TL;DR
GLM-5.1, Z.AI'nin Nisan 2026'da piyasaya sürülen yeni nesil amiral gemisi modelidir. Özellikle ajans mühendisliği için geliştirilmiştir: uzun süreli kodlama görevleri, otonom optimizasyon döngüleri ve yüzlerce yineleme gerektiren karmaşık yazılım projeleri. SWE-Bench Pro'da (58.4) 1 numaradır, Terminal-Bench 2.0'da (69.0) liderdir ve tüm büyük kodlama kıyaslamalarında GLM-5'ten daha iyi performans gösterir. Açık ağırlıklar MIT Lisansı altında mevcuttur.
Giriş
Çoğu yapay zeka modeli, birkaç düzine araç çağrısından sonra bir sınıra ulaşır. Bir kodlama probleminde hızlı bir başlangıç yaparlar, bir platoya ulaşırlar ve onlara ne kadar zaman verirseniz verin azalan verim üretmeye devam ederler. Sonunda ajanı sürekli denetlemek veya vasat bir sonucu kabul etmek zorunda kalırsınız.
GLM-5.1 bu kalıbı kırmak için tasarlandı. Zhipu AI bünyesindeki GLM model ailesinin arkasındaki ekip olan Z.AI, GLM-5.1'i Nisan 2026'da ajans görevleri için en yetenekli modelleri olarak piyasaya sürdü. Temel iddia, tek bir geçişte elde edilen ham kıyaslama performansı değildir. Bu, uzun ufuklu etkinliktir: 600'den fazla yineleme, 8 saat ve binlerce araç çağrısı boyunca anlamlı ilerleme kaydetmeye devam etme yeteneği.
GLM-5.1 Nedir?
GLM-5.1, Zhipu AI'nin Nisan 2026'da Z.AI geliştirici platformu aracılığıyla piyasaya sürdüğü büyük bir dil modelidir. "GLM", Zhipu'nun 2021'den beri geliştirdiği bir model mimarisi olan Genel Dil Modeli anlamına gelmektedir.
GLM-5.1, kendisi 2025'in sonlarında piyasaya sürülen GLM-5'in halefidir. 5.1 güncellemesi neredeyse tamamen ajans yeteneklerine odaklanmaktadır: sık insan müdahalesi gerektirmeden veya performans engellerine takılmadan uzun süreli görevler üzerinde otonom olarak çalışma yeteneği.
Öncelikle bir akıl yürütme modeli, yaratıcı yazma modeli veya genel bir sohbet robotu değildir. Z.AI bunu açıkça ajans mühendisliği için bir model olarak konumlandırmaktadır: yazılım oluşturma, optimizasyon döngüleri çalıştırma, birçok yineleme boyunca kod yazma ve yürütme ve uzun oturumlar boyunca sürekli çaba gerektiren sorunları çözme.
Model ağırlıkları, Hugging Face üzerinde MIT Lisansı altında halka açık olarak mevcuttur. Bunu vLLM veya SGLang ile yerel olarak çalıştırabilir veya BigModel API ya da Z.AI geliştirici platformu aracılığıyla erişebilirsiniz.
GLM-5.1 kıyaslama performansı
Z.AI, GLM-5.1'i GLM-5, GPT-5.4, Claude Opus 4.6 ve Gemini 3.1 Pro ile karşılaştıran kıyaslama sonuçlarını yayınladı. Sonuçlar üç geniş kategoriye ayrılıyor: yazılım mühendisliği, akıl yürütme ve ajans görevleri.
Yazılım mühendisliği
| Kıyaslama | GLM-5.1 | GLM-5 | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.4 | 55.1 | 57.7 | 57.3 | 54.2 |
| NL2Repo | 42.7 | 35.9 | 41.3 | 49.8 | 33.4 |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.0 | 56.2 | 75.1 | 65.4 | 68.5 |
| CyberGym | 68.7 | 48.3 | — | 66.6 | — |
GLM-5.1, otonom yazılım mühendisliği görevleri için standart kıyaslama olan SWE-Bench Pro'da 1. sırada yer alıyor. Terminal-Bench 2.0'da GPT-5.4 daha yüksek puan alsa da (75.1), GLM-5.1, GLM-5'i açık ara farkla geride bırakıyor (69'a karşı 56.2).
NL2Repo skoru (42.7), uzun vadeli depo oluşturmayı ölçer. Burada Claude Opus 4.6, 49.8 ile liderdir, ancak GLM-5.1, GLM-5'i 6.8 puanla geride bırakır ve bu karşılaştırmadaki diğer tüm modellerden daha iyi performans gösterir.
Akıl yürütme
| Kıyaslama | GLM-5.1 | GLM-5 | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| HLE (Araçlarla) | 52.3 | 50.4 | 52.1* | 53.1* | 51.4* |
| AIME 2026 | 95.3 | 95.4 | 98.7 | 95.6 | 98.2 |
| HMMT Kasım 2025 | 94.0 | 96.9 | 95.8 | 96.3 | 94.8 |
| GPQA-Diamond | 86.2 | 86.0 | 92.0 | 91.3 | 94.3 |
Akıl yürütme kıyaslamalarında GLM-5.1 rekabetçi olsa da lider değil. GPT-5.4 ve Gemini 3.1 Pro, AIME 2026 ve GPQA-Diamond'da liderdir. GLM-5.1'in gücü, saf akıl yürütmede değil, kodlama ve ajans görevlerindedir.
Ajans görevleri
| Kıyaslama | GLM-5.1 | GLM-5 | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp (Bağlamla) | 79.3 | 75.9 | 82.7 | 84.0 | 85.9 |
| MCP-Atlas (Halka Açık) | 71.8 | 69.2 | 67.2 | 73.8 | 69.2 |
| Tool-Decathlon | 40.7 | 38.0 | 54.6 | 47.2 | 48.8 |
| Ajanssal | 68.0 | 62.0 | — | — | — |
MCP-Atlas'ta GLM-5.1, 71.8 ile lider konumdadır. BrowseComp ve Tool-Decathlon'da ise orta sıralarda yer almaktadır. Ajanssal kıyaslama skoru (GLM-5 için 62'ye karşı 68), önceki nesle göre en net iyileşmeyi göstermektedir.
GLM-5.1'i farklı kılan ne: uzun ufuklu optimizasyon
Kıyaslama tabloları hikayenin bir kısmını anlatıyor. Daha ilginç olan kısım ise Z.AI'nin tek geçişli kıyaslamaların ötesinde neler gösterdiğidir.
Çoğu kodlama modeli bir görevde hızla gelişir, ardından bir platoya ulaşır. GLM-5.1, çok daha uzun süreli çalıştırmalarda kullanışlı kalmak üzere inşa edilmiştir. Z.AI bunu, giderek daha az yapılandırılmış geri bildirimle üç senaryoda test etti.
Senaryo 1: 600 yineleme üzerinde vektör veritabanı optimizasyonu
Z.AI, GLM-5.1'i SIFT-1M veri kümesini kullanarak bir vektör arama optimizasyonu görevinde çalıştırdı. Modele bir Rust iskeleti verildi ve %95'in üzerinde geri çağırma ile saniye başına sorgu (QPS) sayısını maksimize etmesi istendi. Standart 50 adımlık bir bütçe yerine, GLM-5.1'in gerektiği kadar çok yineleme yapabileceği bir dış döngü kurdular.
Sonuçlar farkı açıkça gösteriyor. Tüm modeller arasında en iyi tek oturumluk sonuç 3.547 QPS idi (Claude Opus 4.6). GLM-5.1, 600'den fazla yineleme ve 6.000'den fazla araç çağrısı ile çalışarak 21.500 QPS'ye ulaştı, bu da yaklaşık 6 kat daha iyi bir sonuç.
İyileşme sürekli değildi. Model kilit noktalarda yapısal geçişler yaptı: 90. yineleme civarında, tam metin taramasından f16 vektör sıkıştırmalı IVF küme araştırmasına geçiş yaparak ~3.500'den 6.400 QPS'ye sıçradı. 240. yineleme civarında, u8 ön puanlamayı f16 yeniden sıralama ile birleştiren iki aşamalı bir boru hattı uygulayarak 13.400 QPS'ye ulaştı. Tüm çalıştırma boyunca altı adet bu tür yapısal geçiş meydana geldi ve her biri modelin kendi kıyaslama günlüklerini analiz edip mevcut darboğazı belirlemesinin ardından tetiklendi.
Senaryo 2: 1.000'den fazla adımda GPU çekirdek optimizasyonu
Z.AI, GLM-5.1'i GLM-5 ve Claude Opus 4.6 ile karşılaştıran bir GPU çekirdek kıyaslaması yaptı. Görev, referans PyTorch kodunu alıp daha hızlı CUDA çekirdekleri üretmekti.
GLM-5.1, temel çizgiye göre 3.6 kat hızlanma sağladı. Claude Opus 4.6, 4.2 kat ile öndeydi ve çalıştırmanın sonunda hala gelişim alanı gösteriyordu. GLM-5 ise daha erken bir platoya ulaştı ve daha düşük bir sonuçla tamamladı. Sonuç, şu deseni doğrulamaktadır: GLM-5.1, GLM-5'ten daha uzun süre iyileşmeyi sürdürür ancak bu belirli görevde henüz en iyi modelle eşleşememiştir.
Bağlam penceresi ve teknik özellikler
GLM-5.1, 200 bin jetonluk bir bağlam penceresini destekler. Bu, modelin birçok yineleme boyunca araç çağrısı geçmişini, kod dosyalarını, test çıktılarını ve hata günlüklerini biriktirdiği ajans görevleri için önemlidir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Bağlam penceresi | 200.000 jeton |
| Maksimum çıktı | 163.840 jeton |
| Mimari | Otokorelatif transformatör (GLM ailesi) |
| Lisans | MIT (açık ağırlıklar) |
| Çıkarım çerçeveleri | vLLM, SGLang |
| Model ağırlıkları | HuggingFace (zai-org) |
Erişilebilirlik ve fiyatlandırma
GLM-5.1 üç kanal aracılığıyla mevcuttur.
BigModel API (bigmodel.cn): Birincil geliştirici API'si. API isteklerinizde glm-5.1 model adını kullanırsınız. Fiyatlandırma, jeton başına faturalandırma yerine kota sistemi kullanır. GLM-5.1, yoğun saatlerde 3 kat, yoğun olmayan saatlerde ise 2 kat kota tüketir. Nisan 2026 sonuna kadar sürecek sınırlı süreli bir promosyon olarak, yoğun olmayan saatlerde kullanım 1 kat kota ile faturalandırılır. Yoğun saatler her gün 14:00-18:00 UTC+8 arasıdır.
GLM Kodlama Planı (Z.AI): Yapay zeka kodlama asistanları kullanan geliştiriciler için bir abonelik planı. GLM-5.1, tüm Kodlama Planı aboneleri için mevcuttur. Kodlama asistanı yapılandırmanızdaki model adını güncelleyerek etkinleştirebilirsiniz. Plan, Claude Code, Cline, Kilo Code, Roo Code, OpenCode ve Droid ile çalışır. Fiyatlandırma aylık 10 dolardan başlar.
Yerel dağıtım: Model ağırlıkları HuggingFace'de zai-org/GLM-5.1 adresinde bulunmaktadır. vLLM veya SGLang ile çalıştırabilirsiniz. Dağıtım belgeleri resmi GitHub deposunda yer almaktadır.
GLM-5.1 ile GLM-5 karşılaştırması: aslında ne değişti
GLM-5 zaten güçlü bir kodlama modeliydi. GLM-5.1 onu belirli bir şekilde geliştiriyor: kullanışlı çalışma penceresini genişletiyor.
Temel değişiklik, ilk geçiş performansında değildir. Çoğu kıyaslamada GLM-5.1, GLM-5'i 3-7 puanla geride bırakır, ki bu anlamlıdır ancak dramatik değildir. Gerçek fark, her iki modele de sınırsız süreyle aynı görevi verdiğinizde ortaya çıkar.
GLM-5 hızla gelişir ve sonra sabitlenir. GLM-5.1, GLM-5'in durduğu noktanın ötesinde ilerlemeye devam eder. Bu, modelin müdahale etmenizi ve yönlendirmenizi gerektirmek yerine otonom olarak çalışmaya devam etmesini istediğiniz ajans uygulamaları için önemlidir.
Somut olarak: Vektör arama kıyaslamasında GLM-5, uzatılmış süreyle 8.000-10.000 QPS civarında bir platoya ulaştı. GLM-5.1 ise 21.500 QPS'ye ulaştı. GPU çekirdek kıyaslamasında GLM-5, GLM-5.1'den daha düşük ve daha erken tamamladı. Linux masaüstü görevinde GLM-5 bir iskelet üretti ve durdu.
Modelin hala önemli eksikleri var. Claude Opus 4.6, GPU çekirdek optimizasyonu ve BrowseComp'da liderdir.
GLM-5.1 rakiplere karşı
GLM-5.1 ile Claude Opus 4.6 karşılaştırması
Yazılım mühendisliği kıyaslamalarında GLM-5.1, SWE-Bench Pro'da (58.4'e karşı 57.3) ve CyberGym'de (68.7'ye karşı 66.6) liderdir. Claude Opus 4.6 ise NL2Repo'da (49.8'e karşı 42.7), GPU çekirdek optimizasyonunda ve BrowseComp'ta liderdir. API erişimi için Claude önemli ölçüde daha pahalıdır. BigModel API veya Kodlama Planı aracılığıyla GLM-5.1, yüksek hacimli ajan döngüleri çalıştıran geliştiriciler için fiyatlandırılmıştır.
GLM-5.1 ile GPT-5.4 karşılaştırması
GPT-5.4, Terminal-Bench 2.0'da (75.1'e karşı 69.0) ve çoğu akıl yürütme kıyaslamasında liderdir. GLM-5.1 ise SWE-Bench Pro'da (58.4'e karşı 57.7) ve MCP-Atlas'ta (71.8'e karşı 67.2) liderdir. Çin'deki geliştiriciler veya Çin yapay zeka altyapısı üzerine inşa edenler için, GLM-5.1'e BigModel API erişimi, GPT-5.4 erişiminden önemli ölçüde daha kolaydır.
GLM-5.1 ile Gemini 3.1 Pro karşılaştırması
Gemini 3.1 Pro, akıl yürütme (AIME 2026, GPQA-Diamond) ve BrowseComp'ta liderdir. GLM-5.1 ise SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0 ve CyberGym'de liderdir. Kod öncelikli kullanım durumları için GLM-5.1 daha güçlü bir seçimdir. Genel akıl yürütme ve belge analizi için Gemini bir avantaja sahiptir.
GLM-5.1 için en uygun kullanım durumları
Otonom kodlama ajanları: Modelin bir sonraki adımı denemek, testleri çalıştırmak, sonuçları analiz etmek ve sık insan kontrol noktaları olmadan devam etmek için kararlar almasını istediğiniz uzun süreli görevler. Ajanların bu çalıştırmalar boyunca belleği nasıl yönettikleri hakkında derinlemesine bilgi için, yapay zeka ajan belleğinin nasıl çalıştığına bakın. 200K bağlam penceresi ve uzun ufuklu optimizasyon yeteneği, onu bu alanda çok uygun kılar.
Yapay zeka kodlama asistanları (Claude Code, Cline, Cursor entegrasyonları): GLM-5.1, Claude Code, Cline, Kilo Code, Roo Code, OpenCode ve diğer yapay zeka kodlama araçlarıyla kullanılmak üzere Z.AI Kodlama Planı'nda açıkça desteklenmektedir. Jeton başına Claude veya GPT fiyatlandırması ödemeden güçlü bir kodlama modeli isteyen geliştiriciler BigModel aracılığıyla yönlendirme yapabilirler.
Yazılım mühendisliği otomasyonu (SWE-Bench sınıfı görevler): GitHub sorun çözümü, çekme isteği oluşturma, hata düzeltme otomasyonu. GLM-5.1'in SWE-Bench Pro'da 1. sırada yer alması, bu iş akışları için güvenilir bir seçim olmasını sağlar.
Rekabetçi programlama ve optimizasyon: GPU çekirdek ayarlaması, performans kıyaslaması, modelin deneyler yapabileceği ve sonuçlara göre stratejisini uyarlayabileceği algoritma optimizasyonu.
En iyi olmadığı alanlar: Genel amaçlı sohbet robotu, yaratıcı yazarlık, akıl yürütme kalitesinin kod çıktısından daha önemli olduğu belge Soru-Cevap. Bu kullanım durumları için, akıl yürütme kıyaslamaları Gemini ve GPT-5.4'ün avantajlara sahip olduğunu göstermektedir.
GLM-5.1'i bugün nasıl deneyebilirsiniz?
Denemenin en hızlı yolu, varsayılan olarak GLM-5.1'i çalıştıran z.ai adresindeki Z.AI sohbet arayüzüdür. Sohbet arayüzü için API anahtarına gerek yoktur.
API erişimi için bigmodel.cn adresinde bir hesap oluşturun ve bir API anahtarı oluşturun. API, OpenAI uyumludur, bu nedenle GPT modelleriyle çalışan herhangi bir istemci GLM-5.1 ile de çalışır. İsteklerde kullanılacak model adı glm-5.1'dir.
Yerel dağıtım için ağırlıklar huggingface.co/zai-org adresinde bulunmaktadır. Tam kurulum talimatları, github.com/zai-org/GLM-5.1 adresindeki resmi GitHub deposundadır.
Kod örnekleri, kimlik doğrulama ve test kurulumu ile API'nin ayrıntılı bir incelemesi için GLM-5.1 API kılavuzuna bakın.
Sonuç
GLM-5.1, özellikle zor ajans görevlerinde ne kadar süreyle kullanışlı kaldığı açısından GLM-5'ten önemli bir adımdır. SWE-Bench Pro'da 1 numaralı sıralaması ve 600 yinelemeli vektör arama gösterimi, bunun şu anda otonom kodlama iş akışları için mevcut en güçlü açık ağırlıklı model olduğuna dair güvenilir bir argüman sunmaktadır.
Her kıyaslamada lider değildir. Claude Opus 4.6 ve GPT-5.4, akıl yürütme, GPU optimizasyonu ve bazı ajans görevlerinde daha güçlüdür. Ancak kapalı sınır modellerinin maliyetini ödemeden sürekli kodlama ajanları çalıştırmak isteyen geliştiriciler için, BigModel API erişimi ile MIT Lisansı altındaki GLM-5.1 ciddi bir seçenektir.
Açık ağırlıklar ve MIT lisansı vurgulanmaya değerdir. GLM-5.1'i yerel olarak çalıştırabilir, ince ayar yapabilir ve herhangi bir kullanım kısıtlaması olmaksızın kendi altyapınızda dağıtabilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
GLM ne anlama geliyor?Genel Dil Modeli. Bu, Zhipu AI'nin 2021'den beri geliştirdiği, GPT ailesi modellerinin kullandığı yalnızca kod çözücü yaklaşımından ziyade otoregresif boşluk doldurmaya dayanan model mimarisidir.
GLM-5.1 açık kaynak mı?Evet. Model ağırlıkları, HuggingFace'de zai-org/GLM-5.1 adresinde MIT Lisansı altında yayınlanmıştır. MIT, ticari kullanım, ince ayar ve yeniden dağıtıma izin veren en hoşgörülü açık kaynak lisanslarından biridir.
GLM-5.1 hangi bağlam penceresini destekliyor?200.000 jeton (yaklaşık 150.000 kelime), maksimum 163.840 jeton çıktı ile.
GLM-5.1, DeepSeek-V3.2 ile nasıl karşılaştırılır?Z.AI'nin kıyaslamaları, GLM-5.1'in yazılım mühendisliği görevlerinde DeepSeek-V3.2'yi geride bıraktığını göstermektedir. Akıl yürütme kıyaslamalarında DeepSeek-V3.2 rekabetçidir. Özellikle kodlama ajanları için, yayınlanan verilere göre GLM-5.1 daha güçlü bir seçimdir.
GLM-5.1'i Claude Code veya Cursor ile kullanabilir miyim?Evet. Z.AI Kodlama Planı, BigModel API aracılığıyla Claude Code, Cline, Kilo Code, Roo Code ve OpenCode'u destekler. Kodlama asistanınızın yapılandırma dosyasındaki model adını güncellersiniz. Planlar aylık 10 dolardan başlar.
GLM-5.1'e API aracılığıyla nasıl erişirim?bigmodel.cn adresinde bir hesap oluşturun, bir API anahtarı oluşturun ve https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions adresine yapılan isteklerde glm-5.1 model adını kullanın. API'nin tam adım adım anlatımı GLM-5.1 API kılavuzunda bulunmaktadır.
GLM-5.1 ücretsiz mi?z.ai adresindeki Z.AI sohbet arayüzü ücretsizdir. BigModel aracılığıyla API erişimi, ücretli planlarla kota sistemi kullanır. Yoğun olmayan saatlerde kullanım, Nisan 2026 sonuna kadar bir promosyon oranı olarak 1x kota üzerinden faturalandırılır.