Z.AI выпустила GLM-5 - открытую модель для реальной разработки, а не для кодинга на вайбах
Китайская Z.AI представила GLM-5 - открытую языковую модель на 744B параметров для сложной инженерии и агентных задач с результатами близкими к Claude Opus 4.5.
11 февраля китайская компания Z.AI выкатила GLM-5 - очередную открытую языковую модель, но на этот раз с явной заявкой на серьёзную инженерную работу, а не просто генерацию кода по наитию.
Модель позиционируется как инструмент для "агентной инженерии" вместо привычного "кодинга на вайбах". Идея в том, что GLM-5 должна не просто выдавать фрагменты кода, а вести проекты от начала до конца: планировать архитектуру, рефакторить большие кодовые базы, глубоко дебажить и выполнять длинные цепочки задач с сохранением контекста.
Под капотом - mixture-of-experts архитектура с 744 миллиардами параметров (40B активных), обученная на 28.5 триллионах токенов вместо прежних 23T. Встроили DeepSeek Sparse Attention для снижения стоимости инференса при сохранении большого контекстного окна, плюс асинхронное обучение с подкреплением для более быстрых итераций.
По бенчмаркам GLM-5 показывает результаты уровня топовых открытых моделей и, по заявлениям разработчиков, приближается к Claude Opus 4.5 на задачах разработки ПО:
- 77.8 на SWE-bench Verified
- 56.2 на Terminal-Bench 2.0
Плюс сильные показатели на веб-поиске и мультиинструментальном планировании.
Веса опубликованы с открытой лицензией, модель доступна через чат и API Z.AI. Уже есть инструкции по развёртыванию через vLLM и SGLang, причём с поддержкой китайских ускорителей вроде Huawei Ascend - явный намёк на импортозамещение в условиях санкций.
Z.AI явно делает ставку на практическое применение: их GLM-4.7 вышла в конце 2025-го, а теперь GLM-5 претендует на роль полноценного инструмента для реальной разработки, где важны не только цифры в бенчмарках, но и способность работать с большими контекстами, вызывать инструменты и выдавать структурированные результаты на протяжении долгих сессий.
Посмотрим, насколько эти амбиции соответствуют реальности - пока что это очередная модель в бесконечном потоке релизов, но заявленные возможности звучат интригующе.
Смотрите также
-
ИИ-агент·Brain: как ИИ решает, что Azure официально упал
-
Opensource·pxpipe: опенсорс-инструмент, который прячет текст в PNG и снижает расходы на Claude Code до 70%
-
ИИ-агент·Apple встроила MCP-сервер прямо в Safari — теперь ИИ-агенты могут управлять браузером
-
ИИ-агент·Microsoft переделывает Copilot: единое приложение, агенты AutoPilot и ставка на «реальную работу»
-
ИИ-агент·Claude Science: рабочая среда Anthropic для учёных
-
ИИ-агент·Sakana AI представила Fugu Ultra — мультиагентную систему для сложных задач
-
Opensource·North Mini Code от Cohere: агентная модель для разработчиков вышла в open-source
-
Исследования·Count Anything: нейросеть, которая умеет считать объекты на любом изображении
-
ИИ-агент·Meta запускает платного ИИ-агента за $200 в месяц
Блог