GLM-5.1 contre GLM-5.3-Flash

De quoi parle-t-on ?

Ce comparatif oppose deux modèles à poids ouverts, que l'on peut installer sur ses propres serveurs : GLM-5.1 et GLM-5.3-Flash, tous deux conçus par Zhipu AI (Z.ai). Le premier date du 7 avril 2026, le second du 18 septembre 2026.

Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.

Ce que disent les benchmarks

Sur notre indice de capacité, GLM-5.1 obtient 70,9 sur 100 et GLM-5.3-Flash 71,9. GLM-5.3-Flash prend l'avantage de 1 points.

Sur les 4 tests renseignés pour les deux, GLM-5.1 l'emporte 0 fois et GLM-5.3-Flash 4 fois :

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : GLM-5.1 89,9 %, GLM-5.3-Flash 90,2 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : GLM-5.1 93,3 %, GLM-5.3-Flash 93,9 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : GLM-5.1 36,8 %, GLM-5.3-Flash 55,8 %
• APEX-Agents (tâches professionnelles réalisées par un agent) : GLM-5.1 40,9 %, GLM-5.3-Flash 52,8 %

Prix

GLM-5.1 coûte 0,90 $US par million de tokens en entrée et 3,59 $US en sortie ; GLM-5.3-Flash 0,30 $US et 1,05 $US.

Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,025 $US avec GLM-5.1 contre 0,008 $US avec GLM-5.3-Flash. GLM-5.3-Flash est 3,1 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 17,03 $US de différence.

Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.

Fonctions et limites

GLM-5.3-Flash lit davantage d'un coup : 1 000 000 tokens de contexte (environ 1 500 pages), contre 200 000 pour GLM-5.1.

Mode raisonnement : GLM-5.1 oui, GLM-5.3-Flash oui. Appel d'outils : GLM-5.1 oui, GLM-5.3-Flash oui. Lecture d'images : GLM-5.1 non, GLM-5.3-Flash oui.

Les deux publient leurs poids : vous pouvez les héberger vous-même.

En résumé

Notre lecture des données :

• Choisissez GLM-5.3-Flash pour un meilleur indice de capacité, un coût plus bas, une fenêtre de contexte plus grande, une sortie plus récente et la lecture d'images.

Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.