AIHubMixの無料AIモデル

無料のAI APIは、2026年にAI機能を素早く公開する最速の方法ですが、多くの「無料」プラットフォームにはクレジットカードの登録、トライアル期限、予期しない利用上限が付いています。AIHubMixは別のアプローチを取っています。プラットフォームが補助する27種類以上の本当に無料のLLMおよび画像生成モデルを備えた、統一されたOpenAI互換ゲートウェイです。OpenAIのGPT-5.5、GPT-Image-2、GoogleのGemini 3、Zhipu GLM-5.1、Kimi、MiniMax、Xiaomi MiMoなどが含まれます。クレジットカードは不要で、トライアルの期限もありません。APIキーは1つで、主要なモデルがすべて使えます。

🚀 最新アップデート：GPT-5.5とGPT-Image-2が無料になりました

AIHubMixは、ユーザーにとっての価値を最大化することに注力しています。今回のアップデートでは、OpenAIの最新フラッグシップモデルのうち2つ、GPT-5.5とGPT-Image-2の無料版が正式に公開されました。OpenAIの公式APIはこれらのモデルの無料利用を提供していないため、AIHubMixは推論コストの補助を継続して行い、トップクラスのモデルを実質無料で利用できるようにハードルを下げています。

GPT-5.5-free

推論の深さ、エージェントのオーケストレーション、ツール利用、コード生成、データ分析が包括的に強化され、現在OpenAIが提供するモデルの中で総合的に最も高性能です。AIHubMixで無料利用すれば、トークン課金をせずにGPT-5.5をClaude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1と比較する最も手軽な方法になります。

GPT-5.5-free APIの使用例

Python

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="<AIHUBMIX_API_KEY>",  # Replace with the key generated in AIHubMix
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5-free",  # The reasoning depth of the model defaults to medium
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    temperature=0.7  # Default is 1
)

print(response.choices[0].message.content)

Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<AIHUBMIX_API_KEY>",
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5-free",
    input="Hello, how are you?"
)

print(response.output_text)

TypeScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<AIHUBMIX_API_KEY>",
  baseURL: "https://aihubmix.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5-free",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }],
  temperature: 0.7,
});

console.log(response.choices[0].message.content);

cURL

curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <AIHUBMIX_API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5-free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}],
    "temperature": 0.7
  }'

GPT-Image-2-free

商品写真、ポスター、アバター、イラスト、EC向けアセット、SNS用グラフィック、ライブ配信のサムネイルなど、主要な画像生成のユースケースをすべて1回の呼び出しでカバーし、出力品質は商用レベルです。推論機能を内蔵した初のOpenAI画像モデルで、ラテン文字、CJK、ヒンディー語などの文字体系において約99%の文字単位のテキスト描画精度を実現しています。

APIの使用例

Python · 生成

import base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<AIHUBMIX_API_KEY>",  # Replace with the key generated in AIHubMix
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2-free",
    prompt="A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.",
    n=1,           # Number of images to generate, supports 1-10
    size="auto",   # Image size: 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024, 4096x4096, auto (default)
    quality="auto" # Image quality: high, medium, low, auto (default)
)

image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

Python · 編集

import base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<AIHUBMIX_API_KEY>",
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

# Pass one or more reference images plus an editing prompt
response = client.images.edit(
    model="gpt-image-2-free",
    image=[open("product.png", "rb")],   # Reference image(s) to edit / extend
    prompt="Change the background to a sunset beach scene, keep the product centered and unchanged.",
    n=1,
    size="1024x1024",
    quality="high"
)

image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

cURL

curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <AIHUBMIX_API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-free",
    "prompt": "A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.",
    "n": 1,
    "size": "auto",
    "quality": "auto"
  }'

Python · Responses API

import base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<AIHUBMIX_API_KEY>",
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

# Generate images via the Responses API with the image_generation tool
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5-free",
    input="Generate an image of a vase of flowers on a table, Fauvist style with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes.",
    tools=[{"type": "image_generation"}],
)

for item in response.output:
    if item.type == "image_generation_call":
        image_bytes = base64.b64decode(item.result)
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(image_bytes)
        break

新規ユーザー特典：サインアップ後、GPT-5.5やGPT-Image-2を含む無料モデルがそれぞれ10回まで無料で呼び出せます。クォータを増やすにはチャージしてください。有料ユーザーは、さらに10回の呼び出しと100万トークンのチャージ特典を受け取れます。

2026年に無料のAI APIを使う理由

無料のAIモデルAPIには、有料限定のアクセスでは得られない4つの具体的なメリットがあります。

• 並べての比較評価：有料プランに申し込む前に、同じプロンプトでGPT-5.5、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1、Kimiを比較できます。
• コストゼロのプロトタイピング：検証段階でクレジットカードを使わずに、概念実証のエージェント、チャットボット、自動化パイプラインを構築できます。
• コストを考慮した本番環境でのルーティング：重要度の低いトラフィック（バッチ要約、ログ分析、下書き生成など）は無料モデルにルーティングし、有料のクォータは売上に直結する処理のために確保できます。
• 趣味・学生向けのアクセス：個人開発者、学生、副業でプロジェクトを作る人は、月額数百ドルかかるはずのフロンティアモデルを利用できます。

多くの「無料LLM API」プロバイダーの問題点は断片化にあります。Google AI StudioはGemini、GroqはLlama、OpenRouterは毎週異なる組み合わせのモデルを提供しており、それぞれ別々のアカウント、APIキー、レート制限の管理が必要です。AIHubMixは、自動的なプロバイダーフェイルオーバーに加えて、既存のOpenAI SDK呼び出しをそのまま置き換えられる1つのOpenAI互換エンドポイントの下で27種類以上の無料モデルを統合しています。

無料モデルの全カタログ（27種類以上、2026年5月時点）

AIHubMixは現在、OpenAI、Google、Zhipu、Kimi、MiniMax、Xiaomiなどの主要プロバイダーにまたがる27種類以上の無料モデルを提供しており、新しいモデルの登場に合わせてラインナップは増え続けています。

汎用チャットおよび推論モデル

GPT-4oおよびGPT-4.1ファミリー、Gemini Flash、国産のフラッグシップモデルを対象とし、日常的なQ&A、コンテンツ生成、文書分析、多言語チャットに適しています。gpt-4o-freeはテキストと画像の混在入力に対応し、gemini-3-flash-preview-freeは超長文のコンテキスト（100万トークン以上）を提供します。その他のモデルは、速度と性能のバランスがそれぞれ異なります。

無料のコーディングモデル（最大のカテゴリ）

無料枠の中で最も充実したカテゴリで、Kimi、MiniMax、Zhipu GLM、Qwenの専用コーディングモデルシリーズを集めています。無料のGitHub Copilot代替や無料のCursorバックエンドを探しているなら、ここから始めるのがおすすめです。

無料の画像生成モデル

GPT-Image-2-free

2026年4月に公開されたOpenAIの次世代画像生成モデルで、推論機能を内蔵した初の画像モデルです。生成前に構図を自動で計画し、ウェブから視覚的な参考情報を取得し、出力を自己チェックします。そのため、GPT Image 1.5より明らかに高い品質が得られます。

4096×4096の解像度まで対応し、GPT Image 1.5の約2倍の速度で生成でき、1つのプロンプトから最大8枚のスタイルが統一された画像を生成できます。テキスト描画が特に強みで、ラテン文字、CJK、ヒンディー語などの文字体系に約99%の文字単位の精度で対応するため、ポスター、マーケティング素材、UIのプロトタイプ、正確なタイポグラフィが求められるあらゆる場面に適しています。

gemini-3.1-flash-image-preview-free（Nano Banana 2）

2026年2月にGoogle DeepMindが公開したモデルで、Proレベルの画質とFlashレベルの速度を両立し、4Kの画像を4〜6秒で生成します。従来の画像モデルとは異なり、Nano Banana 2は標準のChat Completions APIに直接統合されているため、別個の画像用エンドポイントは不要です。会話で必要な内容を伝えるだけで画像を生成でき、やり取りを重ねて編集を続けられます。たとえば、まず商品写真を生成し、その後1文で背景を夕焼けの風景に変えることができます。また、ウェブからのリアルタイムな視覚的グラウンディングにも対応しており、特定のランドマーク、ブランド製品、その他の実在する物体を正確に描画できます。

無料のエージェントおよび推論モデル

Xiaomiの MiMoシリーズは、複雑な推論、関数呼び出し、ツール利用のために設計されており、多段階の計画と連鎖的なツール実行を必要とする自律型エージェントのワークフローに適しています。

AIHubMixの無料モデルTop 5 🔥

coding-glm-5.1-free：最高の無料コーディングモデル

2026年4月にZhipu AIが約754Bパラメータで公開しました。GLM-5.1は、SWE-bench Proで58.4%を記録し、オープンソースモデルとして初めて1位になりました。これは、GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）、Gemini 3.1 Pro（54.2%）を上回る結果です。推論、コーディング、エージェント、ツール利用、ブラウジングをカバーする12のベンチマークで、バランスの取れた能力を示しており、要求の厳しい開発者のワークフローに適しています。AIHubMix経由であれば、Cursor、Cline、Aider、Claude Codeの環境に、費用をかけずにそのまま導入できるアップグレードとして使えます。

coding-glm-5-free：オープンソースのコード強豪

GLM-5.1の前世代モデルで、745Bパラメータ（44B稼働）のMoEアーキテクチャを採用し、2026年2月に公開されました。SWE-bench Verifiedで77.8%を記録し、Terminal Bench 2.0を含むエージェントコーディングのリーダーボードでオープンソースの最高水準を達成しました。全体的なコーディング能力はClaude Opus 4.5と同等です。

gpt-4.1-free Hot：無料で使える最高の100万コンテキストモデル

コンテキスト 1M · レイテンシ 0.529秒 · スループット 72 TPS · 入出力とも無料

2025年4月に公開されたOpenAIの次世代フラッグシップモデルです。コーディングと指示への追従でGPT-4oを全面的に上回り、SWE-bench Verifiedで54.6%、IFEvalで87.4%を記録しています。100万トークンの超長文コンテキストは、大規模な文書分析、コードベースの理解、複雑なエージェントのワークフローに特に適しています。無料版はAzure上でホストされており、高速な応答と高い安定性を提供します。

xiaomi-mimo-v2-pro-free New：無料で使える最高のエージェントモデル

コンテキスト 256K · レイテンシ 1.673秒 · スループット 41 TPS · 入出力とも無料

Xiaomiの大規模推論モデルで、総パラメータ1T超のMoEアーキテクチャを採用し、推論時には約42Bが稼働します。Intelligence Indexで世界8位（中国のモデルでは2位）にランクインしています。コーディング能力はClaude Sonnet 4.6を上回り、エージェント全般の能力はOpus 4.6に迫るため、複雑なコード生成や長い連鎖を伴う複数ツールのワークフローに適した選択肢です。

xiaomi-mimo-v2.5-free：無料で使える最強のオープン推論モデル

MiMoシリーズの現行トップモデルで、Artificial Analysis Intelligence Indexのスコアは54です。ハイブリッドアテンションのMoEアーキテクチャ（総計1.02T、稼働42B）を採用し、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。汎用的なエージェント能力、複雑なソフトウェアエンジニアリング、長期的なタスクにおいてV2-Proから全面的に向上しており、1セッションで1,000回を超えるツール呼び出しを伴うエージェントのワークフローに対応します。

AIHubMixとOpenRouterの比較

どの無料AI APIを選ぶべきか？

「無料AI API」「OpenRouter代替」「無料Claude API」で検索すると、断片的な情報の山に行き当たることが多いでしょう。OpenRouterはこの分野で最も引用される名前ですが、その無料枠とAIHubMixの無料枠は根本的に異なる課題を解決しています。前者はオープンソースモデルの幅広さに最適化されており、後者は支払いなしでフロンティアの独自モデルにアクセスできることに最適化されています。

OpenRouterが優れている点

• オープンソースの多様性：作業の中心がDeepSeek、Llama 3.3、Qwen、またはコミュニティがファインチューニングしたモデルであれば、OpenRouterのカタログの方が広範です。
• 無料モデルのランダムルーティング：openrouter/free仮想モデルは、利用可能な無料のオープンソースモデルをいずれか選択するため、低コストのフォールバックチェーンに役立ちます。
• インディーOSSコミュニティにおける長年のブランド認知度。

AIHubMixが優れている点

• クローズドソースのフロンティアモデルを無料で利用可能：GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3、そしてGLM-5.1経由のClaude級の性能が、0ドルで利用できます。OpenRouterの無料枠ではこれらは対象外です。
• Claude Codeのネイティブ統合：AIHubMixは/v1/chat/completions（OpenAI形式）と/v1/messages（Anthropic形式、anthropic-betaおよびanthropic-versionヘッダーの転送に対応）の両方を提供しています。ANTHROPIC_BASE_URLを設定するだけで、プロキシや変換レイヤーなしに組み込めます。
• 同じゲートウェイでの画像生成：チャットに使っているのと同じAPIキーで、GPT-Image-2やNano Banana 2を呼び出せます。
• モデルごとのマルチプロバイダーフェイルオーバー：あるモデルプロバイダーが制限をかけたり性能が低下したりした場合、リクエストは透過的に別のルートへ振り分けられ、単一プロバイダーのゲートウェイが提供できる上限を超えた実効的な上限が得られます。
• 累積の無料枠が大きい：単一の200リクエストの枠ではなく、27以上のモデルに日次上限が分散されています。

AIHubMixを選ぶべき場合：OpenAI、Anthropic、Googleのフラッグシップモデルを無料で使いたい、単一のOpenAI互換エンドポイントが欲しい、同じゲートウェイで画像生成も使いたい、という場合です。

OpenRouterを選ぶべき場合：オープンソースモデル（Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma）だけが必要で、フロンティアの独自モデルへのアクセスよりも、最も広範なオープンソースカタログを優先する場合です。

無料AIモデルAPIキーの取得方法（3ステップ）

AIHubMixで無料モデルを利用するまでの全体の流れは次のとおりです。

1. サインアップ：aihubmix.comでメールアドレスまたはOAuthを使って登録します。クレジットカードは不要です。
2. API KeysページでAPIキーを作成します。形式はsk-...です。
3. 無料モデルカタログからモデルを選び、呼び出しを開始します。

利用シーンと連携

Claude Code（Anthropic CLI）での無料モデル

Claude Codeは、Anthropicの公式AIコーディングCLIであり、多くの開発者のワークフローの中核になっています。1行の環境変数を設定するだけで、Claude CodeをAIHubMix経由でルーティングでき、無料のコーディングモデルであればどれでもバックエンドとして使えます。Anthropicの課金設定は不要です。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_KEY"
claude

実践的なルーティング戦略：日常的なコード生成はkimi-for-coding-freeまたはcoding-glm-5.1-freeに任せ、ドキュメントやコメントにはgpt-4.1-freeを使い、複雑なタスクの計画とオーケストレーションはxiaomi-mimo-v2-pro-freeに担当させます。開発支援パイプライン全体が推論コストゼロで動作します。セットアップの詳細はClaude Code統合ドキュメントをご覧ください。Claude Desktopでも直接利用できます。

Cursor、Cline、Aiderなどの AIコーディングエディタでの無料モデル

カスタムのOpenAI互換エンドポイントに対応するAIコーディングエディタであれば、AIHubMixの無料モデルで動作します。ベースURLとしてhttps://aihubmix.com/v1を設定し、*-freeのモデルを選ぶだけです。IDEアシスタントで有料のGPT-5やClaudeを使っている場合の、そのままの代替になります。

AIエージェントと自律型ワークフローでの無料モデル

2025年11月にリリースされたオープンソースの自律型AIエージェントプラットフォームOpenClawは、現在320万以上のユーザーを抱えています。WhatsApp、Telegram、Slack、Discordなど、主要なメッセージングチャネルのほぼすべてに対応しており、ユーザーがすでに業務で使っているプラットフォーム内で、AIエージェントが直接タスクを実行できます。AIHubMix経由では、xiaomi-mimo-v2-pro-freeとcoding-glm-5.1-freeのどちらもバックエンドモデルとしてスムーズに動作し、関数呼び出し、マルチターンのコンテキスト、構造化出力を完全にサポートします。

Hermes Agentは、NousResearchのエージェントフレームワークで、ツール利用と構造化JSON出力に深く最適化されています。そのexecute_codeツールは、複数ステップのパイプラインを1回の推論呼び出しにまとめ、往復回数を大幅に減らします。厳密なJSON出力を必要とする自動化パイプラインに最適です。AIHubMixの複数プロバイダー間での自動レート制限ローテーションにより、単一プロバイダーの上限に達しても、長時間実行されるタスクが中断されないようになっています。

オープンソースクライアントでの無料モデル

AIHubMixは、いくつかの人気のあるオープンソースアプリケーションで公式にサポートされているAPIプロバイダーです。

• デスクトップチャットクライアント：Cherry Studioは、最も人気のあるローカルAIチャットクライアントの1つで、シンプルなUIと便利な複数モデル管理機能を備えています。APIプロバイダーとしてAIHubMixを選択すると、デスクトップのチャット画面でGPT-4.1、Gemini Flash、GLM-5.1などの無料モデルを利用できます。
• マルチモデルのプロキシと翻訳：LiteLLMは、複数の無料モデルにまたがる統一的な呼び出し管理と負荷分散を提供します。NextAI Translatorは、高品質な多言語翻訳のための無料モデルに対応しています。
• MCP / IDE連携：Claude Desktop、Continue、Open WebUI、およびOpenAI互換エンドポイントを受け付けるあらゆるツール。

レート制限と無料枠

AIHubMixの無料モデルは、モデルごとのレート制限の下で動作します。制限は毎分リクエスト数（RPM）と1日あたりのトークン上限で示されます。詳細は各モデルのページaihubmix.com/modelsに掲載されています。単一プロバイダーの無料枠と比べると次のとおりです。

• OpenRouterより余裕がある：各モデルを複数のプロバイダーが支えており、あるモデルプロバイダーが制限をかけた場合は自動フェイルオーバーします。
• Google AI Studioより累積上限が高い：単一モデルで1日1,500リクエストに限られるのではなく、AIHubMixでは27以上の無料モデルにトラフィックを分散できます。
• 予期せぬ期限切れがない：枠は毎日リセットされ、30日間のトライアル打ち切りはありません。

本番環境のトラフィックには、critical pathには有料枠、補助的なワークロードには無料モデルを使うパターンを推奨します（バッチ要約、ログの補強、下書き生成、収益に直結しない機能など）。

FAQ

Q：OpenRouter、AIMLAPI、Google AI Studioではなく、AIHubMixを選ぶ理由は何ですか？

A：AIHubMixは、27以上の継続的に更新される無料モデルを含む500以上のグローバルモデルを集約する統一OpenAI互換APIを提供しています。OpenRouterと異なり、無料枠にはオープンソースだけでなく、GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3などのフロンティアの独自モデルも含まれます。有料モデルの価格設定も競争力があります。プラットフォームはAIHubMix, LLC（米国）が公式に運営しており、主要なクラウドベンダーからの正式な認可を受けているため、安定性とコンプライアンスの両面で信頼できます。

Q：AIHubMixの無料モデルを使うにはクレジットカードが必要ですか？

A：いいえ。メールアドレスまたはOAuthでサインアップし、APIキーを作成すれば、すぐに呼び出しを始められます。無料モデルは、支払い方法を登録していなくても即座に利用できます。

Q：AIHubMixの無料モデルには利用期限やトライアルの期限がありますか？

A：トライアルの期限はありません。無料モデルは、それぞれの毎分および1日の上限の範囲内で、期限なく利用できます。上限はRPMと1日あたりのトークン上限で示されており、詳細は各モデルのページを参照してください。

Q：無料モデルのうち、コーディング能力が総合的に最も高いのはどれですか？

A：2026年5月時点では、coding-glm-5.1-freeが首位です。そのSWE-bench Proスコアは58.4%で、GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）、Gemini 3.1 Pro（54.2%）を上回っており、SWE-bench Proのリーダーボードで首位に立った最初のオープンソースモデルです。kimi-for-coding-freeは、複数ファイルにまたがるコンテキストの理解とコードのリファクタリングに特に優れています。

Q：AIHubMixの無料モデルは本番環境に適していますか？

A：中程度の本番トラフィックであれば、慎重な枠の計画を立てることを前提に、適しています。AIHubMixの自動フェイルオーバーが複数プロバイダー間で負荷を分散し、実効的に利用できる枠を増やします。より高トラフィックの本番環境では、コアの推論は有料枠で実行し、補助的な処理（バッチ要約、ログ分析、クリティカルでない経路）は無料モデルに振り分けて、コストと安定性のバランスを取るのがよいでしょう。

Q：OpenAIのPythonまたはNode.js SDKでAIHubMixの無料モデルを使えますか？

A：はい。AIHubMixは完全にOpenAI互換です。base_urlをhttps://aihubmix.com/v1に設定すれば、公式のOpenAI SDK、LangChainの統合、LlamaIndexのパイプライン、AIゲートウェイのいずれでも利用できます。コードの書き直しは不要です。

Q：AIHubMixは無料の画像生成APIに対応していますか？

A：はい。無料の画像生成には、GPT-Image-2（OpenAIの初の推論機能を備えた画像モデルで、最大4096×4096）とNano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview-free、4Kを4〜6秒で生成）が含まれます。どちらも標準のchat-completionsまたは画像エンドポイントからアクセスでき、別途の課金や枠の仕組みはありません。

今すぐ始める

AI機能を、ランウェイを燃やし尽くすことなく出荷する準備はできていますか？aihubmix.comでサインアップし、無料のAPIキーを取得すれば、数分で27以上のフロンティアモデルを呼び出し始められます。より深い連携ガイド、モデルの性能仕様、枠の詳細、SDKの例については、AIHubMix公式ドキュメントをご覧ください。無料モデルの完全なカタログはaihubmix.com/modelsにあります。

関連ガイド： Claude Codeのセットアップ · Cherry Studio連携 · LiteLLMゲートウェイ · OpenClawエージェントプラットフォーム · 構造化出力のためのHermes Agent

参考文献と出典

• Introducing GPT-4.1 | OpenAI
• MiMo-V2-Pro | Xiaomi
• MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi
• GLM-5.1 | Hugging Face
• GLM-5.1 Overview | Z.AI Developer Docs
• GLM-5.1 SWE-bench Pro Results | VentureBeat
• GLM Coding Plan | Zhipu AI
• OpenClaw | Official Docs
• Hermes Agent | Nous Research
• Claude Code LLM Gateway Docs | Anthropic

最終更新：2026年5月7日