z-ai
Z.ai: GLM 5.1
z-ai/glm-5.1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
z-ai/glm-5.1 es el modelo insignia de Z.ai, de texto a texto, orientado a la ingeniería agéntica. El proveedor afirma mejoras de codificación frente a GLM-5, resultados de vanguardia en SWE-Bench Pro y mejor seguimiento en tareas largas de cientos de iteraciones y miles de llamadas a herramientas. El catálogo de OpenRouter indica una ventana de contexto de 204.800 tokens, razonamiento opcional, uso de herramientas y salidas estructuradas, y sus mejores mediciones de Design Arena se dan en visualización de datos, hojas de cálculo y diapositivas. La evidencia se limita a la ficha del proveedor y un catálogo, así que conviene validar de forma independiente.[1][2]
Puntos fuertes
- Posicionado por el proveedor para codificación agéntica de horizonte largo, con la afirmación de mantener la productividad en cientos de iteraciones y miles de llamadas a herramientas.[2]
- Los datos del catálogo muestran sus mejores resultados de Design Arena en visualización de datos, hojas de cálculo y diapositivas, además de una amplia ventana de contexto y razonamiento opcional.[1]
- El proveedor indica pesos con licencia MIT y servicio local mediante vLLM, SGLang, xLLM, Transformers y KTransformers.[2]
Limitaciones
- Solo se aportaron la ficha del proveedor y un catálogo de mercado; las mejoras comparativas son afirmaciones de las fuentes, por lo que hace falta validación independiente en tus cargas de trabajo.[1][2]
- Ambas fuentes documentan únicamente texto como entrada y salida; el soporte de imágenes, audio u otras modalidades no está verificado.[1][2]
- El catálogo activa el razonamiento por defecto pero no enumera niveles de esfuerzo, así que el ajuste de ese comportamiento queda poco claro.[1]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena pilotarlo en ingeniería de software de varios pasos, como generación de repositorios o correcciones en terminal, donde el proveedor sitúa su mayor ventaja.[2]
- Encaja potencialmente en flujos de API que requieran llamadas a herramientas o salidas estructuradas, según los parámetros del catálogo; confirma el comportamiento en pruebas.[1]
- Candidato a despliegue autogestionado con las pilas documentadas por el proveedor, sujeto a tus propias pruebas de hardware, coste y latencia.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 5.1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 5.1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on...
Especificaciones
- ID del modelo
- z-ai/glm-5.1
- ID canónico
- z-ai/glm-5.1-20260406
- Creador
- z-ai
- Añadido a OpenRouter
- 07.04.2026
- Longitud de contexto
- 204,800
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.4 / salida $4.4
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 55.8 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 23.9 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 62.6% · posición 13 | 1,336Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 44.5% · posición 48 | 1,142Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 53.2% · posición 36 | 1,261Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 67% · posición 2 | 1,366Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 54.6% · posición 32 | 1,256Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 55.1% · posición 25 | 1,209Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 54.9% · posición 20 | 1,292Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 55.1% · posición 20 | 1,290Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 49% · posición 19 | 1,111Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agentichtmlslidestasa de victoria 52% · posición 5 | 1,205Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslidestasa de victoria 54.4% · posición 2 | 1,245Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(html)tasa de victoria 51.8% · posición 5 | 1,204Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(python-pptx)tasa de victoria 53.3% · posición 3 | 1,240Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 51.9% · posición 22 | 1,173Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 53% · posición 25 | 1,146Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 37.8% · posición 34 | 1,040Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 48.9% · posición 16 | 1,066Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 49.7% · posición 30 | 1,154Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 53.8% · posición 17 | 1,197Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pptxslidestasa de victoria 53.5% · posición 3 | 1,241Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 54.2% · posición 4 | 1,258Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 72.4% · posición 3 | 1,315Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 50.5% · posición 30 | 1,158Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Chutesfp8 | 202,752 | $0.900 | $2.9 | — | — | 100% |
| StreamLakefp8 | 200,000 | $0.966 | $3.04 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 204,800 | $1.19 | $3.74 | — | — | 100% |
| AtlasCloudfp8 | 202,752 | $1.26 | $3.96 | — | — | 100% |
| Alibabafp8 | 202,745 | $1.33 | $4.18 | — | — | — |
| Novitafp8 | 204,800 | $1.38 | $4.4 | — | — | — |
| Baidufp8 | 202,752 | $1.4 | $4.4 | — | — | — |
| GMICloudfp8 | 202,752 | $1.4 | $4.4 | — | — | — |
| Friendli | 202,752 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Z.AIfp8 | 202,752 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 200,000 | $1.4 | $4.4 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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