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Fiche modèle · édition du

GLM-5.1

Z.ai (Zhipu AI) · Chine · sorti le Z.ai (Zhipu AI) · Chine · 7 avril 2026

  • Sans réflexion
  • Poids ouverts · MIT
  • Serveur seulement
  • Classe énergétique E
81,9de 79,9 à 83,8Rang 52 · 95 %
Empreinte
Raisonnement79,0Code79,2Agents84,2Usage82,9Maths81,6Sciences81,3Français78,5VisionÉcriture84,2Web84,5

Score général

81,9de 79,9 à 83,8

Rang52Groupe 7, ex æquoCouverture95 %23 mesures
Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

  • Raisonnement
    79,0Provisoire · 22 %
  • Code
    79,2Rang 39 · 38 %
  • Agents
    84,2Provisoire · 22 %
  • Usage
    82,9Rang 51 · 100 %
  • Maths
    81,6Rang 42 · 75 %
  • Sciences
    81,3Rang 35 · 60 %
  • Français
    78,5Rang 33 · 50 %
  • Vision
    Non mesuré
  • Écriture
    84,2Rang 45 · 100 %
  • Web
    84,5Rang 43 · 100 %

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndice v4.3Rang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
GLM-5.1 (Reasoning)26,1110e sur 19348,3 jetons/s1,74 s1,285 $ / 4,07 $
GLM-5.1 (Non-reasoning)24,2estiméhors classement49,6 jetons/s1,76 s1,38 $ / 4,4 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

  • Cartes graphiquesTrop juste
  • PC portables GeForce RTXTrop juste
  • PC portables Intel Core UltraTrop juste
  • PC portables Snapdragon X2Trop juste
  • MacTrop juste
  • Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
  • Nvidia DGX et RTX SparkTrop juste
  • Sans carte graphiqueTrop juste
  • ServeurOui
Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits513,4 GoAllégée, 8 bits898,4 GoComplète, 16 bits1 711,2 GoLe pointillé marque 448 Go, la mémoire utile de quatre DGX Spark en grappe, la plus grande machine que nous suivons.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire.

Fiche technique

Prix
0,85 € / 2,67 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
202 752 jetonsenviron 152 000 mots
Entrées
Texte
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
744 milliards
Licence
MITpoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

27 mesures · la matière du score
BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource
OTIS Mock AIME 2024-202593,3 %80,4InconnueSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond89,9 %82,6InconnueACTIFepoch.ai
SWE-bench Verified74,2 %81,9InconnueACTIFepoch.ai
Arena, écriture créative1 447,1 Elo87,2InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 475,2 Elo84,9InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions d'experts1 494,0 Elo84,1InconnueACTIFarena.ai
Code Arena, WebDev1 508,5 Elo84,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 512,7 Elo84,3InconnueACTIFarena.ai
Arena, texte1 464,5 Elo84,3InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 487,1 Elo84,0InconnueACTIFarena.ai
WeirdML (v2)57,1 %79,4InconnueACTIFhtihle.github.io
Voir les 15 autres mesures
Vending-Bench 25 634 $88,4InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench55,1 %80,0InconnueACTIFepoch.ai
SciCode43,8 %75,8InconnueACTIFartificialanalysis.ai
APEX-Agents40,9 %83,6InconnueACTIFepoch.ai
compar:IA950,0 Elo40,8InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
SimpleQA Verified34 %76,7InconnueACTIFepoch.ai
ProofBench22,2 %83,0InconnueSATURÉvals.ai
ExploitBench18,1 %80,8InconnueACTIFepoch.ai
ExploitBench16 %79,4InconnueACTIFepoch.ai
Chess Puzzles19 %76,6InconnueACTIFepoch.ai
CritPt4,6 %75,4InconnueACTIFepoch.ai
GBAEval0 %74,4InconnueACTIFgbaeval.com

En bref

Quel est le score de GLM-5.1 ?
GLM-5.1 obtient un score IA de 81,9, avec une marge de 79,9 à 83,8, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 52e sur 246 modèles, à partir de 23 mesures.
Dans quelles tâches GLM-5.1 est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont web (84,5) et agents (84,2). Sa tâche la plus faible est français (78,5).
GLM-5.1 peut-il tourner en local ?
Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 513,4 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.
Combien coûte GLM-5.1 ?
0,85 € par million de jetons en entrée et 2,67 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite GLM-5.1 ?
GLM-5.1 est édité par Z.ai (Zhipu AI) (Chine), et il est sorti le 7 avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence MIT.

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