免费使用 GLM-5.1 模型并配置在 Claude Code 进行实战的完整指南

什么是 GLM-5.1？

🎯 模型概述

GLM-5.1 是 Z.AI（智谱AI）推出的下一代旗舰级大语言模型，专门为 agentic engineering（智能体工程） 设计。这是目前开源领域最强大的编码模型之一，具有以下核心特点：

✨ 核心优势

特性	说明
🏆 SOTA 性能	在 SWE-Bench Pro 上达到 58.4 分，超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro
📚 超长上下文	支持 198K tokens 上下文窗口，可处理大型代码库
⚡ 长时运行能力	可在数百次迭代中保持性能，不会像其他模型那样快速衰减
🔓 完全开源	采用 MIT 协议，可自由商用和本地部署
🎯 专业编码优化	在 NL2Repo（仓库生成）、Terminal-Bench 2.0（终端任务）上表现卓越

📊 性能对比（SWE-Bench Pro）

GLM-5.1      ████████████████████████████████████ 58.4 ⭐
GLM-5        ██████████████████████████████████ 55.1
GPT-5.4      ████████████████████████████████ 57.7
Opus 4.6     ███████████████████████████████ 57.3
Gemini 3.1 Pro █████████████████████████████ 54.2

💡 为什么 GLM-5.1 特别适合编码任务？

与传统模型不同，**GLM-5.1 的最大突破在于"长时持续优化能力"**：

传统模型的困境：

• 初期表现良好，但很快耗尽已知技术
• 增加思考时间无助于提升效果
• 通常在 50 轮对话后性能下降

GLM-5.1 的突破：

• ✅ 能够处理模糊问题并做出更好判断
• ✅ 将复杂问题分解、实验、读取结果、识别障碍
• ✅ 通过反复迭代优化策略
• ✅ 运行时间越长，结果越好
• ✅ 已验证可在 600+ 次迭代、6000+ 工具调用中持续改进

实际案例：在向量数据库优化任务中，GLM-5.1 经过 600 多次迭代，将性能提升至 21,500 QPS（每秒查询数），是单次 50 轮会话最佳结果的 6 倍！

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为什么选择 Ollama + GLM-5.1？

🌟 Ollama 平台优势

Ollama 是目前最流行的本地/云端 LLM 运行平台，选择它的理由：

1️⃣ 免费使用顶级 GPU

• GLM-5.1:cloud 运行在 NVIDIA 最新 Blackwell GPU 上
• 无需购买昂贵硬件
• 按需使用，无需长期订阅

2️⃣ 一键启动，零配置

# 一行命令即可启动 Claude Code + GLM-5.1
ollama launch claude --model glm-5.1:cloud

3️⃣ 多工具兼容

支持主流 AI 编程工具：

• ✅ Claude Code - Anthropic 的终端编程助手
• ✅ OpenClaw - 开源编程智能体
• ✅ Codex - OpenAI 的编程工具
• ✅ OpenCode - 开源编程界面

4️⃣ Anthropic API 兼容

Ollama v0.14.0+ 支持 Anthropic Messages API，意味着：

• 可以直接用 Claude Code 连接任何 Ollama 模型
• 现有的 Anthropic SDK 应用无需修改太多代码
• 支持多轮对话、工具调用、视觉输入等完整功能

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环境准备与安装

📋 系统要求

组件	最低要求	推荐配置
操作系统	macOS / Linux / Windows (WSL)	macOS 14+ / Ubuntu 22.04+
内存	8 GB RAM	16 GB RAM+
磁盘空间	10 GB 可用空间	50 GB+ SSD
网络	稳定互联网连接	高速宽带

🔧 步骤 1：安装 Ollama

macOS / Linux:

# 一键安装脚本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows:

# PowerShell
winget install Ollama.Ollama

或者访问 Ollama 官网 下载安装包。

验证安装：

# 检查版本
ollama --version

# 启动 Ollama 服务（通常自动启动）
ollama serve

🔧 步骤 2：安装 Claude Code

macOS / Linux / WSL:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell:

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Windows CMD:

curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

验证安装：

claude --version

🔧 步骤 3：（可选）注册 Ollama Cloud 账户

虽然基础使用免费，但某些高级功能可能需要登录：

1. 访问 Ollama 官网 注册账户
2. 登录以获取 API 密钥（如果需要）
3. 配置认证信息（后续章节详述）

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配置 Claude Code 使用 GLM-5.1

🎯 方法一：一键启动（推荐新手）

这是最简单的方式，一行命令搞定！

# 启动 Claude Code 并使用 GLM-5.1 云端模型
ollama launch claude --model glm-5.1:cloud

首次运行时：

1. Ollama 会自动拉取模型配置
2. 可能需要你确认一些选项
3. 之后会打开 Claude Code 交互界面

🎯 方法二：手动配置环境变量（推荐进阶用户）

这种方式更灵活，适合需要自定义配置的用户。

步骤 1：设置环境变量

macOS / Linux: 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中添加：

# 使用 Ollama 作为后端
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

然后执行：

source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

Windows PowerShell:

$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"

步骤 2：修改 Claude Code 配置文件

编辑 ~/.claude/settings.json（如果不存在则创建）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1"
  }
}

说明：

• HAIKU_MODEL：轻量级任务使用的模型
• SONNET_MODEL：常规编程任务
• OPUS_MODEL：复杂、高难度任务

步骤 3：启动并验证

# 启动 Claude Code
claude

# 在 Claude Code 中输入以下命令查看当前模型
/status

你应该看到类似输出：

Current Model: glm-5.1
Provider: Ollama (Cloud)
Context Window: 198K tokens

🎯 方法三：非交互模式（用于自动化脚本）

适用于 CI/CD、Docker 容器或批量处理：

ollama launch claude --model glm-5.1:cloud --yes -- -p "分析这个代码库的结构"

参数说明：

• --yes: 自动拉取模型，跳过交互式选择
• -p "prompt": 直接传入提示词，无需人工干预

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实战演示：从零开始构建项目

让我们通过一个完整的实战案例，展示 GLM-5.1 在 Claude Code 中的强大能力。

🎬 场景：构建一个 RESTful API 服务

我们将让 GLM-5.1 帮助我们创建一个完整的 Todo List REST API，包括：

• 项目初始化
• 代码生成
• 数据库设计
• API 实现
• 测试编写
• 文档生成

📝 实战步骤 1：项目初始化

# 创建项目目录
mkdir todo-api && cd todo-api

# 启动 Claude Code
ollama launch claude --model glm-5.1:cloud

在 Claude Code 中输入：

帮我创建一个基于 Python FastAPI 的 Todo List REST API 项目，要求：
1. 使用 SQLite 数据库
2. 包含 CRUD 操作
3. 有输入验证
4. 包含基本的错误处理
5. 提供 Docker 支持

GLM-5.1 会自动：

• ✅ 创建项目结构
• ✅ 生成 requirements.txt
• ✅ 编写主应用代码
• ✅ 创建数据库模型
• ✅ 实现 API 端点
• ✅ 添加 Dockerfile 和 docker-compose.yml

📝 实战步骤 2：代码审查与优化

继续在 Claude Code 中输入：

请审查刚才生成的代码，并：
1. 添加单元测试
2. 优化数据库连接管理
3. 添加 API 文档（Swagger UI）
4. 实现分页功能
5. 添加日志记录

GLM-5.1 的长时优化能力体现：

• 它会逐步分析每个需求
• 创建测试文件
• 重构代码结构
• 添加新功能
• 整个过程可能涉及数十轮对话，但质量会持续提升

📝 实战步骤 3：运行和测试

# 启动服务（GLM-5.1 生成的命令）
docker-compose up --build

# 或者本地运行
uvicorn main:app --reload

测试 API：

# 创建 Todo
curl -X POST http://localhost:8000/todos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "学习 GLM-5.1", "description": "完成实战教程"}'

# 获取所有 Todos
curl http://localhost:8000/todos

# 更新 Todo
curl -X PUT http://localhost:8000/todos/1 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "精通 GLM-5.1"}'

# 删除 Todo
curl -X DELETE http://localhost:8000/todos/1

📝 实战步骤 4：复杂问题解决

假设我们遇到了一个性能问题：

我发现当 Todo 数量超过 10,000 条时，查询速度变慢。
请分析瓶颈并优化，目标是将查询时间降低到 100ms 以内。

GLM-5.1 会：

1. 分析当前查询逻辑
2. 识别 N+1 查询问题
3. 添加数据库索引
4. 实现缓存机制
5. 优化 SQL 查询
6. 编写性能测试
7. 验证优化效果

这个过程可能需要 数百次迭代，而 GLM-5.1 正是擅长这种长时优化的模型！

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高级功能与技巧

🔥 技巧 1：使用 /loop 实现自动化任务

Claude Code 的 /loop 命令可以定期执行任务：

# 进入 Claude Code 后输入
/loop 30m 检查我的 PR 状态并总结

实用场景：

• 每 30 分钟检查 GitHub Issues
• 每小时研究最新的 AI 新闻
• 每 15 分钟自动跑测试并报告结果
• 设置提醒 reviewing deploy 状态

🔥 技巧 2：Web 搜索集成

GLM-5.1 可以通过 Ollama 的 Web Search API 搜索互联网：

搜索最新的 FastAPI 最佳实践，并根据搜索结果优化我们的代码

启用方法： 参考 Ollama 官方文档配置 Web Search 插件。

🔥 技巧 3：Telegram 集成

可以在 Telegram 中与 Claude Code 对话：

1. 安装 Telegram 插件
2. 创建 Bot 并获取 Token
3. 配置 Webhook
4. 远程控制你的编程助手！

🔥 技巧 4：多模型切换

根据任务难度动态切换模型：

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1"
  }
}

或者在命令行指定：

claude --model glm-5.1:cloud

🔥 技巧 5：使用 Python SDK

如果你想在 Python 代码中使用 GLM-5.1：

from ollama import chat

response = chat(
    model='glm-5.1:cloud',
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': '解释一下量子计算的基本原理'}
    ]
)

print(response.message.content)

🔥 技巧 6：使用 cURL 直接调用 API

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "glm-5.1:cloud",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

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常见问题解答

❓ Q1: GLM-5.1 真的免费吗？

答：是的！通过 Ollama 云端使用 glm-5.1:cloud 模型目前是免费的。Ollama 提供了基于 NVIDIA Blackwell GPU 的云服务，用户可以直接使用而无需付费。

注意：

• 免费版可能有速率限制
• 对于生产环境或高频使用，建议关注 Ollama 的定价政策
• 也可以下载模型权重本地部署（需要强大硬件）

❓ Q2: 我需要强大的 GPU 才能使用吗？

答：不需要！这正是 Ollama 云端的优势：

• 模型运行在 Ollama 的服务器上（NVIDIA Blackwell GPU）
• 你的电脑只需要能运行 Claude Code 即便可
• 最低配置：8GB 内存 + 稳定网络

如果你想本地运行 GLM-5.1，则需要：

• 推荐：H100/A100 级别 GPU
• 最低：24GB VRAM 的消费级显卡（如 RTX 3090/4090）
• 或使用量化版本降低显存需求

❓ Q3: 如何切换回其他模型？

答：很简单：

# 方法 1：启动时指定
ollama launch claude --model qwen3.5:cloud

# 方法 2：修改配置文件
# 编辑 ~/.claude/settings.json，更改模型名称

# 方法 3：在 Claude Code 内部
/model qwen3.5:cloud

❓ Q4: 数据安全吗？代码会上传到服务器吗？

答：这取决于使用方式：

**云端模式 (:cloud)**：

• 你的 prompt 会发送到 Ollama 云服务器处理
• 类似于使用 ChatGPT/Claude 等 API
• 请勿上传敏感信息（密钥、密码、个人数据）

本地模式（如果自行部署）：

• 所有数据都在本地处理
• 完全隐私和安全
• 需要自己承担硬件成本

❓ Q5: GLM-5.1 支持中文吗？

答：当然！GLM-5.1 由 Z.AI（智谱AI）开发，对中文的支持非常出色：

• 中文代码注释和文档生成
• 中文自然语言理解
• 中英文混合编程
• 中文技术问答

❓ Q6: 遇到网络问题怎么办？

答：

1. 检查 Ollama 服务状态：

   ollama serve
   

2. 测试连接：

   curl http://localhost:11434
   

3. 更换网络或使用代理

4. 尝试重新拉取模型：

   ollama pull glm-5.1:cloud
   

5. 查看官方文档和 Discord 社区：

   • Ollama Discord: https://discord.gg/ollama
   • 官方文档: https://docs.ollama.com

❓ Q7: 如何获得更好的性能体验？

答：

1. 使用稳定的网络连接
2. 简化 prompt，避免过长输入
3. 利用 GLM-5.1 的长时优化能力：让它多次迭代而不是期望一次完美
4. 合理分配任务难度：简单任务用小模型，复杂任务用 GLM-5.1
5. 善用 /loop 和批处理减少重复劳动

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总结与展望

🎉 我们学到了什么

通过本教程，你已经掌握了：

✅ GLM-5.1 的核心优势

• SOTA 级别的编码能力
• 长时持续优化能力
• 198K 超长上下文

✅ Ollama + Claude Code 的完整配置

• 一键启动方法
• 手动环境变量配置
• 高级自定义设置

✅ 实战技能

• 从零构建项目
• 代码审查与优化
• 复杂问题解决
• 自动化工作流

✅ 进阶技巧

• 定时任务（/loop）
• Web 搜索集成
• 多平台接入
• SDK 和 API 调用

🚀 下一步建议

1. 立即动手实践：

   • 用你自己的项目试试 GLM-5.1
   • 体验它与其他模型的差异

2. 探索更多功能：

   • 尝试 OpenClaw、Codex 等其他工具
   • 学习 MCP（Model Context Protocol）集成

3. 深入理解 Agentic Engineering：

   • 阅读 Z.AI 关于 GLM-5.1 的技术博客
   • 了解长时运行的智能体设计模式

4. 参与社区：

   • 加入 Ollama Discord
   • 关注 Z.AI 的最新动态
   • 分享你的使用经验

📚 推荐资源

官方资源：

• Ollama 官网: https://ollama.com
• Ollama 文档: https://docs.ollama.com
• GLM-5.1 模型页: https://ollama.com/library/glm-5.1
• Z.AI 官网: https://z.ai
• Z.AI 博客: https://z.ai/blog/glm-5.1

社区资源：

• Reddit r/ollama
• GitHub Ollama 仓库
• Discord Ollama 社区

相关工具：

• Claude Code: https://claude.ai/code
• OpenClaw: https://openclaw.ai
• Cursor IDE（也支持 GLM-5.1）

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🎊 结语

GLM-5.1 代表了开源大模型的新高度，特别是在编码和 agentic 任务方面。结合 Ollama 的便捷性和 Claude Code 的强大功能，你现在拥有了一个免费、高效、可持续优化的 AI 编程助手。

无论你是：

• 🌱 初学者想学习编程
• 👨‍💻 专业开发者想提高效率
• 🔬 研究者探索 AI 能力边界
• 🏢 企业用户寻找成本效益方案

GLM-5.1 + Ollama + Claude Code 都是一个值得尝试的强大组合！

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📎 附录：快速参考卡片

🚀 快速启动命令

# 一键启动（推荐）
ollama launch claude --model glm-5.1:cloud

# 手动配置后启动
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model glm-5.1:cloud

# 非交互模式
ollama launch claude --model glm-5.1:cloud --yes -- -p "你的提示词"

📁 关键配置文件位置

文件	路径	用途
Claude Code 设置	~/.claude/settings.json	模型配置、环境变量
Ollama 配置	~/.ollama/config	Ollama 服务设置
OpenClaw 配置	~/.openclaw/openclaw.json	OpenClaw 模型设置

🎯 常用模型列表

模型名称	适用场景	上下文长度
glm-5.1:cloud	复杂编码、agentic 任务	198K
glm-5:cloud	高级编码任务	128K
glm-4.7:cloud	日常编程	128K
qwen3.5:cloud	通用任务	32K
kimi-k2.5:cloud	长文本处理	128K

⌨️ Claude Code 快捷命令

命令	功能
/status	查看当前模型和状态
/model <name>	切换模型
/loop <time> <task>	设置定时任务
/clear	清除对话历史
/help	显示帮助信息

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感谢阅读！如果这篇教程对你有帮助，欢迎分享给更多开发者！ 🙌

本文由 mdnice 多平台发布