MallitAvoin lähdekoodi 🇺🇸 24.07.2026 06:04

Z.ai:n GLM 5.2: Kustannustehokas kiinalainen tekoälyn koodausmalli

AnthropicAnthropic OpenAIOpenAI
Kiinalainen laboratorio Z.ai julkaisi GLM 5.2:n, avoimen painoin LLM:n, jossa on 753 miljardia parametria (40 miljardia aktiivista). API-hinnoittelu on 4,40 dollaria miljoonaa ulostulotokenia kohden – viidesosa Anthropicin Opus 4.8:n hinnasta ja kymmenesosa Fable-hinnasta. Malli yltää lähes vertailutasolle koodauksessa ja kyberturvallisuudessa, mutta yhdysvaltalaiset tarkkailijat ovat huolissaan datan reitityksestä. Koodaajien kokemukset ovat ristiriitaisia: hyvä pitkäjänteisissä tehtävissä ja front-end-suunnittelussa, mutta jotkut kohtaavat käyttörajoituksia ja hallusinaatioita.
Pekingiläinen tutkimuslaboratorio Z.ai julkaisi 16. kesäkuuta GLM 5.2 -nimisen avoimen painojen suurkielimallin (LLM), jossa on 753 miljardia parametria ja 40 miljardia aktiivisena kerrallaan, MIT-lisenssin alaisena. Sen API-hinta on 4,40 dollaria miljoonaa lähtötunnusta kohti, mikä on huomattavasti halvempi kuin Anthropicin Opus 4.8 (22 dollaria miljoonaa kohti) ja Fable (44 dollaria miljoonaa kohti). Malli on lähes yhtä hyvä kuin Opus 4.8 agenttimaisissa koodausvertailuissa, kuten FrontierSWE ja PostTrainBench, ja saa hyviä tuloksia kyberturvallisuuden vertailuissa, mikä herättää vertailuja Anthropicin Mythosiin. Z.ain oma raportti osoittaa kuitenkin, että GLM 5.2 jää jälkeen Opus 4.8:sta ja OpenAI:n GPT-5.5:stä useimmissa koodausvertailuissa; esimerkiksi SWE-Marathonissa se suoritti 13 prosenttia tehtävistä, kun taas Opus 4.8 suoritti 26 prosenttia. Kehittäjät raportoivat vaihtelevista kokemuksista: Together AI:n Zain Hasan sanoo, että GLM 5.2 selviytyy hyvin pitkän aikavälin tehtävistä ja omaa hyvän verkkosuunnittelumaun; MetaRouterin David Nix löytää mallin olevan 'todella lähellä' huippumalleja front-end-työssä ja hoitaa 10–20 prosenttia hänen LLM-tehtävistään. Toisilla, kuten Indhic AI:n Sai Kiran Myadaramilla, oli ongelmia nopeusrajoitusten ja harhojen kanssa, ja hän suosii OpenAI:n Codexia. Avoin painomuoto mahdollistaa itse isännöinnin, mikä ratkaisee Yhdysvaltojen yritysten tietoturvaan liittyviä huolenaiheita.
Lähde: IEEE Spectrum AI — Alkuperäinen
Aiemmat aiheeseen liittyvät kirjoituksemme ↓
Tuoreet uutiset