Özet
GLM-5.1 (744B MoE, 40-44B aktif parametreler, MIT lisansı) SWE-bench'te %77,8'e ulaşırken, Claude Opus 4.6 %80,8'de kalıyor. Milyon jeton başına maliyeti 1,00$/3,20$ iken, Claude Opus 4.6'da bu rakam 15,00$/75,00$. 2026'nın en yetenekli açık ağırlıklı modelidir ve Nvidia GPU'ları kullanılmadan tamamen Huawei donanımında eğitilmiştir. Maliyet konusunda hassas olan ve son teknolojiye yakın kodlama performansı arayan ekipler için GLM-5.1 en güçlü açık kaynaktır.
Giriş
Zhipu AI'dan GLM-5.1 (27 Mart 2026'da yayımlandı), ham benchmark performansının ötesinde iki nedenden dolayı önemlidir: MIT lisansı altında açık ağırlıklıdır ve 100.000 Huawei Ascend 910B çipinde eğitilmiştir — hiçbir Nvidia donanımı kullanılmamıştır.
Tedarik zinciri bağımlılıkları veya model özelleştirmesi gerektiren kuruluşlar için bu faktörler, benchmark skorları kadar önemlidir.
Teknik Özellikler
| Özellik | GLM-5.1 |
|---|---|
| Parametreler | Toplam 744B (MoE) |
| Jeton başına aktif | 40-44B |
| Uzman mimarisi | 256 uzman, jeton başına 8 aktif |
| Bağlam penceresi | 200K jeton |
| Maksimum çıktı | 131.072 jeton |
| Eğitim verisi | 28,5 trilyon jeton |
| Eğitim donanımı | 100.000 Huawei Ascend 910B |
| Lisans | MIT (açık ağırlıklar) |
Toplam 744B'ye karşılık 40-44B aktif parametre yapısı, MoE mimarisinin karakteristiğidir: model toplam kapasite olarak büyük olsa da, her jeton için parametrelerin sadece bir kısmı aktif hale geldiği için çıkarım başına verimlidir.
Benchmark karşılaştırması
Akıl yürütme ve bilgi
| Benchmark | GLM-5 (5.1 taban çizgisi) | Claude Opus 4.6 | Notlar |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | %92,7 | ~%88 | GLM-5 daha iyi performans gösteriyor |
| GPQA Diamond | %86,0 | %91,3 | Claude önde |
| MMLU | %88-92 | ~%90+ | Karşılaştırılabilir |
Kodlama
| Benchmark | GLM-5.1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench | %77,8 | %80,8 |
| LiveCodeBench | %52,0 | Daha yüksek |
GLM-5.1, SWE-bench'te %77,8'e ulaşıyor — Claude Opus 4.6'nın 3 puan gerisinde kalmasına rağmen, bu özel benchmark'ta GPT-5, Gemini ve DeepSeek'in oldukça önünde. GLM-5'ten 5.1'e kodlama performansındaki %28'lik iyileşme, mimari değişikliklerden ziyade eğitim sonrası iyileştirmelerle sağlandı.
İnsan tercihi (LMArena)
GLM-5, LMArena'da hem Metin hem de Kod alanlarında açık ağırlıklı modeller arasında 1 numaradır. Tüm modeller arasında ise en iyi kapalı kaynaklı modellerle rekabet edebilmektedir.
Fiyat karşılaştırması
| Model | Giriş (1M jeton başına) | Çıkış (1M jeton başına) |
|---|---|---|
| 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, Claude Opus 4.6'nın kodlama performansının yaklaşık %94,6'sını 1/15 maliyetle sunuyor (Zhipu AI'nın dahili iddialarına göre; %94,6'lık rakam için bağımsız doğrulama bekleniyor).
Ölçekli üretim kodlama aracıları çalıştıran ekipler için bu maliyet farkı ekonomiyi önemli ölçüde değiştiriyor.
Açık ağırlıkların avantajı
GLM-5.1, Hugging Face'te MIT lisansı altında mevcuttur. Ekipler şunları yapabilir:
- İndirip kendi sunucularında barındırabilirler (tam BF16 için ~1.49TB gerektirir)
- Alan özelindeki veriler üzerinde ince ayar yapabilirler
- Veri işleme ve altyapı üzerinde tam kontrol ile dağıtım yapabilirler
- Belirli görevler için model mimarisini veya eğitim sonrası süreçleri değiştirebilirler
744B parametre için 1.49TB depolama gereksinimi ve GPU altyapısı, tam kendi kendine barındırmayı pahalı hale getirir. Çoğu ekip için API erişimi daha pratiktir.
Sınırlamalar
Yalnızca metin: GLM-5.1 sadece metin girdisini işler. Görüntü, ses veya video anlama yeteneği yoktur. Bu, GPT-5.2 ve Gemini 2.5 Pro gibi çok modlu modellere kıyasla kullanım senaryolarını sınırlar.
Benchmark bağımsızlığı: GLM-5.1'in kodlama benchmarkları, değerlendirme çerçevesi olarak Claude Code'u kullanır. Claude dışı değerlendirme altyapılarında tam puanların bağımsız doğrulaması beklenmektedir.
GLM-5.1 ağırlıkları beklemede: Şu anda sadece GLM-5 ağırlıkları herkese açıktır. GLM-5.1 API aracılığıyla kullanılabilir; 5.1 ağırlıkları bu yayın itibarıyla henüz yayımlanmamıştır.
Depolama gereksinimleri: Kendi kendine barındırma için 1.49TB. Pratik kendi kendine dağıtım, önemli altyapı yatırımı gerektirir.
GLM-5.1'i Apidog ile Test Etme
WaveSpeedAI aracılığıyla (API erişimi için önerilir):
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
}
Claude Opus 4.6 ile karşılaştırın:
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}}"}]
}
Her ikisi için de aynı {{coding_task}} değişkenini kullanın. Karşılaştırın:
- Kod doğruluğu (çalışıyor mu?)
- Kod kalitesi (okunabilir ve iyi yapılandırılmış mı?)
- Yanıt uzunluğu (daha kısa = daha odaklanmış)
- Jeton kullanımı (yanıt meta verilerini kontrol edin)
1,00$/3,20$ ile 15,00$/75,00$ arasında, aynı kodlama görevi Claude Opus 4.6'da yaklaşık 20-25 kat daha pahalıya mal oluyor.
GLM-5.1'i kimler kullanmalı
Güçlü uyum:
- Düşük maliyetle öncü kodlama performansı arayan ekipler
- Uyumluluk veya özelleştirme için açık ağırlıklı modellere ihtiyaç duyan kuruluşlar
- Çin pazarı veya çok dilli kullanım senaryoları için geliştirme yapan geliştiriciler
- Öncüye yakın açık modelleri inceleyen araştırma ekipleri
Daha iyi alternatifler mevcut:
- Çok modlu kullanım senaryoları: GPT-5.2 veya Gemini 2.5 Pro
- Maliyetten bağımsız olarak maksimum akıl yürütme yeteneği: Claude Opus 4.6
- Mümkün olan en ucuz seçenek: 0,27$/1,10$ ile DeepSeek V3.2
Sıkça Sorulan Sorular
GLM-5.1, OpenAI uyumlu bir API aracılığıyla kullanılabilir mi?
GLM modelleri, yaygın SDK'larla uyumlu bir API formatı kullanır. Kesin uç nokta formatı için Zhipu AI'nın güncel belgelerini kontrol edin.
Huawei donanımında eğitimin önemi nedir?
Çoğu öncü model Nvidia A100/H100 kümelerinde eğitilir. GLM-5.1'in Huawei Ascend donanımında öncüye yakın performans göstermesi, Nvidia altyapısına alternatiflerin uygulanabilir olduğunu kanıtlamaktadır.
MIT lisansı ticari kullanıma izin verir mi?
Evet. MIT lisansı ticari kullanıma, değiştirmeye ve dağıtıma izin verir. Bu, diğer çoğu öncü modelin lisanslarından daha müsaittir.
GLM-5.1, en iyi açık kaynak modellerle nasıl karşılaştırılır?
GLM-5, LMArena'da açık ağırlıklı modeller arasında Llama, Qwen ve diğer açık alternatiflerin önünde 1 numaradır.
200K bağlam penceresi ne işe yarar?
200K jeton, yaklaşık 150.000 kelimeyi barındırabilir — tam bir kitap, büyük bir kod tabanı veya aynı anda birçok belge. Belge analizi veya büyük kod tabanı incelemesi gibi uzun bağlamlı uygulamalar için bu, çoğu pratik kullanım senaryosu için yeterlidir.