GLM-5.1

Z.ai a publié GLM-5.1, un modèle de type mixture-of-experts de 754 milliards de paramètres, dont 40 milliards actifs, sous licence MIT. Le Batch n°350, publié par DeepLearning.AI le 24 avril 2026, retrace ce que cette architecture a produit : le modèle a pris la tête sur SWE-Bench Pro avec 58,4%, contre 54 à 57% pour les modèles concurrents, et s'est classé premier sur CyberGym avec 68,7. Il pouvait tenir une tâche unique de façon autonome pendant jusqu'à huit heures grâce à une boucle plan-exécution-évaluation.

Cette même couverture en marque aussi la limite. Sur GPQA Diamond, GLM-5.1 a obtenu 86,2% quand Gemini 3.1 atteignait 94,3%. Ses résultats se concentraient sur les tâches agentiques et le code, et Z.ai a relevé ses tarifs d'API d'environ 40% sur la même période.

Cette avance n'a pas duré. Z.ai a livré GLM-5.2 le 16 juin 2026, en conservant la même architecture (753 milliards de paramètres, 40 milliards actifs, licence MIT) et en ajoutant un contexte de 1M tokens. Artificial Analysis a ensuite classé GLM-5.2 premier parmi les modèles à poids ouverts et troisième toutes catégories confondues sur GDPval-AA, avec un score de 1524 Elo, devant le modèle ouvert suivant, MiniMax-M3, à 1408. Moins de deux mois séparent les deux publications.

Ce que GLM-5.1 fixe dans les annales, c'est un instant précis : un modèle à poids ouverts sous licence permissive tenant le meilleur score sur un benchmark de code agentique tout en restant en retrait sur les tests de raisonnement. Le modèle qui l'a supplanté vient lui aussi de Z.ai, ce qui laisse ouverte la question de savoir dans quelle mesure cette convergence relève d'un mouvement plus large plutôt que du seul rythme d'un éditeur.