升AI模型的工程落地自主性。
• 真实软件工程专项微调配方：针对行业主流代码评测基准与真实开发场景做专项数据补强与微调，摒弃通用化训练的粗放模式。重点强化复杂项目搭建、代码调试、性能优化、命令行操作、完整仓库构建等实战能力，适配真实软件开发中的复杂场景，让模型代码能力从“语法正确”升级为“工程可用、性能最优”。
• 昇腾算力硬件协同优化：针对国产昇腾算力平台做深度适配，实现Layer级MoE绝对均衡调度，优化专家网络Token产出均衡性，结合平台Attention算子特性完成推理框架与硬件的协同调优，降低HBM内存访存损耗，提升国产算力环境下的推理效率与稳定性。

# 四、表现评估

# 4.1 历史与现状

GLM 5初代版本发布时，凭借均衡的通用能力跻身全球开源模型第一梯队，但与海外顶级闭源模型相比，工程落地、高阶代码能力仍存在明显差距，长程任务更是核心短板。而GLM 5.1发布后，直接补齐前代核心短板，在专业软件工程领域实现反超，成为开源模型中工程落地能力的标杆。截至目前，该模型依旧保持国产开源模型代码能力、长程任务能力的顶尖地位，暂无同级别开源模型能够超越其8小时自主工作与高阶工程优化能力，是开发者重度工程场景的首选国产开源大模型。

# 4.2 优势亮点

依托权威行业基准评测数据，GLM 5.1的核心优势集中在代码工程、长程自主执行、全链路工程交付三大维度，综合实力稳居全球开源第一、全模型前三：

• 顶级专业代码能力：在最贴合真实软件开发场景的SWE-Bench Pro基准测试中取得58.4分，刷新全球最佳成绩，首次实现国产模型超越Claude Opus 4.6、GPT-5.4等海外顶级闭源模型。同时在Terminal-Bench 2.0命令行任务、NL2Repo完整仓库构建两大维度，取得全球第三、开源第一的优异成绩，复杂代码编写、调试、部署能力行业顶尖。
• 独家长程自主工作能力：是目前全球唯一可实现8小时级不间断自主工作的开源大模型，远超行业主流分钟级交互模型。能够自主完成复杂系统搭建、长期迭代优化、批量工程任务处理，可独立完成Linux桌面系统搭建、向量数据库性能迭代优化、机器学习内核加速等高阶任务，工程交付能力远超同类开源模型。
• 工程自主闭环能力突出：区别于普通模型仅能生成代码的单一能力，GLM 5.1具备“实验-分析-优化-迭代”的完整自主闭环。可主动检测任务漏洞、识别性能瓶颈、自主调整优化策略，多轮迭代持续提升交付质量，部分场景下的工程优化效果超越人工专业调优水平。
• 国产算力适配性优异：深度适配昇腾、摩尔线程等国产算力平台，调度均衡、访存损耗低，在国产算力环境下的运行稳定性、推理效率优于多数海外开源模型，更适配国内企业本地化部署需求。

# 4.3 缺点与不足

客观来看，GLM 5.1并非全能模型，存在明显能力短板与场景局限，具体如下：

• 通用推理与创作能力无明显升级：本次迭代聚焦工程与代码能力，在通识推理、文科创作、多模态理解、逻辑思辨等通用场景，相比GLM 5无显著提升，综合通用智能仍略落后于Claude Opus 4.6、GPT-5.4等顶级闭源模型。
• 轻量化部署成本偏高：依托超大MoE架构，虽然推理成本可控，但对部署算力门槛要求较高，普通个人设备无法本地部署，仅适合云端、企业算力集群运行，轻量化、端侧落地适配性较差。
• 极端复杂数学推理仍有短板：在高阶奥数、纯理论数学推导、超复杂数理逻辑证明等场景，模型准确率、稳定性不足，相比专注数学能力的专项模型，失误率更高，容易出现步骤逻辑漏洞。
• 长程任务偶发细节疏漏：8小时长程自主工作中，整体任务闭环可顺利完成，但部分精细化细节调优、边缘场景适配仍存在疏漏，需要人工二次校验修正，无法实现100%无人工干预交付。

# 五、重大事件

• 2026年4月登顶代码评测榜单，打破海外模型垄断：GLM 5.1在SWE-Bench Pro基准测试中超越GPT-5.4、Claude Opus 4.6，创下全球最佳成绩，成为首个在专业软件工程基准上超越海外顶级闭源模型的国产开源大模型，打破了海外模型在高阶代码领域的长期垄断。
• 全球首个实现8小时级自主工程工作的开源模型：模型发布后，凭借独家长程自主执行能力引发行业热议，成为大模型从“对话智能”转向“行动智能、交付智能”的标志性产品，被业内认定为Autonomous Agent、自动化工程落地的核心基座模型。
• 发布同步启动商业化调价，对齐海外头部定价：2026年4月正式发布当日，智谱同步上调GLM 5.1接口调用价格10%，调价后编码场景Token缓存价格对标Claude Sonnet 4.6，成为首个在核心生产力场景实现与海外顶级厂商价格对齐的国产大模型，标志着国产高端模型进入价值定价阶段。
• 快速完成主流国产算力平台全域适配：发布后短时间内极速适配华为云、摩尔线程等主流国产算力生态，完成多平台上线落地，数十家科技企业、开发者团队快速接入商用，推动国产大模型工程化落地规模化提速。

# 六、局限与妥协

GLM 5.1为纯国产合规大模型，无海外模型相关使用壁垒、IP限制、海外支付门槛等问题，因此本部分省略。