LLM

GLM-5.1: китайская модель на 94.6% от Claude Opus в кодинге

GLM-5.1 набрала 45.3 балла в кодинг-бенчмарке — всего 2.6 балла от Claude Opus 4.6. Обучена на чипах Huawei, скоро выйдет в open source под MIT.

Pavel Matveev

Pavel Matveev

— 4 min read
GLM-5.1: китайская модель на 94.6% от Claude Opus в кодинге
TL;DR: GLM-5.1 от Z.ai набрала 45.3 балла в кодинг-бенчмарке — это 94.6% от Claude Opus 4.6. Модель обучена полностью на китайских чипах Huawei, скоро выйдет в open source под MIT, а подписка стоит от $10 в месяц. Рост на 28% по сравнению с предыдущей GLM-5.

GLM-5.1

Китайская компания Z.ai (раньше Zhipu AI) выкатила обновлённую версию своей флагманской модели. Пользователи Coding Plan начали получать письма о том, что GLM-5.1 доступна в рамках подписки.

Цифры такие: в тестировании через Claude Code модель набрала 45.3 балла против 47.9 у Claude Opus 4.6. Разрыв — всего 2.6 балла. Для сравнения, предыдущая GLM-5 набирала 35.4. То есть за полтора месяца прирост составил 28%.

Результаты Coding Evaluation: Claude Opus 4.6 — 47.9, GLM-5.1 — 45.3, GLM-5 — 35.4

Тестирование проводили через Claude Code — фреймворк от самой Anthropic. То есть модель играла на чужом поле. Набор задач, критерии оценки и методика подсчёта не раскрываются, поэтому цифры стоит воспринимать как относительное сравнение внутри одного теста, а не как абсолютный показатель.

Что внутри GLM-5.1

GLM-5.1 построена на фундаменте GLM-5, которая вышла в феврале 2026. Базовые параметры GLM-5:

  • 744 млрд параметров (40 млрд активных при инференсе, архитектура Mixture of Experts)
  • 28.5 трлн токенов данных для предобучения
  • Контекстное окно 200K, до 128K токенов на выходе
  • Интегрирован DeepSeek Sparse Attention для снижения стоимости деплоя
  • Нативная поддержка MCP (Model Context Protocol)

Точные параметры самой GLM-5.1 пока не раскрыли, полный технический отчёт ещё не опубликован. Но компания подтвердила, что модель тоже будет open source. Глава Z.ai Ли Цзысюань написал 20 марта в X: «Don't panic. GLM-5.1 will be open source».

Ещё один момент: вся линейка GLM-5 обучена на чипах Huawei Ascend 910B. Ни одного GPU от NVIDIA. С учётом санкций на поставку чипов в Китай это скорее вынужденный ход, но результаты бенчмарков показывают, что ход удачный.

Бенчмарки: где GLM-5.1 сильна

Кроме кодинг-теста, базовая GLM-5 показала сильные результаты и в других бенчмарках:

Бенчмарк Результат Контекст
Coding Evaluation 45.3 94.6% от Claude Opus 4.6
SWE-bench Verified 77.8% Лучший среди open-source моделей
Terminal Bench 2.0 56.2 Тоже лучший среди открытых моделей

SWE-bench — это реальные задачи из GitHub-репозиториев. 77.8% там для open-source модели — лучший результат на момент публикации.

Сколько стоит и где подключить

GLM-5.1 доступна через подписку GLM Coding Plan на платформе Z.ai. Три тарифа:

Тариф Цена Лимиты
Lite $10/мес ($3 промо) 120 запросов за 5 часов
Pro $30/мес ($15 промо) 600 запросов за 5 часов
Max расширенный 4 000 поисковых запросов/мес
Варианты подписки на Z.ai

Для контекста: Claude Max стоит $100–200 в месяц. При этом даже базовый Lite от Z.ai даёт тройной лимит использования по сравнению с подпиской Claude Code, а Pro — уже в 15 раз больше. Разница ощутимая.

Отдельный API для GLM-5.1 пока недоступен. API GLM-5 работает по цене $1 за миллион входных токенов и $3.20 за миллион выходных.

GLM Coding Plan — AI Coding Powered by GLM-5.1 & GLM-5 for Agents & IDEs
Use GLM models like GLM-5.1, GLM-5 & GLM-5-Turbo for AI coding in Claude Code, Cursor, Kilo Code, Cline, OpenCode, Droid, OpenClaw and more. Plans from 10/month—fast, reliable code generation and tool use for daily dev work.

Как настроить GLM-5.1 в Claude Code

Модель совместима с Claude Code, OpenClaw и Cline. Настройка простая.

Для Claude Code: открой ~/.claude/settings.json и добавь:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1"
  }
}

Перезапусти терминал и проверь через /status в Claude Code.

Для OpenClaw нужно добавить модель в ~/.openclaw/openclaw.json — в массив models.providers.zai.models и поменять primary на zai/glm-5.1. Подробная инструкция есть в документации Z.ai.

Для Cline и других инструментов с OpenAI-совместимым API: указываешь https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 как Base URL, вводишь API-ключ Z.ai и пишешь glm-5.1 как название модели. Контекстное окно — 200 000 токенов.

Реальные впечатления от пользователей

На Хабре пользователь с подпиской на Z.ai, MiniMax, Codex и Gemini поделился наблюдениями. Говорит, что китайские модели не дотягивают до GPT-5.4, но по ощущениям находятся на уровне GPT-5.2 thinking. При этом лимиты намного щедрее.

Из минусов — был случай, когда агент на GLM-5 ушёл в бесконечный цикл размышлений и сожрал 7% недельной квоты. Возможно, это проблема opencode-агента, а не самой модели. С MiniMax M2.7 такого не было.

Сообщество LocalLLaMA на Reddit тоже обсуждает: связка GLM-5-Turbo для повседневных задач и GLM-5.1 для планирования даёт хорошие результаты при минимальных затратах.

Меня тут зацепили два момента.

Разрыв между open-source и закрытыми моделями сжимается прямо на глазах. Менее 3 баллов до Claude Opus в кодинг-бенчмарке — ещё год назад такое казалось нереальным.

💰
GLM-5.1 за $10/мес показывает 94.6% от Claude Opus за $100–200/мес. Разница в цене — до 20 раз при сопоставимом качестве кодинга.

Ну и доступность. Китайские API работают без VPN из многих корпоративных сетей, где западные сервисы заблокированы. Для части разработчиков это вообще единственный способ использовать LLM в работе.

Qwen 3.6-Plus от Alibaba, MiniMax M2.7, теперь GLM-5.1. Китайские модели уже не «дешёвая альтернатива», а полноценные конкуренты.

✈️
Пишу про китайские и западные AI-модели, сравниваю на практике — подписывайся в телеге.

Что ещё почитать