vibecode.wiki
RU EN
~/wiki / новости / glm-5-1-open-source-agentic-ai-release-analysis

GLM-5.1: новая открытая SOTA LLM от Z.ai — 94,6 % от Claude Opus 4.6

◷ 6 мин чтения 28.03.2026

Следующий шаг

Открой бота или продолжай маршрут внутри раздела.

$ cd раздел/ $ open @mmorecil_bot

Статья -> план в ИИ

Отправь ссылку на эту статью в любой ИИ и получи план внедрения под свой проект.

Прочитай эту статью: https://vibecode.morecil.ru/ru/%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8/glm-5-1-open-source-agentic-ai-release-analysis/ Работай в контексте моего текущего проекта. Сделай план внедрения под мой стек: 1) что изменить 2) в каких файлах 3) риски и типичные ошибки 4) как проверить, что всё работает Если есть варианты, дай "быстрый" и "production-ready".
Как использовать
  1. Скопируй этот промпт и отправь в чат с ИИ.
  2. Прикрепи проект или открой папку репозитория в ИИ-инструменте.
  3. Попроси изменения по файлам, риски и короткий чеклист проверки.

27 марта 2026 года Z.ai (ранее Zhipu AI) выпустила GLM-5.1 — самую свежую итерацию своей флагманской открытой модели. Она уже доступна всем подписчикам GLM Coding Plan и демонстрирует результаты, которые ставят её в один ряд с топовыми closed-source моделями. Полные open-weights под MIT-лицензией обещаны в ближайшие дни (полный релиз запланирован примерно на 6 апреля).

Это не просто «ещё одна версия». GLM-5.1 — логичное продолжение GLM-5 (февраль 2026), которая уже перевернула рынок открытого AI, перейдя от «vibe coding» к настоящему agentic engineering. Ниже — максимально полный и только проверенный разбор на основе официальных источников Z.ai, Hugging Face, бенчмарков и анонсов.

1. Что было до GLM-5.1: GLM-5

Дата релиза: 11–12 февраля 2026
Архитектура: Mixture-of-Experts (MoE)
Параметры: 744 млрд всего / ~40 млрд активных на токен
Обучение: 28,5 трлн токенов (рост с 23 трлн у GLM-4.5)
Контекст: до 200K (в отдельных тестах до 202 752 токена с инструментами)
Лицензия: MIT (полностью открытая)
Модели на HF: zai-org/GLM-5 и zai-org/GLM-5-FP8 (квантованная)
Дополнительно: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + новая RL-инфраструктура slime

GLM-5 стала первой моделью, которую Z.ai явно позиционировала как переход «From Vibe Coding to Agentic Engineering». Она обучена полностью на китайских чипах Huawei Ascend и оптимизирована для долгосрочных agentic-задач, а не только для генерации кода.

Ключевые бенчмарки GLM-5 (Thinking-режим)

Бенчмарк GLM-5 GLM-4.7 DeepSeek-V3.2 Kimi K2.5 Claude Opus 4.5
Humanity’s Last Exam 30.5 24.8 25.1 31.5 28.4
HLE w/ Tools 50.4 42.8 40.8 51.8 43.4
SWE-bench Verified 77.8 73.8 73.1 76.8 80.9
SWE-bench Multilingual 73.3 66.7 70.2 73.0 77.5
Terminal-Bench 2.0 (Claude Code) 56.2 / 61.1 32.8 46.4 57.9
Vending Bench 2 (фин. баланс) $4432 $2377 $1034 $1198 $4967
BrowseComp w/ Context Mgmt 75.9 67.5 67.6 74.9 67.8

GLM-5 уже обгоняла почти все open-source модели и приближалась к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2 в реальных agentic-сценариях.

2. GLM-5.1 — что изменилось за полтора месяца

Дата анонса: 27 марта 2026
Доступ: сразу для всех пользователей GLM Coding Plan (Lite / Pro / Max)
Open-source статус: подтверждён. Глобальный глава Z.ai Ли Цзюань (Li Zixuan) 20 марта написал: «Don’t panic. GLM-5.1 will be open source». Полные weights под MIT ожидаются в начале апреля.

Главный результат (независимый тест в Claude Code):

  • GLM-5.145.3 балла
  • Claude Opus 4.647.9 балла
  • Разница: всего −2,6 балла (94,6 % от Opus)
  • Улучшение относительно GLM-5 в том же тесте: +28 % (с 35.4 до 45.3)

В реальных сценариях разница «почти незаметна», особенно с учётом того, что тест проводился в «родной» среде Claude. Модель получила улучшения в:

  • сложном многошаговом reasoning,
  • frontend/backend-разработке,
  • long-horizon agentic-задачах,
  • стабильности работы с инструментами.

Технические характеристики GLM-5.1 пока публично не раскрыты полностью (Z.ai традиционно даёт полные цифры вместе с open-weights). По оценкам — это эволюция 744B MoE-архитектуры с ещё большим объёмом данных и доработками пост-тренинга.

3. Как пользоваться GLM-5.1 прямо сейчас

Вариант 1. Через GLM Coding Plan (самый простой)
Цены (промо на первый месяц):

  • Lite — $3 (обычно $10)
  • Pro — $15 (обычно $30)

Включает:

  • GLM-5.1 (SOTA coding)
  • GLM-5, GLM-5-Turbo, GLM-4.7 и старые модели
  • 55+ токенов/сек
  • Бесплатные MCP-инструменты (Vision, Web Search, Web Reader, Zread)
  • Совместимость с Claude Code, Cursor, Cline, Kilo Code, OpenCode, Roo Code, Droid и др.

Настройка в Claude Code (пример):

json
{
  "model": "GLM-5.1",
  "apiKey": "ваш_ключ_из_z.ai",
  "baseUrl": "https://api.z.ai/v1"
}

Вариант 2. GLM-5 (уже открытая)
Скачать прямо сейчас:

Поддержка vLLM, SGLang, xLLM, KTransformers. Работает на Huawei Ascend, Moore Threads и других китайских чипах.

Пример запуска vLLM (FP8):

bash
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --speculative-config.method mtp

4. Почему это важно

  • Переход от «красивого кода» к настоящим агентам. GLM-5/5.1 специально заточены под long-horizon задачи: от генерации документации и .docx/.pdf/.xlsx до полноценных multi-tool workflow.
  • Открытость. MIT-лицензия + поддержка не-NVIDIA-чипов = вы не привязаны к одному вендору.
  • Цена/качество. Подписка от $3 даёт 94,6 % от Opus в coding — это один из самых выгодных вариантов 2026 года.
  • Многоязычность и кириллица. Как и вся линейка GLM, модель отлично работает с русским (в отличие от многих западных open-source моделей).

5. Сравнение с главными конкурентами (март 2026)

Модель Open-source Coding score (Claude Code) Контекст Цена (примерно) Agentic-сильные стороны
GLM-5.1 Да (скоро) 45.3 ~200K $3–30/мес Лучший open-source agent
Claude Opus 4.6 Нет 47.9 200K+ $100–200/мес Эталон, но закрытый
DeepSeek-V3.2 Да 200K Бесплатно/дешево Сильный reasoning
Kimi K2.5 Да 200K+ Дешёво Хорош в браузинге
GPT-5.2 Нет 200K+ Дорого Универсальный, но закрытый

Итог

GLM-5.1 — это не просто апдейт. Это модель, которая делает открытый AI реально конкурентным closed-source флагманам в самой сложной области — agentic engineering и профессиональной разработке. Через пару недель мы получим полные weights, и тогда любой разработчик сможет запустить её локально или дообучить под свои задачи.

Ссылки для начала: