适合持续执行
复杂工程、自主优化、生产级构建,以及反复测试和修复的任务。
Z.AI · Hermes 模型指南
GLM-5.1 面向需要多轮执行的工程任务。Hermes 给它目标、项目、工具和检查方法,它可以持续规划、编程、测试和修复,而不是只给出一次答案。

Hermes 使用时要知道的技术信息
下面这些信息说明 GLM-5.1 在 Hermes 中适合放在哪一层,以及哪些参数会影响成本和检查方式。
使用边界
让 Agent 开始前先检查
按任务选择模型。
复杂工程、自主优化、生产级构建,以及反复测试和修复的任务。
短文案、简单问题和小范围编辑,不需要长时间执行模型。
目标清楚但需要多轮执行和改进时使用 GLM-5.1;需要更大的项目上下文时使用 GLM-5.2;需要最难的最终判断时使用 GLM-5.3。
适合 Hermes 的任务
同一个 GLM 系列可以承担不同角色。先看任务,再决定由哪个模型执行。
从需求出发,完成实现、测试、修复和交付报告。
先跑基准测试,找到瓶颈,修改代码,再测量下一轮结果。
规划迁移、更新依赖文件、运行检查,并列出剩余风险。
把论文或数据源转成可运行、可重复检查的工程。
它可以在长流程中持续记住目标。
这时主要瓶颈是项目上下文。
深入复核比继续自动运行更安全。
Hermes 工作流
Hermes 保存目标、当前进度、测试结果和停止条件。GLM-5.1 可以继续执行,但发布和重要外部动作仍需要清楚的边界和人工批准。
写清结果、工具、限制、测试和完成标准。
规划、实现、测试、检查,再决定下一步。
Hermes 保存已完成工作、失败尝试和未解决风险。
模型准备结果和报告,人工确认是否发布。


实际案例
团队要求 Hermes 在不改变公开 API 的情况下提升数据流水线速度。GLM-5.1 先了解流水线并建立基准测试,找到瓶颈后修改代码,再次运行测试。Hermes 保存每一轮结果。如果速度变快但测试失败,模型必须先修复回归问题才能继续。最后交付代码、基准结果和仍然存在的风险。
Hermes 记录当前测试和性能结果。
GLM-5.1 只修改流水线中划定的一部分。
Hermes 再跑基准测试并比较结果。
只有测试仍然通过,才允许继续。
最终交付包含代码、测量结果、通过的检查和仍然存在的风险。
人工检查生产系统、数据迁移、安全规则和发布决定,都要由人工确认。
成本判断
长任务会消耗更多 token,但它可以减少复杂工程中反复解释、重新准备和手动重启的次数。小任务应该换用更便宜的模型,并缩短工作流。
长任务会消耗更多 token,但如果它减少了复杂工程任务的人工重启,整体成本仍可能更低。
在 Hermes 中使用 GLM-5.1
在 Hermes API 中选择 glm-5.1,写清目标和停止条件,并要求每个重要阶段返回进度报告。
curl https://api.hermes-ai.net/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HERMES_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.1",
"messages": [{"role":"user","content":"Run the approved task and return a short verification report."}]
}'FAQ
Hermes 可以让 GLM-5.1 在范围明确的项目中连续规划、修改、测试、检查和修复,而不是每次回答后重新开始。
它可以在检查点之间继续运行,但生产修改、敏感动作和最终发布仍需要负责人确认。
在 Hermes 任务说明中写清时间限制、token 预算、测试目标、允许修改的文件和停止条件。
适合,但 Hermes 要记录基准数据,测量每次改动,并拒绝破坏测试或导致其他指标下降的修改。
当主要难点是理解大型代码仓库和保持多个文件决定一致时,使用 GLM-5.2。
HERMES API · GLM-5.1
在 Hermes API 中选择 glm-5.1,写清目标和停止条件,并要求每个重要阶段返回进度报告。