DEV Community

Cover image for GLM-5.1 vs Claude, GPT, Gemini, DeepSeek: Comparativo e Desempenho do Modelo da Zhipu AI
Lucas
Lucas

Posted on • Originally published at apidog.com

GLM-5.1 vs Claude, GPT, Gemini, DeepSeek: Comparativo e Desempenho do Modelo da Zhipu AI

TL;DR

GLM-5.1 (MoE de 744B, 40-44B parâmetros ativos, licença MIT) atinge 77,8% no SWE-bench contra 80,8% do Claude Opus 4.6. Custa $1,00/$3,20 por milhão de tokens contra $15,00/$75,00 do Claude Opus 4.6. É o modelo de pesos abertos mais capaz em 2026, treinado inteiramente em hardware Huawei sem GPUs Nvidia. Para equipes preocupadas com custos que precisam de desempenho de codificação de ponta, o GLM-5.1 é a opção aberta mais forte.

Experimente o Apidog hoje

Introdução

O GLM-5.1 da Zhipu AI (lançado em 27 de março de 2026) é relevante por ser de pesos abertos sob licença MIT e treinado em 100.000 chips Huawei Ascend 910B, sem hardware Nvidia. Para equipes preocupadas com dependências de fornecedor ou que precisam customizar modelos, esses fatores são tão importantes quanto o desempenho em benchmarks.

Especificações

Especificação GLM-5.1
Parâmetros 744B total (MoE)
Ativos por token 40-44B
Arquitetura de especialista 256 especialistas, 8 ativos/token
Janela de contexto 200K tokens
Saída máxima 131.072 tokens
Dados de treinamento 28.5 trilhões de tokens
Hardware de treinamento 100.000 Huawei Ascend 910B
Licença MIT (pesos abertos)

A arquitetura MoE (Mixture of Experts) permite alta capacidade total (744B), mas só ativa uma fração dos parâmetros por token, tornando a inferência mais eficiente.

Comparação de benchmarks

Raciocínio e conhecimento

Benchmark GLM-5 (linha de base 5.1) Claude Opus 4.6 Notas
AIME 2025 92.7% ~88% GLM-5 supera
GPQA Diamond 86.0% 91.3% Claude lidera
MMLU 88-92% ~90%+ Comparável

Codificação

Benchmark GLM-5.1 Claude Opus 4.6
SWE-bench 77.8% 80.8%
LiveCodeBench 52.0% Maior

GLM-5.1 chega a 77,8% no SWE-bench — três pontos atrás do Claude Opus 4.6, mas à frente de GPT-5, Gemini e DeepSeek nesse teste. O salto de 28% em codificação do GLM-5 para o 5.1 veio por refinamento pós-treinamento, sem mudar a arquitetura.

Preferência humana (LMArena)

GLM-5 lidera no LMArena entre modelos de pesos abertos, tanto em texto quanto em código, sendo competitivo com os principais modelos proprietários.

Comparação de preços

Modelo Entrada (por 1M de tokens) Saída (por 1M de tokens)
GLM-5.1 $1.00 $3.20
DeepSeek V3.2 $0.27 $1.10
Claude Sonnet 4.6 $3.00 $15.00
GPT-5.2 $3.00 $12.00
Claude Opus 4.6 $15.00 $75.00
Gemini 2.5 Pro $1.25 $10.00

GLM-5.1 entrega cerca de 94,6% do desempenho de codificação do Claude Opus 4.6 a 1/15 do custo (segundo a Zhipu AI; validação independente pendente). Para times rodando agentes de codificação em produção, essa diferença de custo é significativa.

Vantagens dos pesos abertos

GLM-5.1 está disponível no Hugging Face sob licença MIT. Com isso, você pode:

  • Baixar e auto-hospedar (requer ~1,49TB para BF16 completo)
  • Fazer fine-tune em dados específicos
  • Controlar totalmente o tratamento de dados e infraestrutura
  • Modificar arquitetura ou pós-treinamento para necessidades específicas

A auto-hospedagem completa requer 1,49TB e GPUs potentes, tornando o acesso via API a opção mais prática para a maioria.

Limitações

  • Apenas texto: GLM-5.1 só processa texto, sem suporte a imagem, áudio ou vídeo. Para casos multimodais, prefira GPT-5.2 ou Gemini 2.5 Pro.
  • Avaliação independente: Benchmarks de codificação usam Claude Code para avaliação. Verificação independente dos scores em outras infraestruturas está pendente.
  • Pesos do 5.1 ainda não públicos: Apenas os pesos do GLM-5 estão disponíveis. O modelo 5.1 só via API, até o momento.
  • Infraestrutura: Para auto-hospedagem, é necessário 1,49TB e hardware robusto, o que pode ser inviável para equipes menores.

Testando o GLM-5.1 com Apidog

Use o Apidog para testar a API do GLM-5.1 de forma prática. Exemplo via WaveSpeedAI:

POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "{{coding_task}}"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Para comparar com Claude Opus 4.6:

POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Use a mesma variável {{coding_task}} em ambos. Avalie:

  1. Correção do código gerado
  2. Qualidade e clareza do código
  3. Foco e concisão da resposta
  4. Uso de tokens (confira os metadados da resposta)

A $1,00/$3,20 vs. $15,00/$75,00, a mesma tarefa custa de 20 a 25 vezes menos no GLM-5.1.

Quem deve usar o GLM-5.1

Indicado para:

  • Equipes que querem desempenho de codificação topo de linha com menor custo
  • Organizações que exigem pesos abertos para customização ou compliance
  • Desenvolvedores focados no mercado chinês ou aplicações multilíngues
  • Pesquisadores de modelos abertos avançados

Opte por outra solução se:

  • Precisa de multimodalidade (imagem, áudio, vídeo): GPT-5.2 ou Gemini 2.5 Pro
  • Busca raciocínio máximo, sem restrição de custo: Claude Opus 4.6
  • Custo mínimo for prioridade: DeepSeek V3.2 ($0,27/$1,10)

FAQ

GLM-5.1 tem API compatível com OpenAI?

Sim, o formato da API é próximo dos SDKs comuns. Confira a documentação da Zhipu AI para detalhes do endpoint.

Qual a relevância do hardware Huawei no treinamento?

A maioria dos modelos topo de linha usam Nvidia A100/H100. O GLM-5.1 mostra que é possível obter desempenho de ponta em hardware Huawei, diversificando opções além da Nvidia.

A licença MIT permite uso comercial?

Sim. Permite uso, modificação e distribuição comercial, sendo mais flexível que a maioria das licenças de modelos avançados.

Como o GLM-5.1 se compara aos melhores modelos abertos?

Lidera o ranking LMArena entre modelos de pesos abertos, à frente de Llama, Qwen e outros.

Para que serve a janela de contexto de 200K?

Permite analisar cerca de 150.000 palavras (um livro inteiro, uma base de código grande ou muitos documentos). Ideal para aplicações de longo contexto, como análise de documentos extensos ou revisão de bases de código.

(Imagens e links originais mantidos conforme solicitado.)

Top comments (0)