GLM-5.1 vs GLM-5.2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GLM-5.1 от Zhipu AI и GLM-5.2 от Zhipu AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-5.1 предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а GLM-5.2 — контекст 1M токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-5.1
Открытая модель для кодингаGLM-5.1 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 65 ток/с и индекс интеллекта 89/100 (бесплатным доступом к открыт
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
200K tokens
63%
GLM-5.2
Базовая модель с открытыми весамиGLM-5.2 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 91/100 (бесплатным доступом
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
67.5%
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GLM-5.2 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- GLM-5.1 is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
- GLM-5.2 leads on SWE-bench coding (67.5% vs 63.0%).
| Feature | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 91 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63% | 67.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 73.5% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-5.1 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 200K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 63% · GPQA Diamond 70%)
- Высокая скорость генерации 65 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 610 мс
- Открытые веса модели (280B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
GLM-5.2 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1M и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 67.5% · GPQA Diamond 73.5%)
- Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 650 мс
- Открытые веса модели (350B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 26K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 12K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-5.1 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-5-1 | glm-5-2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Expanded Code-Centric MoE Frontier Transformer | Massive Million-Token Open MoE Frontier Transformer |
| Parameters | 280B MoE | 350B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 174 GB VRAM (4-bit Quantized) · 602 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 217 GB VRAM (4-bit Quantized) · 753 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-5.1 vs GLM-5.2: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-5.1 or GLM-5.2?
GLM-5.2 is more intelligent. It scores 91 compared with 89 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-5.1 is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model has lower latency?
GLM-5.1 has lower latency, with a time to first token of 0.61s compared with 0.65s.
Which model has a larger context window?
GLM-5.2 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.
Вердикт
И GLM-5.1 (Оптимально для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GLM-5.2 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: GLM-5.2 лидирует в сложных тестах логики и кода, GLM-5.1 обеспечивает более высокую скорость генерации, а GLM-5.1 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: GLM-5.1 или GLM-5.2?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GLM-5.2. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — GLM-5.1 или GLM-5.2?+
Тариф GLM-5.1 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а GLM-5.2 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее GLM-5.1.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
GLM-5.1 поддерживает контекст 200K токенов против 1M токенов у GLM-5.2, а по скорости генерации токенов лидирует GLM-5.1.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek V4.1-Flash против GLM-5.2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GLM-5.1 против GLM-5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Kimi K3 против GLM-5.2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Официальные источники: Официальная документация API Zhipu AI и Zhipu AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).