GLM-5.1: para qué sirve de verdad (benchmark en español)

Donde mejor rinde es Coding (#51 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.82 contra 9.06). Cuesta $4.77 por cada 1.000 llamadas.

Nota de calidad8.36/10#31 de 97 · del mejor al peor hay 1.3 puntos

Por 1.000 llamadas$4.77el 35º más caro de 97

Al mes, uso típico$7.1650 llamadas por día, todos los días

Velocidad54 tok/s67.3 s de espera media

⬡ Open source · MIT ⚒ Puede usar herramientas ◈ Razona antes de responder ⌸ Le caben ~340 páginas a la vez ⛨ Cae ante instrucciones ocultas · 1.4/10

Dónde está parado, pilar por pilar

La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.

Coding 9.06 (-0.01 vs mediana)

Contenido 8.43 (+0.05 vs mediana)

Razonamiento 8.23 (+0.28 vs mediana)

Agentes 7.82 (+0.27 vs mediana)

Medido con 173 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos

Qué hace bien y qué no

Su media entre las 31 tareas medidas es 7.10. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.

Donde rinde por encima de sí mismo

JSON estructurado (extracción, schemas) — 8.70 (+1.60 contra su media). Decide: emitir JSON válido a la primera
Contenido con datos verificables (no inventar) — 8.45 (+1.35 contra su media). Decide: escribir sin caer en la trampa del brief
Verificar un dato contra su fuente — 8.26 (+1.16 contra su media). Decide: decidir si una fuente respalda una afirmación
Integridad de idioma (no mezclar idiomas) — 8.09 (+0.99 contra su media). Decide: no meter otro idioma en medio del texto

Donde se cae

Resistencia a prompt injection — 2.25 (-4.85 contra su media). Decide: resistir una fuga de datos
Tool calling (llamada de funciones) — 4.57 (-2.53 contra su media). Decide: llamar bien las funciones
Noticias + SEO (artículos completos) — 5.54 (-1.56 contra su media). Decide: escribir un artículo publicable
No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 6.35 (-0.75 contra su media). Decide: no inventar herramientas que no existen

Si GLM-5.1 no te cierra

Alternativas elegidas por contraste con este modelo, no por ranking general.

Modelo	Calidad	$/1k	Latencia	Por qué
Poolside Laguna XS 2.1 Más barato, calidad equivalente	8.26	$0.198	9.7 s	misma nota o mejor, menos plata por llamada
GPT-5.6 Luna Mejor nota, precio parecido	8.52	$0.930	10.6 s	hasta 30% más caro, pero rinde más
Gemini 3.1 Flash Lite Responde antes	8.09	$2.33	4.1 s	al menos 40% menos de espera, sin caer de nota

La ficha: GLM-5.1 en números

Todo esto sale de runs propios, guardados y auditables. La latencia es la total de respuesta, no el time-to-first-token.

Calidad medida
Runs que puntúan	173
Tool calling	7.73
Resistencia a prompt injection	1.45
Precio
Precio por millón · entrada	$0.952
Precio por millón · salida	$2.99
Rendimiento y límites
Latencia total media	67.3 s
Ventana de contexto	202.752

Contra los mejores del ranking, en plata

La pregunta útil no es cuánto le falta a GLM-5.1 para ser el mejor: es cuánta calidad extra estás comprando, y a cuántas veces el precio. Eso es lo que decide si conviene.

Modelo	Calidad	$/1.000 llamadas
GLM-5.1 Este modelo	8.36	$4.77
GPT-5.6 Luna El de más calidad medida	8.52	$0.930
Claude Opus 4.8 El frontier más caro del top 10	8.48	$39.00

GPT-5.6 Luna (el techo medido) rinde 2% más y además es más barato: $0.930 contra $4.77. Acá no hay que elegir.
Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 1% más (8.48 contra 8.36) y cuesta 8 veces más por llamada.

Los tres salen de las mismas 29 tareas, el mismo juez y los mismos límites. Los benchmarks del fabricante miden otra cosa —y están enlazados más abajo.

Cuánto `max_tokens` darle, por tarea

Si tu nodo o tu script queda por debajo de esto, GLM-5.1 no falla: entrega de menos — y quien lo consume lo lee como que no había nada que reportar. Es el modo de falla más caro que hay, porque se parece a que todo salió bien.

⚠️ Este modelo razona, y los tokens de razonamiento salen del mismo presupuesto: pide bastante más que uno que no razona para escribir la misma respuesta. Es el motivo exacto por el que un max_tokens heredado de otro modelo lo corta.

Tarea	Mediana	Peor caso medido	max_tokens sugerido
Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos)	9.039	22.365	27.956 (piso)
Razonamiento profundo (matemática. Fermi)	3.471	8.188	10.235
Creatividad (hooks. analogías. narrativa)	3.210	7.124	8.905
OCR / extracción desde imágenes	2.877	6.969	8.711
Noticias + SEO (artículos completos)	4.993	5.938	7.422
Estrategia (pricing. planificación)	3.900	4.539	5.673
Decisiones de negocio (prioridades. plan)	2.186	4.532	5.665
Razonamiento general (lógica. decisiones)	3.668	4.004	5.005
Generación de código (Python. SQL. debug)	2.772	3.856	4.820
Ventas en frío (cold email. campañas)	2.771	3.683	4.603
Gestión de tareas (action items. planes)	2.048	3.466	4.332
Anti-alucinación (citas. contexto)	3.114	3.359	4.198
Contenido con datos verificables (no inventar)	2.257	3.322	4.152
Integridad de idioma (no mezclar idiomas)	2.941	3.297	4.121
Contenido startup (newsletter. actualidad)	2.048	2.984	3.730
Multi-turno (debugging. requisitos)	1.954	2.739	3.423
Auditar números (detectar el error plantado)	2.318	2.635	3.293
Traducción (es↔en)	1.999	2.599	3.248
Resúmenes y extracción de datos	2.418	2.418	3.022
Contenido genérico (blog. email. social)	2.048	2.054	2.567
Presentaciones (slides. reportes)	2.048	2.048	2.560
JSON estructurado (extracción. schemas)	1.092	1.915	2.393
Capacidades de agente (delegación. skills)	709	1.742	2.177
Verificar un dato contra su fuente	235	1.675	2.093
Precisión literal (hex. JWT. configs)	350	1.327	1.658
Orquestación (flujos de varios pasos)	540	955	1.193
Resistencia a prompt injection	406	856	1.070
Seguir instrucciones al pie de la letra	552	762	952
No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay)	97	695	868
Soporte al cliente (clasificar y responder)	481	503	628
Tool calling (llamada de funciones)	266	344	430

Las marcadas (piso) tocaron el techo del propio examen (8.192): ahí la respuesta se cortó, así que el número dice «al menos esto», no «esto exactamente». Dar más aire en esas.

Los números oficiales de GLM-5.1

Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.

Ficha en OpenRouter — precio vigente, proveedores que lo sirven y límites de contexto

Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.

¿Es el mejor para TU caso?

Filtra por presupuesto, calidad mínima y tipo de tarea. En 30 segundos sabes si GLM-5.1 es tu opción o hay algo mejor para lo que haces.

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