{"id":756,"date":"2026-05-30T15:32:04","date_gmt":"2026-05-30T15:32:04","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/zhipu-glm-explained-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:20","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:20","slug":"zhipu-glm-explained-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/","title":{"rendered":"Zhipu GLM-5.1 nel 2026: il modello aperto addestrato senza una singola GPU Nvidia"},"content":{"rendered":"<p>Tra tutti i laboratori di IA cinesi, <strong>Zhipu AI<\/strong> \u2014 ora operante a livello internazionale come <strong>Z.ai<\/strong> \u2014 potrebbe essere il pi\u00f9 strategicamente rilevante. Il suo <strong>GLM-5.1<\/strong> ha conquistato la prima posizione in una classifica globale di programmazione, \u00e8 rilasciato con la permissiva licenza MIT, costa una frazione rispetto alle alternative occidentali ed \u00e8 stato addestrato <strong>interamente su chip Huawei, senza alcuna GPU NVIDIA<\/strong>. Quest\u2019ultimo dettaglio rende GLM non solo un prodotto, ma anche una dichiarazione sul futuro dell\u2019indipendenza nell\u2019IA. Ecco il quadro completo.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>GLM-5.1<\/strong> (marzo 2026, pesi aperti dal 7 aprile) \u00e8 un modello MoE da 744 miliardi di parametri rilasciato sotto licenza MIT.<\/li>\n<li><strong>Ha ottenuto il primo posto su SWE-Bench Pro<\/strong> con un punteggio del 58,4%, superando di poco GPT-5.4 (57,7%) e Claude Opus 4.6 (57,3%) \u2014 sebbene alcuni punteggi siano auto-dichiarati.<\/li>\n<li><strong>Estremamente economico:<\/strong> circa 0,98 $\/3,08 $ per milione di token; piani dedicati alla programmazione da 3 $ a 30 $ al mese, contro i 100\u2013200 $ richiesti da Claude Max.<\/li>\n<li><strong>Addestrato interamente su chip Huawei Ascend<\/strong> \u2014 nessun hardware NVIDIA, un importante punto dimostrativo per un\u2019IA indipendente dai semiconduttori statunitensi.<\/li>\n<li><strong>Ideale per:<\/strong> team attenti ai costi che desiderano un modello aperto con prestazioni simili a quelle di Opus, da poter auto-hostare.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7459f422dc7\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7459f422dc7\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Who_is_Zhipu_Zai\" >Chi \u00e8 Zhipu \/ Z.ai<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#What_GLM-51_actually_is\" >Che cos\u2019\u00e8 realmente la GLM-5.1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#The_benchmark_%E2%80%94_with_an_honest_asterisk\" >Il benchmark \u2014 con un onesto asterisco<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#The_Huawei_angle_%E2%80%94_why_GLM_matters_beyond_benchmarks\" >L\u2019aspetto legato a Huawei \u2014 perch\u00e9 la GLM conta oltre che nei benchmark<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Where_GLM_wins\" >Dove la GLM eccelle<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Where_GLM_loses_%E2%80%94_the_honest_caveats\" >Dove la GLM mostra limiti \u2014 le oneste precisazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#GLM_vs_the_field\" >GLM vs. la concorrenza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Pros_and_cons\" >Punti di forza e di debolezza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#How_to_access_GLM\" >Come accedere a GLM<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Which_GLM_model_should_you_actually_use\" >Quale modello GLM scegliere in pratica?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/zhipu-glm-explained-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Who_is_Zhipu_Zai\"><\/span>Chi \u00e8 Zhipu \/ Z.ai<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zhipu AI \u00e8 un laboratorio con sede a Pechino, nato dall\u2019 <strong>Universit\u00e0 Tsinghua<\/strong>, one of China&#8217;s most prestigious institutions. It&#8217;s among the original &#8220;AI tiger&#8221; startups and has positioned itself as the enterprise- and developer-focused alternative to consumer plays like Doubao. In 2026 it rebranded internationally as <strong>Z.ai<\/strong>, segnalando un impegno rivolto agli sviluppatori globali.<\/p>\n<p>La sua famiglia di modelli \u00e8 <strong>GLM<\/strong> (General Language Model). Where DeepSeek competes on price and Kimi on agentic coding, Zhipu&#8217;s pitch is &#8220;<strong>qualit\u00e0 pari al 90%+ di quella di Claude a un decimo del costo, completamente open source e costruita su una stack hardware sovrana<\/strong>\u00bb. Quest\u2019ultima parte rappresenta il fattore differenziante che nessun altro pu\u00f2 vantare con altrettanta chiarezza.<\/p>\n<div class=\"convly-specs\">\n<div><strong>Azienda<\/strong><span>Zhipu AI \/ Z.ai (Pechino; spin-off del Tsinghua University)<\/span><\/div>\n<div><strong>Modello pi\u00f9 recente<\/strong><span>GLM-5.1 (27 marzo 2026; pesi rilasciati il 7 aprile)<\/span><\/div>\n<div><strong>Architettura<\/strong><span>~744 miliardi di parametri MoE (aggiornamento post-training rispetto a GLM-5)<\/span><\/div>\n<div><strong>Finestra contestuale<\/strong><span>Finestra contestuale di 200K token, output massimo di 128K token<\/span><\/div>\n<div><strong>Licenza<\/strong><span>MIT (pesi completamente aperti)<\/span><\/div>\n<div><strong>Prezzi delle API<\/strong><span>~0,98 USD in ingresso \/ 3,08 USD in uscita per ogni milione di token; piano coding da 3 a 30 USD\/mese<\/span><\/div>\n<div><strong>Addestrato su<\/strong><span>Huawei Ascend 910B (senza GPU NVIDIA)<\/span><\/div>\n<div><strong>Ideale per<\/strong><span>Team attenti ai costi che desiderano un modello auto-hostabile vicino alle prestazioni di Opus<\/span><\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_GLM-51_actually_is\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 realmente la GLM-5.1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La GLM-5.1, rilasciata il 27 marzo 2026 con i relativi pesi aperti il 7 aprile, \u00e8 un aggiornamento post-training della base GLM-5 \u2014 la stessa architettura Mixture-of-Experts da circa 744 miliardi di parametri, potenziata significativamente nelle capacit\u00e0 di coding, utilizzo di strumenti ed esecuzione autonoma. Supporta una finestra contestuale di 200K token, un output massimo di 128K token, una modalit\u00e0 di ragionamento (thinking mode), chiamate a funzioni, output strutturati, caching contestuale e integrazione nativa con MCP.<\/p>\n<p>Fondamentalmente, \u00e8 rilasciata sotto la licenza <strong>licenza MIT<\/strong> MIT su Hugging Face \u2014 scaricabile, modificabile, addestrabile ulteriormente e distribuibile commercialmente senza restrizioni n\u00e9 royalties. Unitamente alle sue solide prestazioni, ci\u00f2 rende la GLM-5.1 uno dei modelli open source pi\u00f9 effettivamente utili oggi disponibili.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_benchmark_%E2%80%94_with_an_honest_asterisk\"><\/span>Il benchmark \u2014 con un onesto asterisco<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Attivo <strong>SWE-Bench Pro<\/strong>, la GLM-5.1 ha ottenuto secondo quanto riportato un punteggio di <strong>58.4<\/strong>, superando la classifica globale e battendo di misura GPT-5.4 (57,7) e Claude Opus 4.6 (57,3). Zhipu dichiara inoltre un punteggio di coding pari a 45,3 \u2014 circa <strong>il 94,6% delle prestazioni di Claude Opus 4.6<\/strong>.<\/p>\n<p>Ecco la precisazione onesta, fondamentale: <strong>alcuni di questi risultati in prima pagina sono stati comunicati direttamente da Z.ai<\/strong>, e, all\u2019inizio del 2026, laboratori indipendenti non avevano ancora pienamente verificato le cifre pi\u00f9 lusinghiere relative al coding. Il modello \u00e8 chiaramente eccellente \u2014 numerose recensioni di terze parti confermano che le sue prestazioni sul lavoro reale sono prossime a quelle di Opus \u2014 ma il dato esatto \u00ab94,6% di Opus\u00bb va considerato come una dichiarazione del fornitore, non come verit\u00e0 assoluta. La conclusione pratica resta valida: la GLM-5.1 offre gran parte della qualit\u00e0 di Claude per compiti quotidiani a una frazione minima del costo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Huawei_angle_%E2%80%94_why_GLM_matters_beyond_benchmarks\"><\/span>L\u2019aspetto legato a Huawei \u2014 perch\u00e9 la GLM conta oltre che nei benchmark<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il fatto pi\u00f9 significativo riguardo alla GLM non \u00e8 un benchmark, bens\u00ec l\u2019hardware. Zhipu ha addestrato <strong>l\u2019intera famiglia GLM-5 esclusivamente su acceleratori Huawei Ascend 910B<\/strong>, con <strong>nessuna GPU NVIDIA<\/strong> coinvolta.<\/p>\n<p>Si tratta di un traguardo storico. I controlli all\u2019esportazione statunitensi hanno cercato deliberatamente di limitare l\u2019accesso della Cina ai migliori chip NVIDIA proprio per rallentare lo sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale cinese di frontiera. La GLM-5.1 dimostra concretamente che \u00e8 possibile costruire un modello di frontiera competitivo e leader nelle classifiche utilizzando esclusivamente silicio cinese domestico. Qualunque sia il proprio giudizio sulla geopolitica, questo muta radicalmente il quadro strategico: il collo di bottiglia hardware \u00e8 pi\u00f9 permeabile di quanto si supponesse.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_GLM_wins\"><\/span>Dove la GLM eccelle<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. Qualit\u00e0 paragonabile a quella di Claude a un trentesimo del costo<\/h3>\n<p>Il piano Coding GLM parte da <strong>3\u201330 USD\/mese<\/strong> contro <strong>100\u2013200 USD\/mese<\/strong> per Claude Max. Se la GLM fornisce il 90%+ della qualit\u00e0 di Opus per attivit\u00e0 di coding quotidiane \u2014 e per molti team \u00e8 proprio cos\u00ec \u2014 i risparmi sono trasformativi.<\/p>\n<h3>2. Pesi open source con licenza MIT<\/h3>\n<p>Come DeepSeek, GLM rilascia il suo modello migliore completamente open source. Auto-hosting, fine-tuning, deploy in ambienti isolati (air-gap) \u2014 controllo totale, zero royalty.<\/p>\n<h3>3. Capacit\u00e0 di coding agente davvero solide<\/h3>\n<p>I miglioramenti della GLM-5.1 sono mirati all\u2019utilizzo di strumenti e all\u2019esecuzione autonoma, con supporto nativo per MCP. \u00c8 progettata per l\u2019era degli agenti, non solo per il dialogo.<\/p>\n<h3>4. Sovranit\u00e0 hardware<\/h3>\n<p>Per organizzazioni (soprattutto in Cina e nei mercati alleati) che vogliono evitare la dipendenza da silicio e software statunitensi, la GLM rappresenta il percorso pi\u00f9 chiaro \u2014 e questo vantaggio strategico \u00e8 reale, indipendentemente dai benchmark.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_GLM_loses_%E2%80%94_the_honest_caveats\"><\/span>Dove la GLM mostra limiti \u2014 le oneste precisazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. Alcuni benchmark sono auto-riferiti<\/h3>\n<p>I dati pi\u00f9 favorevoli provengono direttamente da Z.ai, senza piena corrobora\u00adzione indipendente. Il modello \u00e8 eccellente, ma \u00e8 opportuno ridimensionare le affermazioni del fornitore e testarlo sui propri carichi di lavoro specifici.<\/p>\n<h3>2. Avvertenze relative all\u2019API ospitata<\/h3>\n<p>L\u2019API di Z.ai comporta le consuete considerazioni relative alla residenza dei dati in Cina e alla moderazione dei contenuti. I pesi con licenza MIT consentono invece di auto-hostare il modello, evitando entrambi gli aspetti.<\/p>\n<h3>3. Contesto inferiore rispetto ai concorrenti<\/h3>\n<p>Una finestra contestuale di 200K token \u00e8 solida, ma resta inferiore alle finestre da 1 milione di token di DeepSeek e Qwen. Per lavori su documenti molto lunghi o interi codebase, questa \u00e8 una limitazione effettiva.<\/p>\n<h3>4. Ecosistema ancora in fase di maturazione<\/h3>\n<p>L\u2019esperienza internazionale per gli sviluppatori offerta da Z.ai \u00e8 pi\u00f9 recente rispetto a quella di Alibaba o dei principali laboratori statunitensi. Sta migliorando rapidamente, ma non ha ancora raggiunto la parit\u00e0.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"GLM_vs_the_field\"><\/span>GLM vs. la concorrenza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimensione<\/th>\n<th>GLM-5.1<\/th>\n<th><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a><\/th>\n<th>Kimi K2.6<\/th>\n<th>Claude Opus 4.8<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Pesi aperti<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">S\u00ec (MIT)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">S\u00ec (MIT)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">S\u00ec<\/td>\n<td>No<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Coding (SWE-Bench Pro)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">58.4<\/td>\n<td>~58<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">58.6<\/td>\n<td>Frontiera<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prezzo<\/td>\n<td>~$0.98\/$3.08<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~$0.44\/$0.87<\/td>\n<td>~$0.60\/$2.50<\/td>\n<td>~$5\/$25<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Finestra contestuale<\/td>\n<td>200.000<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1 milione<\/td>\n<td>262K<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1 milione<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Notizie hardware<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Solo Huawei<\/td>\n<td>Nvidia<\/td>\n<td>Nvidia<\/td>\n<td>Nvidia\/TPU<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pros_and_cons\"><\/span>Punti di forza e di debolezza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Punti di forza di GLM<\/h4>\n<ul>\n<li>Qualit\u00e0 paragonabile a quella di Claude a una frazione del costo<\/li>\n<li>Pesi aperti con licenza MIT \u2014 ospitabili autonomamente<\/li>\n<li>Capacit\u00e0 eccellenti di programmazione autonoma (agentic coding) con supporto nativo per MCP<\/li>\n<li>Addestrato interamente su chip Huawei (stack sovrano)<\/li>\n<li>Piano di programmazione da 3 a 30 USD al mese<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Punti deboli di GLM<\/h4>\n<ul>\n<li>Alcuni benchmark principali sono in parte auto-riferiti<\/li>\n<li>Contesto di 200K token \u00e8 inferiore rispetto ai concorrenti con contesto da 1M<\/li>\n<li>L'API ospitata presenta limitazioni relative ai dati e alla moderazione specifiche della Cina<\/li>\n<li>L'ecosistema internazionale \u00e8 ancora in fase di maturazione<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_access_GLM\"><\/span>Come accedere a GLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>API ospitata \/ piano di programmazione:<\/strong> z.ai (ex open.bigmodel.cn) \u2014 l\u2019opzione diretta pi\u00f9 economica, inclusa la versione del Piano di programmazione GLM da 3 a 30 USD\/mese.<\/li>\n<li><strong>Provider occidentali:<\/strong> OpenRouter e altri servizi offrono GLM-5.1 con residenza dei dati al di fuori della Cina.<\/li>\n<li><strong>Auto-ospitaggio:<\/strong> Scarica i pesi di GLM-5.1 da Hugging Face (licenza MIT) ed eseguilo sul tuo hardware.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_GLM_model_should_you_actually_use\"><\/span>Quale modello GLM scegliere in pratica?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00abGLM\u00bb non indica un singolo modello. Z.ai distribuisce un\u2019intera famiglia di modelli, e la scelta corretta dipende quasi esclusivamente dal fatto che tu voglia chiamare un\u2019API o eseguire i pesi sul tuo hardware. Scegliere automaticamente il modello flagship \u00e8 l\u2019errore pi\u00f9 comune \u2014 e anche il pi\u00f9 costoso.<\/p>\n<p>In pratica, tre livelli sono quelli rilevanti:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>GLM-5.1<\/strong> \u2014 il flagship MoE (Mixture-of-Experts) da 754 miliardi di parametri (circa 40 miliardi attivi per token), con finestra di contesto da 200K token. Questo \u00e8 il modello che domina i leaderboard di programmazione autonoma, ma \u00e8 pensato espressamente per data center. Anche le aggressive quantizzazioni 1-2 bit di Unsloth occupano circa 200 GB su disco, quindi per quasi tutti si tratta di un modello <strong>utilizzabile solo tramite API<\/strong> .<\/li>\n<li><strong>GLM-4.5-Air<\/strong> \u2014 un MoE da 106 miliardi di parametri (circa 12 miliardi attivi) che pu\u00f2 essere quantizzato su workstation performanti: pensa a un sistema multi-GPU con molta VRAM oppure a un Mac con Apple Silicon da 128 GB. \u00c8 la soluzione intermedia quando desideri pesi aperti ma non puoi ospitare il modello flagship.<\/li>\n<li><strong>GLM-4.7-Flash<\/strong> \u2014 un MoE da circa 30 miliardi di parametri che ne attiva solo circa 3,6 miliardi per token, ottiene un punteggio vicino al 59% su SWE-bench Verified ed \u00e8 eseguibile su una singola GPU da 24 GB. In quantizzazione a 4 bit richiede circa 18 GB e genera 60-100 token\/secondo su una RTX 3090 o 4090. Per la programmazione locale, questa \u00e8 la scelta pi\u00f9 indicata.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un semplice percorso decisionale:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vuoi il risultato migliore possibile, indipendentemente da dove viene eseguito:<\/strong> chiama GLM-5.1 tramite l\u2019API. Ottieni capacit\u00e0 di programmazione autonoma all\u2019avanguardia a una frazione del costo per token di Claude.<\/li>\n<li><strong>Vuoi una programmazione completamente privata e a costo marginale zero sul tuo hardware:<\/strong> esegui localmente GLM-4.7-Flash su una GPU da 24 GB. Al momento preferisci llama.cpp, LM Studio o Jan rispetto a Ollama, poich\u00e9 il template chat pu\u00f2 comportarsi in modo imprevedibile su Ollama.<\/li>\n<li><strong>Vuoi pesi aperti con prestazioni prossime a quelle del flagship e disponi di una workstation potente:<\/strong> GLM-4.5-Air rappresenta il compromesso onesto tra capacit\u00e0 e quanto puoi effettivamente ospitare.<\/li>\n<\/ul>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<td><strong>Modello<\/strong><\/td>\n<td><strong>Parametri totali \/ attivi<\/strong><\/td>\n<td><strong>Dove viene eseguito<\/strong><\/td>\n<td><strong>Ideale per<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GLM-5.1<\/td>\n<td>~754 miliardi \/ ~40 miliardi<\/td>\n<td>GPU per API o data center<\/td>\n<td>Programmazione agente di fascia alta<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GLM-4.5-Air<\/td>\n<td>~106 miliardi \/ ~12 miliardi<\/td>\n<td>Workstation ad alta VRAM \/ Mac da 128 GB<\/td>\n<td>Pesi aperti, quasi di fascia alta<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GLM-4.7-Flash<\/td>\n<td>~30 miliardi \/ ~3,6 miliardi<\/td>\n<td>Singola GPU da 24 GB<\/td>\n<td>Programmazione privata e locale<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>La conclusione: scegliere innanzitutto il modello in base all\u2019ambiente di distribuzione, quindi in base al compito. La maggior parte degli utenti dovrebbe chiamare GLM-5.1 tramite API per lavori seri, mantenendo invece GLM-4.7-Flash sul proprio computer per iterazioni private, offline e senza costi.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>GLM-5.1 \u00e8 davvero all\u2019altezza di Claude?<\/h3>\n<p>Per attivit\u00e0 di programmazione quotidiana e uso generale, numerose recensioni lo collocano intorno al 90-95% della qualit\u00e0 di Claude Opus 4.6, a una frazione minima del costo. Per ragionamenti avanzati estremamente complessi, Claude Opus 4.8 (pi\u00f9 recente) rimane ancora leader. La valutazione onesta \u00e8 che GLM offre gran parte del valore di Claude a un costo ridotto, con la precisazione che i risultati pi\u00f9 favorevoli nei benchmark provengono direttamente dal fornitore.<\/p>\n<h3>Cosa significa, per me utente, l\u2019addestramento \u00absenza Nvidia\u00bb?<\/h3>\n<p>Dal punto di vista pratico, nulla cambia nell\u2019utilizzo del modello. Strategicamente, dimostra che modelli all\u2019avanguardia competitivi possono essere sviluppati su hardware non statunitense \u2014 un aspetto cruciale per chi considera i rischi a lungo termine nella catena di approvvigionamento dell\u2019IA e l\u2019efficacia dei controlli sull\u2019esportazione di chip.<\/p>\n<h3>GLM \u00e8 open source?<\/h3>\n<p>S\u00ec \u2014 i pesi di GLM-5.1 sono disponibili su Hugging Face con licenza MIT, una delle pi\u00f9 permissive esistenti. Puoi utilizzarlo commercialmente senza alcuna restrizione.<\/p>\n<h3>Chi \u00e8 Z.ai?<\/h3>\n<p>Z.ai \u00e8 il marchio internazionale di Zhipu AI, un laboratorio di Pechino nato dall\u2019Universit\u00e0 Tsinghua. Il rebranding avvenuto nel 2026 riflette una strategia volta a servire gli sviluppatori globali.<\/p>\n<h3>Come si confronta il Piano di programmazione GLM con Claude Max?<\/h3>\n<p>Il piano di programmazione GLM costa da 3 a 30 USD\/mese; Claude Max costa invece da 100 a 200 USD\/mese. Se GLM soddisfa le tue esigenze quotidiane con una qualit\u00e0 accettabile \u2014 come effettivamente accade per molti sviluppatori \u2014 ci\u00f2 comporta una riduzione dei costi compresa tra 5 e 30 volte. Molte squadre ora usano GLM per la programmazione su larga scala e riservano Claude solo per i compiti pi\u00f9 impegnativi.<\/p>\n<h3>GLM-5.1 \u00e8 gratuito?<\/h3>\n<p>S\u00ec \u2014 i pesi di GLM-5.1 sono rilasciati con la permissiva licenza MIT, quindi puoi scaricarli, ospitarli autonomamente, affinarli e usarli commercialmente gratuitamente (paghi solo per le risorse computazionali). L\u2019API ospitata di z.ai \u00e8 a pagamento, ma estremamente economica, incluso il Piano di programmazione GLM da 3 a 30 USD\/mese, molto pi\u00f9 conveniente rispetto a Claude Max.<\/p>\n<h3>GLM-5.1 \u00e8 migliore di DeepSeek V4?<\/h3>\n<p>Sono molto simili, ma con punti di forza diversi. GLM-5.1 \u00e8 ottimizzato per la programmazione autonoma (agentic coding) e domina alcuni leaderboard dedicati alla programmazione; inoltre, il suo addestramento esclusivo su hardware Huawei rappresenta un vantaggio strategico unico. DeepSeek V4 \u00e8 ancora pi\u00f9 economico, dispone di una finestra di contesto pi\u00f9 ampia (1M token contro i 200K di GLM) ed \u00e8 un modello pi\u00f9 equilibrato in termini di prestazioni generali. Entrambi sono eccellenti per la programmazione quotidiana su budget contenuto; per lavori che richiedono contesti molto lunghi, DeepSeek ha un leggero vantaggio.<\/p>\n<h3>Posso eseguire GLM su una RTX 4090?<\/h3>\n<p>Non \u00e8 il modello di fascia alta, ma s\u00ec: \u00e8 il modello che la maggior parte degli utenti desidera effettivamente utilizzare localmente. GLM-4.7-Flash, un modello Mixture-of-Experts da circa 30 miliardi di parametri, si adatta comodamente su una scheda da 24 GB come la RTX 4090 o la 3090 con quantizzazione a 4 bit (circa 18 GB), raggiungendo una velocit\u00e0 di circa 60\u2013100 token al secondo. Il modello completo GLM-5.1 da 754 miliardi richiede invece hardware da data center, pertanto va utilizzato esclusivamente tramite API.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 la differenza tra GLM-4.7-Flash e GLM-5.1?<\/h3>\n<p>Sono progettati per estremi opposti dello spettro. GLM-5.1 \u00e8 il modello di punta da 754 miliardi, costruito per garantire la massima qualit\u00e0 nella programmazione agente ed \u00e8 realistico utilizzarlo esclusivamente tramite API. GLM-4.7-Flash \u00e8 invece un modello compatto da circa 30 miliardi, concepito per girare su una singola GPU consumer; ottiene un punteggio vicino al 59% su SWE-bench Verified, risultato eccellente per un modello locale, sebbene inferiore a quello del modello di fascia alta. Scegli Flash per lavori privati e gratuiti sul proprio dispositivo, e GLM-5.1 quando ti serve il risultato migliore possibile.<\/p>\n<h3>Dove posso accedere all\u2019API di GLM?<\/h3>\n<p>Puoi chiamare direttamente GLM tramite l\u2019API di Z.ai oppure attraverso aggregatori come OpenRouter, dove GLM-5.1 costa circa 1 dollaro per milione di token in input e circa 3 dollari per milione di token in output. Z.ai fornisce inoltre un endpoint compatibile con Anthropic, quindi GLM-5.1 pu\u00f2 essere utilizzato come sostituto diretto di Claude negli strumenti come Claude Code. Per un\u2019intensa attivit\u00e0 quotidiana di programmazione, il piano di abbonamento GLM Coding Plan (con tier che vanno da circa 10 a 80 dollari al mese) risulta solitamente pi\u00f9 economico rispetto al pagamento per singolo token.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>GLM-5.1 \u00e8 il modello pi\u00f9 strategicamente interessante dell\u2019intelligenza artificiale cinese. Offre una qualit\u00e0 di programmazione quasi equivalente a quella di Claude, \u00e8 rilasciato con pesi aperti sotto licenza MIT, costa una frazione delle alternative occidentali e \u2014 in modo unico \u2014 dimostra che un modello competitivo all\u2019avanguardia pu\u00f2 essere addestrato interamente su silicio cinese.<\/p>\n<p>Le dovute cautele mantengono il quadro realistico: scontare i picchi nei benchmark auto-riferiti, tenere presente il limite di contesto a 200K token e aggirare l\u2019API ospitata per dati sensibili ricorrendo all\u2019auto-ospitazione dei pesi aperti. Fatto questo, GLM-5.1 rappresenta una delle migliori proposte di valore nell\u2019ambito dell\u2019IA \u2014 e, grazie al suo addestramento esclusivamente su hardware Huawei, il segnale pi\u00f9 chiaro finora che il panorama globale dell\u2019IA non \u00e8 pi\u00f9 controllabile dagli Stati Uniti tramite il solo hardware.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/cheap-chinese-ai-model-narrows-us-lead-reuters\/\">Un modello economico cinese di IA riduce il divario con Anthropic e OpenAI: Reuters<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/moonshot-kimi-explained-2026\/\">Moonshot Kimi K2.6 nel 2026: il modello aperto che supera GPT-5.5<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/bytedance-doubao-explained-2026\/\">ByteDance Doubao nel 2026: l\u2019app AI pi\u00f9 utilizzata in Cina, spiegata<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alibaba-qwen-explained-2026\/\">Qwen di Alibaba nel 2026: la famiglia di modelli IA pi\u00f9 completa al mondo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-explained-2026\/\">DeepSeek nel 2026: come un laboratorio cinese \u00e8 diventato il re del rapporto prezzo-prestazioni nell\u2019IA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>GLM-5.1 is the Claude alternative that costs $3 a month and was trained without any Nvidia hardware. Zhipu&#8217;s model is a geopolitical statement as much as a technical one.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1958,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[604],"tags":[609,621,615,622,620],"class_list":["post-756","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-chinese-ai","tag-chinese-ai","tag-glm-5","tag-open-weights-llm","tag-z-ai","tag-zhipu-glm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/756","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=756"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/756\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1384,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/756\/revisions\/1384"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1958"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=756"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=756"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=756"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}