智谱 AI 在 2026 年 4 月发布了旗舰开源模型 GLM-5.1，基于 MIT 协议开放权重。发布了一份深度对比，把它和 Claude Opus 4.7、GPT-5.5 拉到一起跑了基准测试和成本核算。
GLM-5.1 是什么
GLM-5.1 是智谱 AI 的最新旗舰模型，总参数约 754B，但通过 MoE（混合专家）架构和 DSA（DeepSeek 稀疏注意力）优化，每次推理只激活约 40B 参数。上下文窗口 200K，最大输出 128K token。
它的设计目标不是短单轮对话——而是面向长时间自主执行的 Agent 场景。官方宣称它能单次任务连续运行 8 小时，在规划、执行、测试、调试、迭代的完整闭环中保持目标一致性，减少策略漂移和错误累积。这意味着几千次工具调用、几百轮推理迭代。
实际用例包括从零搭建一个 Linux 桌面系统、把 VectorDBBench 查询吞吐优化到 6 倍以上（655 次迭代）、在 KernelBench 上实现 ML 内核 3.6 倍加速（torch.compile 只能做到 1.5 倍左右）。
基准测试对比
| 测试项目 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | GLM-5.1 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro （真实 GitHub Issue 修复） |
64.3% | ~58.6% | 58.4% |
| SWE-Bench Verified | 87.6% | ~80% | ~77.8% |
| Terminal-Bench 2.0 （长周期工具/Shell 任务） |
69.4% | 82.7% | ~65% |
| GPQA Diamond （研究生级推理） |
94.2% | ~93.6% | 86.2% |
| 上下文窗口 | 1M tokens | ~1M tokens | 200K tokens |
SWE-Bench Pro 上，Claude Opus 4.7 以 64.3% 领跑，领先第二名近 6 个百分点。GPT-5.5 和 GLM-5.1 咬得很紧，只差 0.2 个点。
Terminal-Bench 2.0 是 GPT-5.5 的主场——82.7% 的成绩大幅领先 Claude 的 69.4%，说明它在长周期工具调用和命令行操作上确实强。
GPQA Diamond 测的是研究生级别的逻辑推理能力，Claude 94.2% 和 GPT-5.5 的 93.6% 几乎打平，GLM-5.1 的 86.2% 差距明显——纯推理深度上还是弱一截。
三家各自的定位
Claude Opus 4.7（Anthropic）：编程 Agent 的天花板。大型代码库、多阶段代码审查、指令遵循方面表现最好。MCP Atlas 工具使用得分 77.3%，1M 上下文窗口处理超大项目无压力。但在长周期工具调用上不如 GPT-5.5。
GPT-5.5（OpenAI）：长周期工具调用和计算机使用场景最强。实际使用中 token 效率高，多模态支持完善。1M 上下文窗口。代价是贵——API 价格是 Claude 的两倍起步。
GLM-5.1（Z.ai/智谱 AI）：开源阵营最好的编程 Agent 模型。MoE 架构让它以 40B 激活参数跑出接近 Claude 的成绩，MIT 协议意味着可以自部署、微调、商用无风险。短板是上下文窗口只有 200K，纯推理能力（GPQA）弱一截，输出也偏啰嗦。
API 价格对比
每百万 token 的调用成本：
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存价格 |
|---|---|---|---|
| GLM-5.1 | $1.05-$1.40 | $3.50-$4.40 | $0.26 |
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | — |
GLM-5.1 的输入价格是 Claude 的 1/4，输出价格是 1/6。缓存价格只要 $0.26/百万 token。如果你用的是智谱的 Coding 订阅计划，大概 $10/月就能拿到很高的调用额度，对高频开发者来说几乎可以忽略不计。
GPT-5.5 Standard 输入 $2.50-$5.00、输出 $15.00-$30.00。GPT-5.5 Pro 更夸张——输入 $15-$30，输出 $90-$180，是 GLM-5.1 的 20-40 倍。
该怎么选
预算充足，追求最强编程能力：Claude Opus 4.7。SWE-Bench Pro 领先，1M 上下文，指令遵循最好。
预算充足，需要长周期工具调用和 Agent 能力：GPT-5.5。Terminal-Bench 82.7% 断层领先，工具链支持最完善。
预算有限或想自部署：GLM-5.1。MIT 开源协议，MoE 架构效率高，SWE-Bench Pro 58.4% 距离 Claude 的 64.3% 只差 6 个点，但价格只有 1/4-1/6。代价是上下文窗口 200K、纯推理弱一些。
如果你每天跑大量 Agent 任务，用 GLM-5.1 一个月可能省下几百到几千美元。性能上不是顶级，但对大多数开发者的日常编程工作流来说已经够用。