VM0 पर GLM-5.1। Long-context agents
Z.AI का फ्लैगशिप। 1M-token context window तक। Sonnet pricing से काफ़ी नीचे whole-codebase या whole-knowledge-base agents के लिए मज़बूत।
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
GLM-5.1, lineup में long-context specialist है, जिसमें 1M tokens तक input है। इसकी ओर तब जाएँ जब prompt वास्तव में विशाल हो: एक बार में पूरा repository, एक ही research run में कई सौ documents। स्वतंत्र leaderboards इसे long-context काम के लिए open-weight models के top tier में लगातार रखते हैं।
Vendor list price $1.40 / $4.40 प्रति 1M tokens है, vendor स्तर पर Sonnet 4.6 के आधे से काफ़ी कम, और API Anthropic-compatible है इसलिए Claude-style agents बिना rewrite के drop in हो जाते हैं। Sonnet या Opus की ओर तब जाएँ जब English reasoning गहराई context size से अधिक मायने रखती हो, और Kimi K2.7 Code की ओर तब जब latency हावी हो।
GLM-5.1 क्या है?
2026 की शुरुआत; VM0 पर पूर्ण GA अप्रैल 2026 · Z.AI / Zhipu AI का फ्लैगशिप general-purpose model।
GLM-5.1, Zhipu AI के GLM series का फ्लैगशिप है, जो Z.AI के ज़रिए वितरित होता है। यह एक reasoning model है जिसमें मज़बूत general capability और असामान्य रूप से बड़ा context window है। 1M tokens तक, उसी price tier पर Anthropic और Moonshot defaults से कई गुना बड़ा।
VM0 पर, GLM-5.1 दो तरीकों से exposed है: VM0 Managed के ज़रिए (upstream id z-ai/glm-5.1 के साथ OpenRouter के ज़रिए routed), और direct Z.AI API key के ज़रिए। GLM-5.2 अब Z.AI default है, जबकि GLM-5.1 संगतता के लिए उपलब्ध रहता है।
GLM-5.1, अप्रैल 2026 में VM0 पर व्यापक रूप से उपलब्ध हुआ जब इसका feature flag हटाया गया (PR #10497)। यह lineup में cost-efficient long-context विकल्प है, ×0.4 credits पर बैठता है। Sonnet 4.6 के आधे से कम।
GLM-5.1 में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GLM-5.1 एक Anthropic-compatible API surface के ज़रिए up-to-1M-token context window (Built-in lineup में सबसे बड़ा) exposed करता है, इसलिए Claude-style agents बिना बदलाव के drop in हो जाते हैं। Upstream, api.z.ai पर prompt caching का समर्थन करता है।
एक नज़र में specs
GLM-5.1 benchmarks
स्वतंत्र समीक्षाएँ GLM-5.1 को long-context कार्यों के लिए open-weight models के top tier में रखती हैं। Third-party leaderboards पर आँकड़े साप्ताहिक रूप से बदलते हैं। हम जानबूझकर यहाँ सटीक प्रतिशत pin नहीं करते।
GLM-5.1 pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GLM-5.1 व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
Long-context recall
GLM-5.1 का 1M-token window वास्तव में उपयोग योग्य है। यह 200K सीमा से काफ़ी आगे तक coherence बनाए रखता है जो पुराने 200K models पर Anthropic family को सीमित करती है। whole-repo या whole-doc-corpus agents के लिए उपयोगी।
Reasoning
ठोस general reasoning। सबसे कठिन English-language multi-tool routing पर Sonnet 4.6 से नीचे, लेकिन लागत के अंतर के सापेक्ष यह फ़ासला छोटा है।
Tool use
सामान्य VM0 tool surface (Slack, GitHub, Notion, Linear) में भरोसेमंद। deeply nested tool calls में कुछ edge cases को Claude Sonnet 4.6 की तुलना में कम स्पष्टता से संभाला जाता है।
GLM-5.1 के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
वह whole-repo refactor जो एक prompt में समा जाता है
एक 500K-token मध्यम-आकार के codebase को एक ही GLM-5.1 call में डालें और cross-file rename, architectural review, या security pass माँगें। छोटे windows वाले models आपको repo को टुकड़ों में बाँटकर परिणामों को जोड़ने पर मजबूर करते हैं, जहाँ bugs घुस आते हैं। GLM-5.1 हर file को working memory में रखता है और अपने output में सही paths को संदर्भित करता है।
सैकड़ों documents पर research run
Wikis, RFCs, contracts, पिछले साल के support tickets — पूरे ढेर को एक बार में load करें और cross-document patterns माँगें। कम vendor price के कारण cost-per-run प्रबंधनीय रहती है, यही वह है जो इस तरह के "सब कुछ पढ़ो, एक बार summarise करो" workflow को production में वास्तव में किफायती बनाता है, न कि एक-बार का science project।
वह thinking job जिसे दस मिनट से अधिक चाहिए
कुछ agent steps वास्तव में पाँच से तीस मिनट लेते हैं — deep research, multi-document analysis, long planning passes। VM0, Z.AI provider के लिए 50-मिनट का API timeout सेट करता है ताकि वे long thinking steps बीच-विचार में कट न जाएँ, जो GLM-5.1 को छोटे default timeouts वाले providers के ज़रिए routed models पर सुरक्षित विकल्प बनाता है।
GLM-5.1 को कब छोड़ें
GLM-5.1 को सबसे कठिन English-language reasoning पर छोड़ दें जहाँ Sonnet 4.6 या Opus 4.7 अब भी अग्रणी है, और latency-critical chat replies पर जहाँ Kimi K2.7 Code काफ़ी तेज़ है।
GLM-5.1 बनाम अन्य models
GLM-5.1 बनाम Kimi K2.7 Code
दोनों समान credit लागत पर long-context विकल्प हैं (×0.4 बनाम ×0.3)। हमारे internal मूल्यांकन में Kimi की long-context recall मज़बूत है; GLM-5.1, raw context size पर जीतता है (1M बनाम 256K)। बहुत लंबे transcripts के लिए Kimi चुनें; GLM-5.1 तब चुनें जब आपको पूरा codebase एक prompt में ठूँसना हो।
GLM-5.1 बनाम Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) tool-routing accuracy और English-language reasoning पर अग्रणी है। GLM-5.1 (×0.4) context window पर अग्रणी है और तब सही विकल्प है जब लागत या context size निर्णय पर हावी हो।
GLM-5.1 बनाम DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.1) सस्ता है और third-party समीक्षाओं के अनुसार Code Arena पर ऊँचा benchmark करता है। GLM-5.1 अब भी context size पर जीतता है। लागत-संवेदनशील standard-context काम के लिए DeepSeek चुनें; GLM-5.1 तब चुनें जब context size बाधा हो।
निष्कर्ष: क्या आपको GLM-5.1 इस्तेमाल करना चाहिए?
GLM-5.1 तब चुनें जब context size बाधा हो। बाक़ी सब के लिए, DeepSeek V4 Pro सस्ता है और Sonnet 4.6 tools को अधिक भरोसेमंद ढंग से route करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
VM0 पर GLM-5.1 का context window कितना बड़ा है?
1 मिलियन tokens तक। हमारे Built-in lineup में सबसे बड़ा। एक ही prompt में एक मध्यम-आकार का repository या कई सौ documents समाने के लिए पर्याप्त।
मुझे GLM-5.1 के लिए कौन सा provider उपयोग करना चाहिए?
VM0 Managed सबसे सरल रास्ता है। यदि आप vendor-direct billing चाहते हैं, तो Z.AI API key connect करें।
क्या GLM-5.1 open weights है?
Z.AI, GLM series के open-weight variants प्रकाशित करता है। VM0 पर exposed version, production reliability के लिए Z.AI hosted API पर route करता है।
क्या GLM-5.1 image input का समर्थन करता है?
VM0 पर GLM-5.1, text और code के लिए exposed है। multimodal (image/video) input के लिए, Claude Sonnet 4.6 या Kimi K2.7 Code चुनें।
विकल्प
VM0 पर GLM-5.1 का उपयोग
VM0 पर GLM-5.1 तक पहुँचने के दो तरीके
VM0, GLM-5.1 को VM0 credits में बिल किए जाने वाले एक Built-in model के रूप में, और Z.AI API key के साथ bring-your-own के ज़रिए समर्थन करता है। Built-in रास्ता VM0 Managed routing और नीचे समझाए गए credit multiplier का उपयोग करता है; bring-your-own रास्ता आपको सीधे upstream vendor के साथ बिल करता है और VM0 credit conversion को पूरी तरह छोड़ देता है।
VM0 की सिफ़ारिश
VM0, GLM-5.1 को एक core agent model के बजाय एक cost-saving विकल्प के रूप में रखता है। इसका उपयोग गैर-core काम पर unit cost को optimise करने के लिए करें, जैसे bulk classification, pre-filters, latency-critical छोटे जवाब, या pinned legacy agents, जबकि जो steps run तय करते हैं उन पर Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, या Claude Sonnet 4.6 को बनाए रखें।
Credits और ×0.4 multiplier
VM0 पर हर Built-in model की कीमत Claude Sonnet 4.6 के एक गुणक के रूप में तय की जाती है, जो ×1 credit baseline पर है। GLM-5.1, ×0.4 credits पर बिल करता है। Multiplier ही वह है जो आपके VM0 invoice पर दिखता है; ऊपर pricing table में vendor सूची मूल्य वह है जो VM0 द्वारा इसे credits में बदलने से पहले upstream provider वसूलता है।
GLM-5.1, ×0.4 पर बिल करता है, जिसका मतलब है कि यहाँ एक step की लागत Sonnet 4.6 (×1 baseline) पर समकक्ष step के केवल 0.4× credits है। यह इसे credit baseline से काफ़ी नीचे रखता है और इसे उच्च-मात्रा वाले background काम के लिए स्वाभाविक विकल्प बनाता है जहाँ peak reasoning गुणवत्ता से ज़्यादा cost-per-step मायने रखता है।
April 2026 से VM0 पर उपलब्ध।