GPT-6.1 Sol 对决 GLM-5.5：Z.ai 尚未发布的对决，以及你在等待期间要付的账单

你所要查找的这项对比，其中一方并不存在。GPT-6.1 Sol自 2026 年 9 月 29 日起发售，价格为每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 10.00 美元。GLM-5.5并不作为产品存在：Z.ai 未以该名称发布任何模型卡、API 标识符、价格、权重或基准测试结果，而其自家产品目录的最高型号仍停留在GLM-5.3，该模型于 8 月发布。因此，以下内容并非两个模型之间的正面较量，而是买家今天实际可以进行的对比，并如实说明要让标题中的对决成真需要发生哪些变化——以及在此期间等待的代价。

这里的事实来自 Z.ai 和 OpenAI 已发布的模型与定价文档、Artificial Analysis，以及 Z.ai 公告的公开记录，这些内容均于 2026 年 10 月 27 日查阅。每一个包含数字的句子都保留了厂商说法与独立测量之间的区别，因为迄今为止，GLM-5.5 的整个故事都由无人核实过的数字构成。

四个已经过去的日期

GLM-5.5 的传闻是有过往记录的，而这也是关于它，任何人能告诉你的最有用的信息。2026年6月下旬，路透社报道的一份研究简报称，Z.ai 的下一代旗舰模型将于8月推出，采用开放权重，参数规模超过一万亿。8月来了又走了。Z.ai 于8月14日发布了 GLM-5.3，于8月26日发布了 GLM-5.3-Flash，但两次公告都从未使用 5.5 这个名称。随后，泄密周期又将日期改到了9月。9月也同样过去了。

在十月最后一周，中文报道让这一说法再度流传，并给出了一个新的时间窗口——十月下旬至十一月初——以及一个新的参数规模，大约在2.5万亿到3.5万亿之间。如今，在同一年的不同时间点，这个数字先后被报道为1万亿、1.6万亿和3.5万亿，这正是谣言在被放大而非有信源时的样子。Z.ai在公开场合唯一使用过的下一代名称根本不是GLM-5.5：在8月31日的财报电话会议上，公司提到的是GLM-6.0，且未附带任何日期。

这一切并不意味着 Z.ai 没有在推进某项工作。它意味着你搜索框里的那个名字只是个占位符，任何给你奉上 GLM-5.5 基准测试分数或 GLM-5.5 价格的页面，都是凭空捏造。没有一手来源可供核查，因为压根就不存在一手来源。

Z.ai 究竟卖什么，以及它的价格是多少

GLM-5.3 是一个真实、已发布、开放权重的模型。Z.ai 于 2026 年 8 月 14 日发布了它，并在四天后开放了 API。它属于 7500 亿参数级别的混合专家模型，约有 400 亿活跃参数——Artificial Analysis 列出其总参数为 7530 亿、活跃参数为 400 亿——上下文窗口为 100 万 token，仅支持文本输入。思考是强制性的：thinking.type 字段只接受 enabled，传入 disabled 现在会导致请求失败。深度由 reasoning_effort 控制，可选 low、high 或 max，默认为 max。

标价是每百万输入 token 1.40 美元，每百万输出 token 4.40 美元。在我们的目录中，它以 1.26 美元和 3.96 美元透传，这是同一模型采用更低的供应商费率，而不是我们正在推出的折扣。缓存输入在两者上都有大幅折扣。对于纯文本编码工作负载，这大约只有 GPT-6.1 Sol 输出成本的三分之一，而正是这个数字让等待变得昂贵。

今晚可进行的对比：GPT-6.1 Sol 对阵 GLM-5.3

这就是当前存在的对比。两个模型均已全面可用，都在我们的目录中，并且在同一个套件的同一版本上都有独立评分。

独立指数——在 Artificial Analysis v4.3.2 上，GPT-6.1 Sol 得 52 分，GLM-5.3 得 45 分，相差七分。

• 每个索引任务的成本——GPT-6.1 Sol 为 $0.72，而 GLM-5.3 为 $2.01，因此每 token 更便宜的那个模型，在每完成一个任务上的成本却几乎高出三倍。

• 输出速度——GPT-6.1 Sol 每秒 69.2 个 token，而 GLM-5.3 为 94.3 个，这对开放权重模型而言是实实在在的优势。

• 价格 — 每百万 $2.00 / $10.00，对比标价 $1.40 / $4.40，或通过我们为 $1.26 / $3.96。

上下文 — Sol 的输入为 1,050,000，输出为 128,000；GLM-5.3 为 1,000,000。

• 输入方式——Sol 支持文本、图像和文件；GLM-5.3 仅支持文本。

• 权重 — GLM-5.3 是开放权重的；Sol 是专有的。

按任务成本这一行，才是重新定义价目表的关键。GLM-5.3 每 token 更便宜、每秒更快，但 Artificial Analysis 的成本核算显示，完成一项索引任务它要花 $2.01，而 Sol 只需 $0.72。差距来自用量：更便宜的模型为了得出答案，写出的 token 多得多。一个只按每 token 单价做预算、其他什么都不衡量的团队，会被账单打个措手不及，而这份意外比折扣还大。

就厂商报告的能力而言，两者比指数所显示的更为接近，但有一个对任何为安全工作购买 GLM 的人都重要的注意事项。Z.ai 自己的评估表报告称，Terminal-Bench 3.0 为 28.3，Terminal-Bench 2.1 为 88.2，DeepSWE v1.1 为 66.9，CyberGym 为 84.5——全部是厂商自行运行的，均未经过独立复现。CyberGym 的 84.5 是 Z.ai 主推的数字，这是一个关于攻击性安全工作的真实能力主张。OpenAI 对 Sol 的对比性主张则性质不同：在 DeepSWE v1.1 上与其自家 GPT-6 Astra 持平，而成本约为其五分之一，这是关于经济性的陈述，而非新的能力上限。

GLM-5.5 必须通过的四项测试

与其猜测一个谁都没见过的模型，不如写下要满足哪些条件，这个页面的标题才算成立。四件事，按它们能多快把问题定下来的顺序排列。

• Z.ai API 文档中的模型标识符——调用方可以放入请求的字符串。这是成本最低的信号，也是最难伪造的。

• 已公布的价格，包含缓存费率和上下文边界。没有费率卡的上线公告只是通告，不是产品。

• 一条带有配置的 Artificial Analysis 条目，使该分数能与 Sol 在最大努力下的 52 分进行比较，而不是被孤立地引用。

• 权重发布在 Hugging Face 上——前提是 Z.ai 遵循其自身模式。GLM-5.3 在短暂的安全延迟后发布了权重，而这个延迟本身就是一个值得关注的信号：Z.ai 在 8 月发布之前，曾暂缓发布以进行一段评估期。

在其中至少两项落地之前，“GLM-5.5 vs”页面只能把一个已经发布的模型和一则传闻放在一起比较。这四项测试同时也是识别伪造基准表格的检查清单：只给分数不给配置、只给价格不给缓存命中费率、以及参数数量在不同帖子里前后不一，都是破绽所在。

等待的代价，以美元计算

假设你的工作负载是每月 3000 万个输入 token 和 600 万个输出 token，纯文本，无缓存。在 GPT-6.1 Sol 上，按每百万输入 token 2.00 美元计算，输入费用为 60 美元；按每百万输出 token 10.00 美元计算，输出费用为 60 美元：每月 120 美元。在 GLM-5.3 上，按我们的直通费率，输入费用为 37.80 美元（每百万 1.26 美元），输出费用为 23.76 美元（每百万 3.96 美元）：合计 61.56 美元。差额为每月 58.44 美元，略低于账单的一半。

现在假设你等到 GLM-5.5 再做决定，理由是下一代模型会更好也更便宜。每月用 Sol 而不是 GLM-5.3 来等待，就要付出那 58.44 美元。四个月就是 233.76 美元。如果等待一直拖到 Z.ai 下一个可能的发布窗口，然后又像 8 月和 9 月的窗口那样推迟，累积的溢价可能超过直接在一个季度里同时运行两个模型、并衡量你的工作负载实际更偏好哪一个所需的成本。

反对为传闻而观望的论据是这样的：你持有的这个选项每月都有持有成本，而你所等待的东西没有上市日期。支持等待的论据确实成立，但适用范围更窄——如果你的工作具体依赖某项 GLM-5.3 所不具备的能力，并且你相信 Z.ai 的下一款模型会提供这项能力，那么这笔溢价就是一场最大损失已确定、收益却不设上限的赌注。这是一场合理的赌注。下注时应当把数字摆在眼前。

无需迁移即可同时保留两种选择

执行这个决策的务实做法，是不要再把它当成一项长期承诺。GPT-6.1 Sol 和 GLM-5.3 都已上线 OrcaRouter，只需一个密钥，在各自供应商标价基础上零加价——Sol 为 $2.00 和 $10.00，GLM-5.3 为 $1.26 和 $3.96——因此做一次对比只需换一个模型字符串，而不必再签一份合同、再建一套计费关系。这也是为 GLM-5.5 做好准备的最省钱方式：等到 Z.ai 公布标识符和价格的那一天，切换只是一次路由变更，而不是平台迁移。

这里有两个功能承担的是具体工作，而不是通用功能。路由 DSL 可以按工作负载拆分流量——把高吞吐量的纯文本批处理发送给 GLM-5.3，把多模态、长上下文调用发送给 Sol——而无需复制客户端。自动故障转移覆盖了模型迁移期间最关键的情形：你刚切换到的模型发生供应商故障，而这正是团队发现自己没有第二条路径的时候。

什么会改变此页面

三个触发条件，而且每一个都能在不依赖博客的情况下核实。如果 glm-5.5 标识符出现在 Z.ai 的 API 参考文档中，这场对比就会成为现实，而本页以当前形式也将过时。Artificial Analysis 中一条公布了配置的条目，将为这项比较提供一个共享的衡量基准。一份价目表将解决对买家唯一重要的问题：下一个模型是否按任务计更便宜，而不是按 token 计更便宜。

在那之前，对于“GPT-6.1 Sol 还是 GLM-5.5”这个问题，诚实的答案是：其中一个是有着定价和指数评分的产品，另一个则是已经错过了两个预期发布窗口的名字。如今真正值得拿来与 Sol 做基准对比的模型是 GLM-5.3，而且它足够便宜，做一次测试的成本比这场争论还低。