GLM-5.1: दीर्घकालिक कार्य निष्पादन की ओर विकास

 (z.ai)
8 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-04-08 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • अगली पीढ़ी का agentic engineering model GLM-5.1 कोडिंग और समस्या-समाधान क्षमता को बड़े स्तर पर मजबूत करने वाला फ्लैगशिप संस्करण है, जिसे दीर्घकालिक optimization और निरंतर improvement को केंद्र में रखकर डिज़ाइन किया गया है
  • SWE-Bench Pro, NL2Repo, Terminal-Bench 2.0 जैसे प्रमुख benchmarks में इसने शीर्ष स्तर का प्रदर्शन दर्ज किया और लंबे समय तक दोहराए गए रन में भी उत्पादक स्थायित्व बनाए रखा
  • VectorDBBench, KernelBench, और web app निर्माण scenarios में सैकड़ों से हज़ारों iterations के दौरान प्रदर्शन को लगातार बेहतर किया गया, जहाँ इसने अपने logs का विश्लेषण कर और strategy बदलकर bottlenecks हटाए
  • मॉडल self-evaluation और structural transitions के माध्यम से जटिल software engineering tasks में भी कुशलतापूर्वक काम करता है, और लंबे रन के दौरान परिणामों की गुणवत्ता लगातार सुधरती रहती है
  • इसे MIT license open source के रूप में जारी किया गया है, इसलिए यह विभिन्न platforms और frameworks पर उपयोग किया जा सकता है, और इसे दीर्घकालिक optimization-उन्मुख AI model के नए मानक के रूप में पेश किया गया है

GLM-5.1 का अवलोकन

  • GLM-5.1 अगली पीढ़ी का agentic engineering मॉडल है, जो पिछले संस्करण की तुलना में काफी बेहतर coding performance वाला flagship model है
  • इसने SWE-Bench Pro में सर्वोच्च प्रदर्शन दर्ज किया, और NL2Repo (repository generation) तथा Terminal-Bench 2.0 (वास्तविक terminal tasks) में भी GLM-5 पर बड़े अंतर से बढ़त बनाई
  • इसे केवल एक बार के रन प्रदर्शन के लिए नहीं, बल्कि दीर्घकालिक optimization क्षमता और निरंतर problem-solving पर ज़ोर देकर डिज़ाइन किया गया है
  • यह अस्पष्ट समस्याओं का बेहतर आकलन करता है, लंबी sessions में भी उत्पादकता बनाए रखता है, और दोहराए गए experiments व strategy adjustments के ज़रिए सैकड़ों iterations में भी प्रदर्शन को बेहतर करता रहता है
  • इसकी संरचना ऐसी है कि जितनी देर तक इसे चलाया जाए, परिणाम उतने बेहतर होते जाते हैं; यही इसकी long-horizon capability की मुख्य विशेषता है

जटिल software engineering कार्य

  • GLM-5.1 ने जटिल software engineering tasks में शीर्ष स्तर का प्रदर्शन हासिल किया
  • जहाँ पिछले models शुरुआती प्रदर्शन सुधार के बाद जल्दी स्थिर हो जाते थे, वहीं GLM-5.1 दीर्घकालिक agentic tasks में भी दक्षता बनाए रखता है
  • मॉडल समस्या को छोटे हिस्सों में बाँटता है, experiments चलाता है, परिणामों का विश्लेषण कर bottlenecks पहचानता है, और iterative reasoning के ज़रिए strategy बदलता है
  • यह बात तीन ऐसे tasks में साबित हुई जिनकी संरचना क्रमशः कम स्पष्ट थी
    • vector search optimization problem (एकल संख्यात्मक metric पर आधारित)
    • GPU kernel benchmark (प्रति-समस्या speedup माप)
    • web application निर्माण (स्पष्ट metrics के बिना, स्वयं के आकलन पर आधारित सुधार)

Scenario 1: 600 iterations के जरिए vector database optimization

  • VectorDBBench एक open source challenge है, जो approximate nearest-neighbor search के लिए high-performance database बनाने में मॉडल की coding क्षमता का मूल्यांकन करता है
  • मॉडल को Rust-आधारित skeleton code और HTTP API endpoints दिए जाते हैं, और उसे 50 tool calls के भीतर file read/write, compile, test, और profiling करनी होती है
  • पहले का सर्वोच्च प्रदर्शन Claude Opus 4.6 के 3,547 QPS (Recall ≥ 95%) था
  • GLM-5.1 ने एक external optimization loop जोड़कर 600 से अधिक iterations (6,000 से अधिक tool calls) चलाए और अंततः 21.5k QPS हासिल किया
    • यह एकल 50-call session की तुलना में लगभग 6 गुना सुधार है
  • प्रदर्शन सुधार की प्रक्रिया staircase pattern दिखाती है, जहाँ gradual tuning और structural transitions बारी-बारी से आते हैं
    • लगभग iteration 90: IVF cluster probing + f16 vector compression लागू → 6.4k QPS
    • लगभग iteration 240: u8 pre-scoring + f16 re-ranking की 2-stage pipeline लागू → 13.4k QPS
  • कुल 6 structural transitions हुए, और हर transition मॉडल द्वारा अपने logs का विश्लेषण कर bottlenecks पहचानने का परिणाम था
  • जिन बिंदुओं पर Recall 95% से नीचे गिरा, वे अधिकतर नई strategies की खोज के चरणों में केंद्रित थे

Scenario 2: 1,000 से अधिक iterations के जरिए machine learning workload optimization

  • KernelBench PyTorch reference implementation को उसी output वाले लेकिन अधिक तेज़ GPU kernels में बदलने की मॉडल क्षमता का मूल्यांकन करता है
  • यह तीन चरणों (Level 1~3) में बना है, जहाँ Level 3 में MobileNet, VGG, MiniGPT, Mamba जैसे पूरे model-unit optimization शामिल हैं
  • torch.compile की default setting ने 1.15×, और max-autotune ने 1.49× speedup हासिल किया
  • GLM-5.1 ने Level 3 में 3.6× speedup दर्ज किया और GLM-5 की तुलना में काफ़ी लंबे समय तक प्रभावी optimization जारी रखा
  • GLM-5 शुरुआती तेज़ उछाल के बाद स्थिर हो गया, जबकि Claude Opus 4.5 अधिक देर तक चला लेकिन बाद के चरण में धीमा पड़ा
  • Claude Opus 4.6 ने अंततः 4.2× के साथ सबसे ऊँचा प्रदर्शन बनाए रखा, और उसमें भी आगे सुधार की गुंजाइश बनी हुई है

Scenario 3: 8 घंटे तक Linux desktop web app बनाना

  • website generation एक subjective task है, जिसमें स्पष्ट संख्यात्मक metrics नहीं होते; पूर्णता, visual quality, और interaction quality इसके मूल्यांकन मानदंड हैं
  • test prompt: “Linux style desktop environment को web application के रूप में बनाओ”
    • शुरुआत बिना initial code, design, या intermediate feedback के की गई
  • अधिकतर models बुनियादी UI बनाकर रुक जाते हैं, लेकिन GLM-5.1 ने अपने परिणाम की समीक्षा और improvement loop के माध्यम से निरंतर प्रगति जारी रखी
  • 8 घंटे तक repeated execution के दौरान यह शुरुआती साधारण layout से धीरे-धीरे एक पूर्ण desktop environment में विस्तृत हुआ
    • file browser, terminal, text editor, system monitor, calculator, game आदि जोड़े गए
    • हर feature को सुसंगत UI में एकीकृत किया गया, और style तथा interaction quality क्रमशः बेहतर हुई
  • अंतिम परिणाम browser के भीतर चलने वाला पूर्ण और दृश्य रूप से सुसंगत desktop environment था

दीर्घकालिक optimization का अर्थ और चुनौतियाँ

  • तीनों scenarios में मुख्य चर सिर्फ execution time नहीं, बल्कि यह था कि अतिरिक्त समय वास्तव में उपयोगी साबित होता है या नहीं
  • GLM-5.1 ने GLM-5 की तुलना में productive horizon को काफ़ी बढ़ाया
  • लेकिन KernelBench जैसे कुछ tasks में अभी भी सुधार की गुंजाइश है
  • शेष चुनौतियाँ
    • जब gradual tuning अपनी सीमा पर पहुँच जाए, तब local optimum से बाहर निकलना
    • हज़ारों tool calls के दौरान consistency बनाए रखना
    • स्पष्ट संख्यात्मक metrics के बिना tasks में विश्वसनीय self-evaluation
  • GLM-5.1 को इस तरह की दीर्घकालिक optimization दिशा में पहला कदम बताया गया है

benchmark तुलना सारांश

  • GLM-5.1 ने SWE-Bench Pro 58.4, NL2Repo 42.7, Terminal-Bench 2.0 63.5 जैसे प्रमुख coding benchmarks में GLM-5 को पीछे छोड़ा
  • Reasoning, Coding, Agentic सभी क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धी models की तुलना में उच्च स्तर का प्रदर्शन दिखाया
  • Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 जैसे नवीनतम models से तुलना में भी कई मदों में बराबरी या बढ़त दिखाई

रिलीज़ और उपयोग का तरीका

  • MIT license के तहत open source जारी
  • api.z.ai, BigModel.cn पर उपलब्ध, और Claude Code तथा OpenClaw के साथ compatible
  • GLM Coding Plan subscribers मॉडल नाम "GLM-5.1" में बदलकर इसे तुरंत इस्तेमाल कर सकते हैं
    • peak time (UTC+8 14:00–18:00) में 3× quota consumption, और off-peak time में 2×
    • अप्रैल के अंत तक off-peak time पर 1× promotional rate लागू
  • GUI environment के लिए Z Code उपलब्ध है, जो SSH के जरिए remote development और mobile workflows को support करता है
  • model weights HuggingFace और ModelScope पर जारी किए गए हैं
  • vLLM, SGLang जैसे प्रमुख inference frameworks supported हैं, और GitHub पर deployment guide उपलब्ध है
  • जल्द ही Z.ai chat platform पर भी उपलब्ध कराया जाएगा

मूल्यांकन सेटअप और टिप्पणियाँ

  • HLE और अन्य reasoning tasks: अधिकतम 163,840 token generation, और GPT-5.2 को judge model के रूप में उपयोग किया गया
  • SWE-Bench Pro: 200K context window, OpenHands-आधारित execution
  • NL2Repo: malicious command detection और blocking शामिल
  • Terminal-Bench 2.0: 16 CPU, 32GB RAM सीमा, 3 घंटे timeout
  • KernelBench Level 3: H100 GPU environment, 1,200 tool-call limit, independent audit किया गया
  • CyberGym, MCP-Atlas, τ³-bench, Vending Bench 2 जैसे विभिन्न बाहरी benchmarks में independent evaluation किया गया

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-04-08
Hacker News की राय

  • हर दिन तीन बातें और ज़्यादा स्पष्ट होती जा रही हैं
    (1) OpenAI और Anthropic अब लगभग प्रतिस्पर्धी नहीं लगते
    (2) local/private inference ही AI का भविष्य है, इस पर भरोसा बढ़ रहा है
    (3) अभी तक कोई असली ‘killer product’ नहीं आया है, इसलिए अब उसे सच में बनाने का समय है

    • मैं ‘killer product नहीं है’ वाली बात से सहमत नहीं हूँ। coding assistants और LLM मेरी ज़िंदगी की सबसे अद्भुत तकनीकी उपलब्धियों में से हैं। जैसे औद्योगिक क्रांति से पहले और बाद का फर्क होता है, वैसे ही जल्द ही मानव इतिहास AI से पहले और AI के बाद में बँट जाएगा, ऐसा लगता है
    • AI coding assistants अब तक बनी सबसे उपयोगी तकनीकों में से एक हैं। मॉडल की quality सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण है, इसलिए जब तक hardware में बुनियादी बदलाव नहीं आता, local inference का मुख्यधारा बनना मुश्किल लगता है
    • मुझे समझ नहीं आता कि कोई व्यक्ति GPU पर 50,000 डॉलर खर्च करके खुद इसे चलाने से, एक मज़ेदार hobby project के अलावा, क्या व्यावहारिक फायदा पाता है

  • अभी-अभी Claude Mythos पर एक पोस्ट देखी, और इस बार यह सिर्फ साधारण सुधार नहीं बल्कि सचमुच एक leap जैसा लगा। यह कब सार्वजनिक होगा, अभी नहीं पता, लेकिन अगला GLM release भी बहुत ताकतवर specs के साथ आने वाला दिख रहा है, उसका भी इंतज़ार है

  • Unsloth quantization वर्ज़न भी साथ में जारी हुआ है। GLM-5.1-GGUF मॉडल का IQ4_XS 754B parameters और 361GB आकार का है, इसलिए सामान्य local LLM उत्साही के लिए इसे चलाना मुश्किल है

    • अगर software support अच्छा हो तो SSD offloading भी संभव है। बेशक तब यह ‘run’ करने से ज़्यादा ‘रेंगने’ जैसा होगा, लेकिन फिर भी local पर response मिल सकता है। हाल में तो SSD offloading को ध्यान में रखकर n-gram, internal embedding parameters जैसी संरचनाएँ डिज़ाइन करने की कोशिशें भी दिख रही हैं

  • इस मॉडल ने मेरे लिए शानदार pelican की तस्वीर बनाई, और उसे animation में भी बदल दिया
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    • इसे कहीं ज़्यादा वास्तविक ढंग से दिखाया गया। pelican का साइकिल चलाने से ज़्यादा आसमान में उड़ना स्वाभाविक है
    • Simon, अब बेहतर benchmark बनाने का समय आ गया है

  • सच कहूँ तो थोड़ा निराशाजनक है। GLM 5.1, Opus या Codex से कहीं बेहतर TypeScript बनाता है, लेकिन लंबे context में कभी-कभी weird mode में चला जाता है। फिर भी ऐसे session भी रहे हैं जो 200k tokens से ज़्यादा तक स्थिर चले

    • अगर यह ठीक से काम करे और speed भी ठीक हो, तो वाकई प्रभावशाली है। कल इसने वह समस्या हल कर दी जो Kimi K2.5 नहीं सुलझा पाया था। हालांकि यह अब भी कभी-कभी धीमा रहता है। एहसास Opus 4.5 level के क़रीब का है
    • मैं context window को 100k पर सेट करता हूँ और समय-समय पर compact करता हूँ या state को document करके नया session शुरू करता हूँ। इन दिनों Opus 4.6 अस्थिर है, इसलिए मैं ज़्यादातर GLM 5.1 इस्तेमाल करता हूँ। open model की quality इस स्तर तक पहुँच गई है, यह हैरान करने वाला है
    • open source model का closed model से बेहतर होना, user के नज़रिए से सीधा फायदा है
    • लगभग 100k tokens पर नया session खोलना या /compact कमांड इस्तेमाल करना चाहिए
    • पुराने Claude और Codex के दिनों की आदत बची हुई है, इसलिए मैं अब भी अक्सर context साफ़ करता हूँ। चाहे मॉडल कितना भी नया हो, इतने बड़े context पर अभी भी पूरा भरोसा नहीं है

  • GLM-5.0 open source मॉडलों में सचमुच दमदार है। internal benchmarks में हमेशा ऊपर रहता है, और GPT-5.2 के समान स्तर पर है। मैं इसे coding से ज़्यादा unstructured tasks के लिए इस्तेमाल करता हूँ

    • 5.1 अभी तक नहीं आज़माया, लेकिन PHP coding में यह Sonnet/Opus/GPT-5 के 99% जैसी output देता है। और इसे local पर भी चलाया जा सकता है
    • मैं Python ↔ Cython conversion dataset बना रहा हूँ, और इसने Gemini Pro 3.1 के बाद सबसे ऊँची acceptance rate (16%) दिखाई। mid-range models 6~7% पर हैं, इसलिए तुलना ही नहीं बनती
    • मेरा use case code लिखने से ज़्यादा codebase understanding और document analysis का है, और यह मॉडल अमेरिकी मॉडलों से आधी कीमत पर बेहतर काम करता है

  • मेरे tests में GLM 5.1, GLM 5 से कमज़ोर निकला
    तुलना लिंक
    लगता है मॉडल अब agentic/coding-focused tuning की तरफ़ चला गया है

    • खासकर (none) वर्ज़न में performance गिरावट साफ़ दिखती है

  • मॉडल की quality को agent द्वारा जनरेट किए गए code की execution speed से आँकने का तरीका दिलचस्प है। मैं benchmark बनाकर, baseline तय करके, फिर 1.4x या उससे ज़्यादा सुधार के हिसाब से test करता हूँ। Opus 4.6 ने Rust code में low-level optimizations ढूँढकर उसे पहले से 6x तेज़ बना दिया, और सारे tests भी pass कर दिए। इस तरह का तरीका वास्तविक performance की तुलना को ज़्यादा व्यावहारिक बनाता है

  • टिप्पणियाँ पढ़कर लगता है जैसे सबने इस मॉडल को काफ़ी समय तक इस्तेमाल किया है, तो जिज्ञासा होती है कि क्या सच में ऐसा है

    • ब्लॉग पोस्ट नई है, लेकिन मॉडल 2 हफ़्ते पहले से सार्वजनिक था
    • मेरे इलाके की tennis court booking site खराब हो गई थी, तो मैंने GLM-5.1 से API analyze करने को कहा। इसने 5 मिनट में /cancel.php endpoint ढूँढ लिया और blind SQL injection से booking ID निकाल ली। यह ज़रूरत से ज़्यादा आक्रामक था, लेकिन सच में चौंकाने वाला भी
    • यह काफ़ी पहले से सार्वजनिक था

  • मैं local पर agentic coding के लिए मुख्य रूप से GLM 4.7 Flash इस्तेमाल करता हूँ, और यह सचमुच शानदार है। इस बार भी Flash version आने की उम्मीद थी, लेकिन release notes में उसका ज़िक्र नहीं है, यह थोड़ा खलता है। फिर भी लगता है कि यह जल्द आ जाएगा