GLM · 2026-04 · Sparsames MoE
GLM-5.1
GLM-5.1 ist ein Multi-Head-Latent-Attention (MLA)-Transformer, veröffentlicht von GLM im 2026-04, mit 78 Schichten, Hidden-Größe 6144 und einem Kontextfenster von 202,752 Tokens.
Schichtstapel
Kernfakten
| Labor | GLM |
|---|---|
| Veröffentlicht | 2026-04 |
| Parameter | 744 Mrd. |
| Aktiv | 40 Mrd. |
| Kontext | 202,752 tokens |
| Attention | MLA · kv_lora_rank 512 |
| Schichten | 78 |
| Hidden-Dim. | 6,144 |
| Attention-Köpfe | 64 |
| Vokabular | 154,880 |
| Positionscodierung | learned/absolute |
| Normierung | RMSNorm |
| Aktivierung | silu |
| Präzision | fp8 |
| Architekturklasse | GlmMoeDsaForCausalLM |
Architekturüberblick
Attention
Multi-Head-Latent-Attention (MLA). kv_lora_rank=512.
FFN / MoE
Es handelt sich um ein sparsames Mixture-of-Experts mit 256 gerouteten Experten und Top-8-Routing; etwa 40 Mrd. Parameter sind pro Token aktiv.
Die Konfiguration enthält 1 zusätzliche Multi-Token-Prediction-Schichten (MTP) zur Beschleunigung der Dekodierung.
Feldweiser Vergleich
Verglichen mit dem vorherigen Modell desselben Labors; fehlt dieses, mit dem strukturell nächsten Modell. Die Spalte Ratio = dieses Modell ÷ Vergleichsmodell.
Vollfeldvergleich mit dem Vorgänger GLM-5
| Modell | GLM-5.1 | GLM-5 | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | glm_moe_dsa | glm_moe_dsa | ＝ |
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM | GlmMoeDsaForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 6144 | 6144 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 78 | 78 | ≈1 |
| num_attention_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 64 | 64 | ≈1 |
| head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| intermediate_size | 12288 | 12288 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 256 | 256 | ≈1 |
| num_experts_per_tok | 8 | 8 | ≈1 |
| n_shared_experts | 1 | 1 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 2048 | 2048 | ≈1 |
| kv_lora_rank | 512 | 512 | ≈1 |
| qk_rope_head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| q_lora_rank | 2048 | 2048 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 202752 | 202752 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 154880 | 154880 | ≈1 |
| num_nextn_predict_layers | 1 | 1 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | ＝ |
| ep_size | 1 | 1 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 3 | 3 | ≈1 |
Strukturell ähnlichste Modelle
- GLM-5 (GLM, 2026-02) 1.000
- Hunyuan 4 Preview (Hunyuan, 2026-08) 0.999
- GLM-5.2 (GLM, 2026-06) 0.999
- GLM-5.3 (GLM, 2026-08) 0.999
- GLM-5.3-Flash (GLM, 2026-08) 0.992
- Kimi K2 0905 (Kimi, 2025-09) 0.938
Ähnlichkeitswerte reichen von 0 (keine gemeinsamen kategorialen Merkmale) bis 1 (identische Profile).
Rohe Config-Felder
47 Felder
| architectures | GlmMoeDsaForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 |
| ep_size | 1 |
| first_k_dense_replace | 3 |
| hidden_act | silu |
| head_dim | 64 |
| hidden_size | 6144 |
| index_head_dim | 128 |
| index_n_heads | 32 |
| index_topk | 2048 |
| indexer_rope_interleave | true |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| kv_lora_rank | 512 |
| max_position_embeddings | 202752 |
| moe_intermediate_size | 2048 |
| moe_layer_freq | 1 |
| model_type | glm_moe_dsa |
| n_group | 1 |
| n_routed_experts | 256 |
| n_shared_experts | 1 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 78 |
| num_key_value_heads | 64 |
| num_nextn_predict_layers | 1 |
| pad_token_id | 154820 |
| pretraining_tp | 1 |
| q_lora_rank | 2048 |
| qk_head_dim | 256 |
| qk_nope_head_dim | 192 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_interleave | true |
| routed_scaling_factor | 2.5 |
| scoring_func | sigmoid |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 1 |
| topk_method | noaux_tc |
| transformers_version | 5.4.0 |
| use_cache | true |
| v_head_dim | 256 |
| vocab_size | 154880 |