GLM-5.1 (744B MoE, #1 SWE-Bench Pro)

GLM-5.1 (744B MoE, 40B सक्रिय) को Z.ai द्वारा Clore.ai पर डिप्लॉय करें — अप्रैल 2026 में SWE-Bench Pro में शीर्ष पर रहने वाला open-weight मॉडल

स्थिति (अप्रैल 2026): GLM-5.1 को जारी किया गया था 7 अप्रैल, 2026 Z.ai (पूर्व में Zhipu AI) द्वारा, के लिए एक क्रमिक लेकिन महत्वपूर्ण अपग्रेड के रूप में GLM-5। यह शीर्ष पर पहुंचने वाला पहला ओपन-वेट मॉडल है SWE-Bench Pro (58.4%)को, विक्रेता-प्रकाशित आंकड़ों के अनुसार GPT-5.4 (57.7) और Claude Opus 4.6 (57.3) को पीछे छोड़ते हुए। वज़न यहाँ उपलब्ध हैं huggingface.co/zai-org/GLM-5.1 के अंतर्गत MIT लाइसेंस.

GLM-5.1 एक 744-अरब पैरामीटर वाला Mixture-of-Experts भाषा मॉडल है जो केवल सक्रिय करता है प्रति टोकन ~40B पैरामीटर। अपने पूर्ववर्ती की तुलना में GLM-5, 5.1 रिलीज़ वही MoE संरचना बनाए रखती है, लेकिन परिष्कृत विशेषज्ञ रूटिंग, एक 200K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोएक 131K-टोकन अधिकतम आउटपुट, और प्रशिक्षण जो केंद्रित है लंबी-अवधि एजेंटिक कोडिंग पर — मॉडल को स्पष्ट रूप से हजारों टूल कॉल और सैकड़ों रीफैक्टर राउंड को बिना भटके बनाए रखने के लिए ट्यून किया गया है।

Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए, दिलचस्प हिस्सा है 40B सक्रिय आंकड़ा: इसे सर्व करने के लिए आपको पूरा 8×H200 रैक नहीं चाहिए। एक टेंसर-पैरलल सेटअप 2×H100 80GB (FP8) या 4×A100 80GB (शार्डिंग के साथ BF16) व्यावहारिक थ्रूपुट के लिए पर्याप्त है — जिससे फ्रंटियर-स्तरीय कोडिंग लगभग $12–24/दिन में मार्केटप्लेस पर पहुँच में आ जाती है।

के माध्यम से किराए पर लिए गए GPU सर्वरों पर चलते हैं

गुण

मान

कुल पैरामीटर

744B (MoE)

सक्रिय पैरामीटर

प्रति फॉरवर्ड पास ~40B

कॉन्टेक्स्ट विंडो

200,000 टोकन

अधिकतम आउटपुट

131,072 टोकन

लाइसेंस

MIT

रिलीज़ तिथि

7 अप्रैल, 2026

संगठन

Z.ai (HuggingFace पर zai-org)

प्राथमिक टूलिंग

vLLM, SGLang, llama.cpp (GGUF), xLLM, KTransformers

GLM-5.1 क्यों?

SWE-Bench Pro पर #1 — विक्रेता-दावा 58.4%, GPT-5.4 और Claude Opus 4.6 से आगे
लंबी-अवधि एजेंट — सैकड़ों राउंड और हजारों टूल कॉल में अनुकूलन को बनाए रखता है
200K कॉन्टेक्स्ट — एक पूरे मध्यम आकार के कोडबेस के साथ टेस्ट सूट के लिए पर्याप्त
40B सक्रिय MoE — आप 744B वाले की बजाय 40B dense मॉडल के inference की लागत चुकाते हैं
MIT लाइसेंस — पूरी तरह खुले वेट्स, व्यावसायिक उपयोग या फाइन-ट्यूनिंग पर कोई प्रतिबंध नहीं
ओपन ट्रेनिंग स्टैक — Z.ai ने मॉडल प्रकाशित किया, कथित तौर पर Nvidia डेटा-सेंटर GPUs के बिना प्रशिक्षित

आवश्यकताएँ

फिर भी यह एक बड़ा मॉडल है। हालाँकि "40B सक्रिय" सुनने में सुविधाजनक लगता है, पूरे 744B वेट्स को VRAM में लोड करना होगा (या offload करना होगा)। FP8 वेट्स लगभग 860GB हैं; BF16 लगभग 1.5TB है। उसी अनुसार योजना बनाएं।

घटक

न्यूनतम (Q4 GGUF, ऑफलोड)

अनुशंसित (FP8)

पूर्ण BF16

GPU VRAM

~80GB (Q4 + RAM offload)

2× H100 80GB सक्रिय, 8× कुल

8× H200 141GB

RAM

256GB

512GB

डिस्क

500GB NVMe

1TB NVMe

2TB NVMe

CUDA

12.4+

12.6+

Clore.ai चयन: अधिकांश टीमों के लिए, आक्रामक offloading के साथ FP8 चेकपॉइंट चलाने वाले 2× H100 80GB सबसे उपयुक्त हैं (~$12–16/दिन)। यदि आपको पूर्ण BF16 थ्रूपुट चाहिए, तो 8× H200 पर जाएँ या कभी-कभार के कॉल्स के लिए Z.ai API का उपयोग करें।

विकल्प A — Ollama / GGUF (Quantized, समुदाय बिल्ड)

ध्यान दें: समुदाय GGUF क्वांट्स आमतौर पर Z.ai रिलीज़ के 1–2 हफ्ते बाद आते हैं। यदि ollama pull विफल हो, तो देखें huggingface.co/models?search=glm-5.1+gguf और llama.cpp को सीधे फ़ाइल की ओर इंगित करें।

# एक बार Q4_K_M बिल्ड उपलब्ध हो जाए
docker exec ollama ollama pull glm-5.1:q4_K_M
docker exec ollama ollama run glm-5.1:q4_K_M

# या GGUF फ़ाइल पर सीधे llama.cpp के साथ
docker run --gpus all -it --rm -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/models:/models \
  ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server-cuda \
  -m /models/glm-5.1-q4_k_m.gguf \
  --n-gpu-layers 80 --ctx-size 32768 \
  --port 8080 --host 0.0.0.0

विकल्प B — vLLM (प्रोडक्शन API, अनुशंसित)

vLLM, Z.ai का first-class सर्विंग लक्ष्य है। FP8 चेकपॉइंट (zai-org/GLM-5.1-FP8) वही है जो आपको चाहिए — BF16 जितनी ही गुणवत्ता, लगभग आधी मेमोरी।

version: "3.8"
services:
  vllm:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - hf_cache:/root/.cache/huggingface
    command: >
      --model zai-org/GLM-5.1-FP8
      --tensor-parallel-size 8
      --max-model-len 65536
      --gpu-memory-utilization 0.88
      --tool-call-parser glm47
      --reasoning-parser glm45
      --enable-auto-tool-choice
      --served-model-name glm-5.1
      --trust-remote-code
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    shm_size: "16gb"

volumes:
  hf_cache:

# API का परीक्षण करें
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.1",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "आप एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं।"},
      {"role": "user", "content": "इस Go हैंडलर को context.Context का सही उपयोग करने के लिए refactor करें और retries जोड़ें."}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 1.0
  }'

इस्तेमाल करें --tensor-parallel-size 2 2× H100 पर यदि आप GPU संख्या में तंग चल रहे हों, लेकिन 200K कॉन्टेक्स्ट्स पर धीमे prefill के लिए योजना बनाएं। --enable-chunked-prefill काफ़ी मदद करता है।

विकल्प C — SGLang (वैकल्पिक, अक्सर Hopper पर तेज़)

docker pull lmsysorg/sglang:latest

python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path zai-org/GLM-5.1-FP8 \
  --tp-size 8 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --speculative-algorithm EAGLE \
  --speculative-num-steps 3 \
  --speculative-eagle-topk 1 \
  --speculative-num-draft-tokens 4 \
  --mem-fraction-static 0.88 \
  --context-length 65536 \
  --served-model-name glm-5.1

SGLang का EAGLE speculative decoding आमतौर पर लंबे कोडिंग completions पर 1.5–2× थ्रूपुट बढ़ोतरी देता है।

Clore.ai GPU अनुशंसाएँ

सेटअप

VRAM

अपेक्षित प्रदर्शन

Clore.ai लागत

2× H100 80GB

160GB

offload के साथ FP8, ~15–25 tok/s

~$12–16/दिन

4× A100 80GB

320GB

शार्डेड BF16, ~20–30 tok/s

~$15–22/दिन

8× H100 80GB

640GB

पूर्ण FP8, ~60+ tok/s

~$40–55/दिन

8× H200 141GB

1,128GB

पूर्ण BF16, अधिकतम थ्रूपुट

~$70+/दिन

सबसे अच्छा मूल्य: FP8 चेकपॉइंट के साथ 2× H100 80GB। आपको लगभग Claude Opus subscription की कीमत में फ्रंटियर-स्तरीय कोडिंग प्रदर्शन मिलता है — और वेट्स आपके बॉक्स पर ही रहते हैं।

उपयोग के मामले

स्वायत्त SWE एजेंट — GLM-5.1 को लंबी tool-calling लूप्स के लिए स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित किया गया है; इसे SWE-agent या OpenHands जैसे किसी टूल के साथ जोड़ें
कोडबेस समझ — 100K+ टोकन Go/Rust/Python को कॉन्टेक्स्ट में डालें और आर्किटेक्चरल समीक्षा माँगें
लंबे-कॉन्टेक्स्ट RAG — 200K ctx एक बार में पूरे प्रोडक्ट डॉक्यूमेंट्स + सपोर्ट टिकट्स को संभाल लेता है
रीफैक्टर पाइपलाइन — सैकड़ों फ़ाइल संपादनों में निरंतर शुद्धता
एजेंट-ऑफ़-एजेंट्स ऑर्केस्ट्रेशन — GLM-5.1 को प्लानर और छोटे मॉडल्स (Qwen3.5-35B, GLM-4.7) को वर्कर्स के रूप में इस्तेमाल करें

बेंचमार्क

विक्रेता-दावा — स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें। नीचे दिए गए आंकड़े Z.ai की 7 अप्रैल, 2026 की घोषणा से लिए गए हैं। SWE-Bench Pro पर स्वतंत्र पुनरुत्पादन अभी भी आ रहे हैं।

बेंचमार्क

GLM-5.1

GPT-5.4

Claude Opus 4.6

GLM-5

SWE-Bench Pro

58.4%

57.7%

57.3%

~52%

SWE-Bench Verified

~79%

~78%

~80%

77.8%

HumanEval

~94%

~95%

~94%

~93%

LiveCodeBench

~72%

~73%

~70%

~68%

समस्या-निवारण

समस्या

समाधान

OutOfMemoryError लोड पर

FP8 चेकपॉइंट के लिए कुल लगभग 860GB VRAM चाहिए। 8× H100/H200 का उपयोग करें या RAM offload के साथ GGUF Q4 पर जाएँ।

धीमी HuggingFace डाउनलोड

इस्तेमाल करें huggingface-cli download zai-org/GLM-5.1-FP8 --local-dir ./weights --resume-download. 800GB+ की अपेक्षा करें।

टूल कॉल्स चुपचाप छोड़ दी गईं

सुनिश्चित करें --tool-call-parser glm47 और --enable-auto-tool-choice vLLM में दोनों सेट हों।

थिंकिंग मोड खाली

आवश्यक है temperature=1.0 — zero-temp sampling से reasoning trace टूट जाता है।

vLLM कॉन्फ़िग को अस्वीकार करता है

GLM-5.1 को vLLM ≥ 0.7.x (अप्रैल 2026 रिलीज़) चाहिए। इस्तेमाल करें pip install -U vllm --pre यदि आप पुराने संस्करणों पर हैं।

200K कॉन्टेक्स्ट OOMs

शुरू करें --max-model-len 65536 और जोड़ें --enable-chunked-prefill; स्थिर होने पर बढ़ाएँ।

अगले चरण

पूर्ववर्ती: GLM-5 — वही MoE आकार, लेकिन कोडिंग पर थोड़ा कम केंद्रित
सस्ता विकल्प: Qwen3.5 — 35B dense एकल RTX 4090 पर फिट हो जाता है
विशाल-कॉन्टेक्स्ट विकल्प: DeepSeek V4 — 1M ctx, multimodal, ~1T params
Clore.ai मार्केटप्लेस: clore.ai/marketplace — H100/H200/A100 को $0.50/दिन से किराए पर लें

लिंक

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अंतिम अपडेट 3 माह पहले

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