智谱 GLM-5.1 在 SWE-Bench Pro 上跑出 58.4%，超过了 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.1 Pro，这是 2026 年 Q1 全球最高分。SWE-Bench Pro 测的是真实 GitHub issue 的修复能力——给你一个报 bug 的 issue，能不能自动定位到代码，写出正确的 patch。

不是选择题，是真实修代码。

更值得关注的是「8 小时」这个数字。GLM-5.1 能在单次任务里持续工作 8 小时，期间自主规划、执行、验证、修复，最后交付一个可运行的结果。大部分模型还停在单轮问答的阶段，GLM-5.1 已经在跑一整个工程项目了。

智谱当前维护三个 GLM-5 系列版本，定位有明显差异：

三款里 GLM-5.1 能力最强，SWE-Bench Pro 的成绩是系列里最高的。GLM-5 便宜 1/3，在常规代码生成和函数调用场景跑起来效果差别不大。GLM-5-Turbo 专门为 Agent 长链路优化过，用在自动化流水线里工具调用的稳定性好一些。

如果只是想测一下能力，GLM-4.7-Flash 完全免费，200K 上下文，同样 OpenAI 兼容，先跑几百个请求感受一下再决定要不要升级。

两条路：直接用 bigmodel.cn，或者通过 OfoxAI 统一接入。

直接调 bigmodel.cn：注册智谱账号，申请 API Key，base_url 填 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，model 填 glm-5.1。国内无网络限制，支持人民币充值，只用智谱模型的项目走这条路就够。

通过 OfoxAI 接：base_url 换成 https://api.ofox.ai/v1，model 换成 z-ai/glm-5.1（也可以是 z-ai/glm-5 或 z-ai/glm-5-turbo）。好处是一个 Key 能调 Claude Opus 4.6、GPT-5.4、Kimi K2.5、MiniMax M2.7，不用给每家单独充值。

项目初期选型不确定用哪个模型时，OfoxAI 的方式更灵活，随时切换不用改太多代码。

接入 OfoxAI 后，原来跑 OpenAI 的代码几乎不用改：

from openai import OpenAI  client = OpenAI(  api_key="your-ofoxai-key",  base_url="https://api.ofox.ai/v1" )  response = client.chat.completions.create(  model="z-ai/glm-5.1",  messages=[{"role": "user", "content": "分析这段 Python 代码的性能瓶颈"}] )

已有 GPT 代码的话，把 api_key 和 base_url 换一下，model 改成 GLM 系列的 ID，基本就跑通了。

GLM-5 系列的 Function Call 格式和 OpenAI 完全一致，tools 参数定义不用改，直接复用现有代码：

tools = [  }}  }  } ] response = client.chat.completions.create(  model="z-ai/glm-5.1",  messages=[{"role": "user", "content": "上海今天天气"}],  tools=tools )

Thinking 模式在 GLM-5.1 里支持，在 messages 外加一个 thinking 参数开启：

response = client.chat.completions.create(  model="z-ai/glm-5.1",  messages=[{"role": "user", "content": "解释一下这个算法的时间复杂度"}],  extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} )

开启后模型会在回答前先做推理链，复杂算法分析、bug 定位这类任务质量明显提升，代价是响应时间变长、token 消耗增加。做批量代码审查的时候看情况开。

AutoClaw（OpenClaw）加 GLM-5.1 做后端的组合，自动分析报错、定位代码、提交修复，已经有不少开发者在生产环境跑了。SWE-Bench Pro 58.4% 不是实验室数字，是真实 GitHub issue 的修复率，这个指标直接对应 Agent 的落地质量。

长链路任务里，GLM-5.1 跑偏的概率比多数模型低。原因不完全清楚，可能和它的训练数据分布有关，但实测结果就是这样。

关于 OpenClaw 里接 GLM-5 系列的配置，可以参考《OpenClaw 模型配置完全教程》，里面有逐步的 Provider 添加流程。

Claude Opus 4.6 的代码审查质量没有争议，但价格不低（约 108 元/百万 token 输入，540 元/百万 token 输出）。GLM-5.1 输入 6 元、输出 24 元，价格约是 Claude 的 1/18。

对大部分代码质量检查、注释生成、重构建议这类任务，两者的实际输出差距比 benchmark 数字显示的小。预算有限的项目，先用 GLM-5.1 跑一段，遇到处理不了的复杂推理问题再升 Claude 不迟。

关于 Claude 和 GLM-5 在编程任务上的实际差异，《2026 AI 编程工具大横评》里有更详细的场景对比。

GLM-5.1 是纯文本模型，没有视觉输入能力。如果任务涉及界面截图、设计稿还原，可以在视觉子任务里调 GLM-5V-Turbo，文本推理和代码生成交给 GLM-5.1。

两个模型都通过 OfoxAI 接，一个 Key 管两个模型，流量切换不需要改任何认证逻辑。

GLM-5V-Turbo 的接入方法和视觉能力测试数据可以看《GLM-5V-Turbo 多模态视觉 API 接入指南》。

和几个主流模型比一下（以输入 token 价格为基准）：

不是说便宜就好。Claude Opus 4.6 在复杂推理、创意写作、微妙语义理解这些维度上确实有差距。但对编程任务这个具体场景，GLM-5.1 的 SWE-Bench Pro 成绩已经说明它在这一块超过 Claude 了。

用什么模型干什么事，这是实际降成本最直接的方式。

Thinking 模式默认关闭，需要手动传 thinking: {type: "enabled"} 参数。不传就是普通模式，复杂问题质量不稳定时先查这里。

上下文 200K，但输出上限是 128K。要求模型输出超长内容时记得设 max_tokens，不然会被截断。

GLM-5-Turbo 不是 GLM-5.1 的降级版，是专门为 Agent 工具调用优化的。高频调用场景下它比 GLM-5.1 更稳，但通用推理弱一些，选错了两边都吃亏。

免费的 GLM-4.7-Flash 有并发限制，生产高峰期别完全依赖它，配个付费版做 fallback。

GLM-5.1 在编程任务上的成绩已经超过 Claude Opus 4.6，定价是后者的 1/18。对以代码为主的项目来说，不测一下说不过去。

已经在用 OfoxAI 的话，一行 model=“z-ai/glm-5.1” 就能切过去。没开始的话，注册 OfoxAI 有免费额度，GLM 系列和 Claude、GPT 可以在同一个账号里直接对比效果。