Kurzfassung
GLM-5.1 (744B MoE, 40-44B aktive Parameter, MIT-Lizenz) erreicht 77,8 % auf SWE-bench gegenüber 80,8 % von Claude Opus 4.6. Die Kosten betragen 1,00 $/3,20 $ pro Million Token gegenüber 15,00 $/75,00 $ für Claude Opus 4.6. Es ist das leistungsfähigste Open-Weights-Modell im Jahr 2026, vollständig auf Huawei-Hardware ohne Nvidia-GPUs trainiert. Für preisbewusste Teams, die eine Spitzen-nahe Code-Leistung benötigen, ist GLM-5.1 die stärkste offene Option.
Einleitung
GLM-5.1 von Zhipu AI (veröffentlicht am 27. März 2026) ist aus zwei Gründen über die reine Benchmark-Leistung hinaus bedeutsam: Es ist ein Open-Weights-Modell unter einer MIT-Lizenz und wurde auf 100.000 Huawei Ascend 910B Chips trainiert – ohne jegliche Nvidia-Hardware.
Für Organisationen, die sich Sorgen um Lieferkettenabhängigkeiten machen oder eine Modell-Anpassung benötigen, sind diese Faktoren genauso wichtig wie Benchmark-Ergebnisse.
Spezifikationen
| Spezifikation | GLM-5.1 |
|---|---|
| Parameter | 744B insgesamt (MoE) |
| Aktiv pro Token | 40-44B |
| Expertenarchitektur | 256 Experten, 8 aktiv pro Token |
| Kontextfenster | 200K Token |
| Maximale Ausgabe | 131.072 Token |
| Trainingsdaten | 28,5 Billionen Token |
| Trainings-Hardware | 100.000 Huawei Ascend 910B |
| Lizenz | MIT (offene Gewichte) |
Die Struktur von 744B Gesamt- gegenüber 40-44B aktiven Parametern ist charakteristisch für die MoE-Architektur: Das Modell hat eine große Gesamtkapazität, ist aber pro Inferenz effizient, da nur ein Bruchteil der Parameter für jedes Token aktiviert wird.
Benchmark-Vergleich
Denkvermögen und Wissen
| Benchmark | GLM-5 (5.1 Baseline) | Claude Opus 4.6 | Anmerkungen |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 92,7 % | ~88 % | GLM-5 übertrifft |
| GPQA Diamond | 86,0 % | 91,3 % | Claude führt |
| MMLU | 88-92 % | ~90 %+ | Vergleichbar |
Codierung
| Benchmark | GLM-5.1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench | 77,8 % | 80,8 % |
| LiveCodeBench | 52,0 % | Höher |
GLM-5.1 erreicht 77,8 % auf SWE-bench – 3 Punkte hinter Claude Opus 4.6, aber deutlich vor GPT-5, Gemini und DeepSeek auf dieser spezifischen Benchmark. Die 28%ige Verbesserung der Codierungsleistung von GLM-5 auf 5.1 erfolgte durch eine Verfeinerung nach dem Training und nicht durch architektonische Änderungen.
Menschliche Präferenz (LMArena)
GLM-5 belegt Platz 1 unter den Open-Weights-Modellen auf LMArena sowohl für Text- als auch für Code-Bereiche. Unter allen Modellen ist es mit den führenden geschlossenen Modellen konkurrenzfähig.
Preisvergleich
| Modell | Eingabe (pro 1 Mio. Token) | Ausgabe (pro 1 Mio. Token) |
|---|---|---|
| GLM-5.1 | 1,00 $ | 3,20 $ |
| DeepSeek V3.2 | 0,27 $ | 1,10 $ |
| Claude Sonnet 4.6 | 3,00 $ | 15,00 $ |
| GPT-5.2 | 3,00 $ | 12,00 $ |
| Claude Opus 4.6 | 15,00 $ | 75,00 $ |
| Gemini 2.5 Pro | 1,25 $ | 10,00 $ |
GLM-5.1 liefert etwa 94,6 % der Codierungsleistung von Claude Opus 4.6 zu 1/15 der Kosten (basierend auf internen Angaben von Zhipu AI; unabhängige Überprüfung der spezifischen 94,6 %-Angabe steht noch aus).
Für Teams, die Codierungsagenten in großem Maßstab in der Produktion einsetzen, verändert dieser Kostenunterschied die Wirtschaftlichkeit erheblich.
Der Open-Weights-Vorteil
GLM-5.1 ist auf Hugging Face unter der MIT-Lizenz verfügbar. Teams können:
- Herunterladen und selbst hosten (erfordert ~1,49 TB für vollständiges BF16)
- Feinabstimmung mit domänenspezifischen Daten
- Bereitstellung mit vollständiger Kontrolle über Datenverarbeitung und Infrastruktur
- Modellarchitektur oder Nachschulung für spezifische Aufgaben ändern
Die 1,49 TB Speicherbedarf und die GPU-Infrastruktur für 744B Parameter machen ein vollständiges Self-Hosting teuer. Für die meisten Teams ist der API-Zugang praktischer.
Einschränkungen
Nur Text: GLM-5.1 verarbeitet nur Texteingaben. Kein Bild-, Audio- oder Videoverständnis. Dies schränkt die Anwendungsfälle im Vergleich zu multimodalen Modellen wie GPT-5.2 und Gemini 2.5 Pro ein.
Benchmark-Unabhängigkeit: Die Codierungs-Benchmarks von GLM-5.1 verwenden Claude Code als Bewertungsrahmen. Eine unabhängige Überprüfung der genauen Punktzahlen auf Nicht-Claude-Bewertungsinfrastrukturen steht noch aus.
GLM-5.1-Gewichte ausstehend: Nur GLM-5-Gewichte sind derzeit öffentlich. GLM-5.1 ist über API verfügbar; die 5.1-Gewichte wurden zum Zeitpunkt der Veröffentlichung noch nicht freigegeben.
Speicheranforderungen: 1,49 TB für das Self-Hosting. Eine praktische Selbstbereitstellung erfordert erhebliche Investitionen in die Infrastruktur.
GLM-5.1 mit Apidog testen
Via WaveSpeedAI (empfohlen für API-Zugang):
POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json
{
"model": "glm-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "{{coding_task}}"
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 4096
}
Vergleich mit Claude Opus 4.6:
POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json
{
"model": "claude-opus-4-6",
"max_tokens": 4096,
"messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}
Verwenden Sie für beide die gleiche Variable {{coding_task}}. Vergleichen Sie:
- Code-Korrektheit (funktioniert es?)
- Code-Qualität (ist er lesbar und gut strukturiert?)
- Antwortlänge (kürzer = fokussierter)
- Token-Nutzung (Metadaten der Antwort prüfen)
Bei 1,00 $/3,20 $ gegenüber 15,00 $/75,00 $ kostet die gleiche Codierungsaufgabe auf Claude Opus 4.6 etwa 20-25 Mal mehr.
Wer sollte GLM-5.1 verwenden
Stark geeignet:
- Teams, die Spitzen-Codierungsleistung zu reduzierten Kosten benötigen
- Organisationen, die Open-Weights-Modelle für Compliance oder Anpassung benötigen
- Entwickler, die für den chinesischen Markt oder mehrsprachige Anwendungsfälle entwickeln
- Forschungsteams, die Spitzen-nahe offene Modelle untersuchen
Bessere Alternativen existieren:
- Multimodale Anwendungsfälle: GPT-5.2 oder Gemini 2.5 Pro
- Maximale Denkfähigkeit unabhängig von den Kosten: Claude Opus 4.6
- Günstigste mögliche Option: DeepSeek V3.2 für 0,27 $/1,10 $
FAQ
Ist GLM-5.1 über eine OpenAI-kompatible API verfügbar?
GLM-Modelle verwenden ein API-Format, das mit gängigen SDKs kompatibel ist. Überprüfen Sie die aktuelle Dokumentation von Zhipu AI für das genaue Endpunktformat.
Was macht das Training auf Huawei-Hardware so bedeutsam?
Die meisten Spitzenmodelle werden auf Nvidia A100/H100-Clustern trainiert. Dass GLM-5.1 eine spitzennahe Leistung auf Huawei Ascend-Hardware demonstriert, beweist, dass Alternativen zur Nvidia-Infrastruktur praktikabel sind.
Erlaubt die MIT-Lizenz die kommerzielle Nutzung?
Ja. Die MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Modifikation und Verteilung. Dies ist freizügiger als die Lizenzen der meisten anderen Spitzenmodelle.
Wie schneidet GLM-5.1 im Vergleich zu den besten Open-Source-Modellen ab?
GLM-5 belegt Platz 1 auf LMArena unter den Open-Weights-Modellen, vor Llama, Qwen und anderen offenen Alternativen.
Wofür ist das 200K-Kontextfenster nützlich?
200K Token können etwa 150.000 Wörter aufnehmen – ein ganzes Buch, eine große Codebasis oder viele Dokumente gleichzeitig. Für Anwendungen mit langem Kontext, wie Dokumentenanalyse oder die Überprüfung großer Codebasen, ist dies für die meisten praktischen Anwendungsfälle ausreichend.