GPT-6.1 Sol 對上 GLM-5.5：Z.ai 尚未推出的對決，以及你在等待時所付的代價

您搜尋的比較缺少了一方。GPT-6.1 Sol自 2026 年 9 月 29 日起開賣，價格為每百萬輸入 token 2.00 美元、每百萬輸出 token 10.00 美元。GLM-5.5並非實際存在的產品：Z.ai 未以該名稱發布任何模型卡、API 識別碼、價格、權重或基準測試結果，而其自家產品目錄目前最高仍只到GLM-5.3，該模型於 8 月發布。因此，以下內容並非兩個模型之間的正面對決。這是買家今天實際能進行的比較，並誠實說明標題中的對決若要成真，必須有哪些改變——以及在這段等待期間所付出的代價。

本文的事實來自 Z.ai 與 OpenAI 已發布的模型與定價文件、Artificial Analysis，以及 Z.ai 公告的公開紀錄，全部於 2026 年 10 月 27 日查閱。凡是帶有數字的句子，都保留了廠商宣稱與獨立測量之間的區別，因為迄今為止整個 GLM-5.5 的敘事，都是由無人驗證的數字所構成。

已經過去的四個日期

GLM-5.5 的傳聞有紀錄可查，而這是任何人能告訴你有關它的最有用的一件事。2026 年 6 月下旬，路透社報導的一份研究報告指出，Z.ai 的下一代旗艦模型將於 8 月推出，具備開放權重與超過一兆個參數。8 月過去了。Z.ai 於 8 月 14 日推出 GLM-5.3，並於 8 月 26 日推出 GLM-5.3-Flash，且在這兩項公告中都未使用 5.5 這個名稱。隨後，爆料循環又把日期挪到 9 月。9 月也同樣過去了。

十月最後一週，中文報導讓這個說法再次流傳，並提出新的時間窗口——十月下旬至十一月初——以及新的參數量，介於2.5兆至3.5兆之間。這個數字如今在同一年的不同時間點先後被報導為1兆、1.6兆和3.5兆，而這正是謠言在被放大、而非有消息來源時的樣子。Z.ai 在公開場合唯一使用過的下一代名稱根本不是 GLM-5.5：在8月31日的財報電話會議上，公司提到的是 GLM-6.0，且未附上任何日期。

這並不代表 Z.ai 沒有在著手開發某些東西。這代表你搜尋列中的名稱只是個佔位符，而任何提供 GLM-5.5 基準測試分數或 GLM-5.5 價格的頁面，都是在憑空捏造這些數據。沒有可供查證的一手來源，因為根本不存在一手來源。

Z.ai 究竟賣什麼，以及售價是多少

GLM-5.3 是真實存在、已正式推出且開放權重的模型。Z.ai 於 2026 年 8 月 14 日發布，四天後開放 API。它是屬於 7500 億參數級別的混合專家模型，約有 400 億個活躍參數——Artificial Analysis 列出總參數 7530 億、活躍參數 400 億——具備一百萬個 token 的上下文視窗，且僅支援文字輸入。思考是強制性的：thinking.type 欄位只接受 enabled，現在傳入 disabled 會導致請求失敗。深度由 reasoning_effort 控制，可設為 low、high 或 max，預設為 max。

清單價格為每百萬輸入 token $1.40、每百萬輸出 token $4.40。在我們的型錄上，則以 $1.26 和 $3.96 提供，這是同一款模型採用較低的供應商費率，而不是我們正在進行的折扣。快取輸入在兩者上都有大幅折扣。對於純文字的程式設計工作負載，這大約是 GPT-6.1 Sol 輸出費用的三分之一，而正是這個數字讓等待變得昂貴。

今晚就能跑的對比：GPT-6.1 Sol 對上 GLM-5.3

這就是目前存在的對決組合。兩個模型皆已全面提供使用，也都收錄在我們的目錄中，且在同一套件的同一版本上各自擁有獨立評分。

• 獨立指數——在 Artificial Analysis v4.3.2 上，GPT-6.1 Sol 52 對 GLM-5.3 45，差距七分。

• 每項索引任務成本 — GPT-6.1 Sol $0.72 對上 GLM-5.3 $2.01，因此每 token 較便宜的模型，每完成一項任務的成本卻貴了近三倍。

• 輸出速度 — GPT-6.1 Sol 每秒 69.2 個 token，而 GLM-5.3 為每秒 94.3 個，這對開放權重模型而言是實質優勢。

• 價格 — 每百萬 $2.00 / $10.00，相較於定價 $1.40 / $4.40，或透過我們為 $1.26 / $3.96。

• 上下文 — Sol 的輸入為 1,050,000、輸出為 128,000；GLM-5.3 為 1,000,000。

• 輸入形式 — Sol 接受文字、圖像與檔案；GLM-5.3 僅支援文字。

• 權重 — GLM-5.3 為開放權重；Sol 為專有。

每項任務的那一行，才是重新定義價格表的地方。GLM-5.3 每 token 更便宜、每秒更快，但 Artificial Analysis 的成本核算顯示，它完成一項索引任務要 $2.01，而 Sol 只要 $0.72。差距來自用量：較便宜的模型為了得出答案，寫出的 token 多得多。若團隊只依每 token 費率編預算、其他什麼都不衡量，收到帳單時會大吃一驚，而且這份驚訝比折扣還大。

就廠商自行回報的能力而言，兩者比指數所顯示的更接近，但有一個對任何為了安全工作而購買 GLM 的人都很重要的但書。Z.ai 自家的評測表回報 Terminal-Bench 3.0 為 28.3、Terminal-Bench 2.1 為 88.2、DeepSWE v1.1 為 66.9、CyberGym 為 84.5——全數是廠商自行執行的測試，無一經獨立重現。Z.ai 主打的數字是 CyberGym 的 84.5，而這是關於攻擊性安全工作的一項真實能力主張。OpenAI 對 Sol 的比較性主張則性質不同：在 DeepSWE v1.1 上與自家 GPT-6 Astra 持平，成本約為五分之一，這是關於經濟性的陳述，而非新的能力上限。

GLM-5.5 必須通過的四項測試

與其揣測一個沒有人見過的模型，不如寫下什麼會讓這頁的標題成真。四件事，按它們能多快釐清問題的順序排列。

• Z.ai API 文件中的模型識別碼——呼叫者可以放入請求中的字串。這是最成本最低的訊號，也是最難偽造的。

• 公開定價，包含快取費率與脈絡邊界。沒有價目表的發布貼文只是公告，不是產品。

• 一個附有設定的 Artificial Analysis 條目，以便能將分數與 Sol 在最大努力下的 52 分進行比較，而非孤立引用。

• 若 Z.ai 遵循自身慣例，權重將發布於 Hugging Face。GLM-5.3 在短暫的安全延遲後才連同權重發布，而這段延遲本身就是值得留意的訊號：Z.ai 曾扣住權重進行一段評估期，直到八月才公布。

至少要等到其中兩項成真，「GLM-5.5 vs」頁面才不會只是拿已推出的模型和傳聞相比。這四項測試也是辨識造假基準測試表的檢查清單：分數沒有附上配置、價格沒有附上快取費率，以及參數量在不同貼文之間變來變去，這些都是破綻。

等待的代價，以美元計

假設你的每月工作負載是 3,000 萬個輸入 token 與 600 萬個輸出 token，僅限文字，且未使用快取。在 GPT-6.1 Sol 上，這相當於以 $2.00 費率計算的 $60 輸入，以及以 $10.00 費率計算的 $60 輸出：每月 $120。在 GLM-5.3 上，按我們的直通費率，這相當於以 $1.26 費率計算的 $37.80 輸入，以及以 $3.96 費率計算的 $23.76 輸出：$61.56。差額是每月 $58.44，略低於帳單的一半。

現在假設你等到 GLM-5.5 才做決定，理由是下一代模型會更好也更便宜。每個月繼續用 Sol 而不是 GLM-5.3，就要付出那 $58.44 的代價。四個月就是 $233.76。如果等待一路延長到下一個合理的 Z.ai 發布窗口，然後又像八月和九月的窗口那樣往後滑，累積的溢價可能超過直接同時跑這兩個模型一個季度、並衡量你的工作負載實際更偏好哪一個的成本。

這就是反對等待傳聞的論點：你手上持有的選擇權有每月持有成本，而你所等待的東西卻沒有出貨日期。支持等待的論點確實存在，但範圍較窄——如果你的工作特別依賴某項 GLM-5.3 欠缺的能力，而且你相信 Z.ai 的下一款模型會提供這項能力，那麼這筆溢價就是一場最大損失明確、報酬卻未定的賭注。那是一場合理的賭注。下注時應該把數字擺在眼前。

在不進行遷移的情況下，同時保留兩個選項。

執行這項決策的務實做法，就是別再把它當成一項長期承諾。GPT-6.1 Sol 與 GLM-5.3 都已上架 OrcaRouter，用同一把金鑰，且在各家供應商定價上加價 0%——Sol 為 $2.00 與 $10.00，GLM-5.3 為 $1.26 與 $3.96——因此做一次比較的代價只是一個模型字串，而不是第二份合約和第二套帳務關係。這也是為 GLM-5.5 做好準備最省錢的方式：Z.ai 公布識別碼與價格的那一天，切換只是一次路由變更，而不是整個平台重搬。

這裡有兩項功能承擔具體工作，而非泛用功能。路由 DSL 能依工作負載分流——把高流量、純文字的批次送到 GLM-5.3，並把多模態、長上下文的呼叫送到 Sol——而不必複製用戶端。自動容錯移轉涵蓋模型轉換期間最要緊的情況：你剛遷移過去的模型發生供應商事故，而這正是團隊發現自己沒有第二條路徑的時候。

什麼會改變這個頁面

三個觸發條件，而且每一個都能在不信任部落格的前提下查證。若 Z.ai 的 API 參考文件中出現 glm-5.5 識別碼，這場對決就會成真，而本頁以目前形式也會過時。Artificial Analysis 若有一筆附公開配置的條目，就能為這項比較提供共同的量測基準。費率表則能解決對買家唯一重要的問題：下一代模型是否按每項任務計更便宜，而不是按每個 token 計更便宜。

在那之前，對於「GPT-6.1 Sol 還是 GLM-5.5」這個問題，誠實的答案是：其中一個是有價格和指數分數的產品，另一個則是已錯過兩個預測發布窗口的名字。今天值得拿來與 Sol 做基準測試的模型是 GLM-5.3，而且它便宜到測試成本比爭論還低。