一、GLM-5.1 技术参数（智谱最新迭代版本）

1. 架构与底层参数

1. 采用 MoE 混合专家稀疏架构，总参数量 754B，推理单次动态激活约 40B 参数，划分 256 个专家子模块，单次请求自动激活 8 组专家，算力利用率优于稠密大模型；
2. 原生上下文窗口200K Token，最大单次输出 128K Token，搭载 DSA 改良稀疏注意力，超长文本推理算力开销大幅下降；
3. 同时兼容 CUDA、昇腾异构算力，内置算子融合、专家负载均衡、HBM 显存优化，原生支持 Function Call、工具链串联、结构化 JSON 输出、长链路 Agent 自主规划。

2. 核心技术能力

1. 超长任务 Agent：支持长时序自主任务执行，可完成需求拆解、代码编写、排错调试全流程，代码基准 SWE-bench 评测表现优异，适配自动化运维、项目开发类落地；
2. 全栈代码能力：支持应用层代码到 CUDA 内核、Triton 算子开发优化，适配工业软件开发、算力调优场景；
3. 超大文档解析：200K 上下文可一次性载入百万字文档、完整源码仓库，适配知识库 RAG、合同批量审阅、源码分析。

3. 落地适用场景

企业代码机器人、私有知识库落地、工业设备联动 Agent、结构化信息抽取、多工具串联业务系统。

二、TokenPony（tokenpony.cn）平台技术定位

TokenPony 是大模型聚合 API 中转平台，统一 OpenAI 兼容调用协议，一站式聚合 GLM 全系列、通义、DeepSeek、Kimi 等数十款主流大模型，开发者无需分别对接各家厂商接口、不用自建算力集群。

1. 统一调用地址：https://api.tokenpony.cn/v1，原有 OpenAI 格式项目仅替换域名和密钥即可切换 GLM-5.1；
2. 平台自带多源负载均衡、厂商故障自动熔断、请求缓存、用量统计，优化首包响应耗时；
3. 平台实时跟进厂商版本更新，优先上架 GLM 新版，补齐多型号模型资源。

三、GLM-5.1 在tokenpony.cn接入示例

python运行

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokenpony.cn/v1",
    api_key="控制台生成的密钥"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "编写算力调度脚本"}],
    stream=True