Un modèle de codage IA chinois économise les ressources

L’ingénieur en IA de Together AI, Zain Hasan, soucieux de réduire les coûts, oriente les tâches simples vers le modèle GLM 5.2, publié le 16 juin par le laboratoire pékinois Z.ai. Ce modèle à poids ouverts compte 753 milliards de paramètres, dont 40 milliards sont actifs simultanément, ce qui accélère la génération des réponses. L’API de Z.ai coûte 4,40 dollars par million de tokens en sortie, soit moins d’un cinquième du prix d’Anthropic Opus 4.8 et un dixième de celui du modèle Fable. GLM 5.2 talonne presque Opus 4.8 sur certains benchmarks agentiques de codage, comme FrontierSWE et PostTrainBench, et affiche également de bons résultats en cybersécurité, ce qui a suscité des comparaisons avec Mythos d’Anthropic. Cependant, le rapport interne de Z.ai ne relève la victoire de GLM 5.2 que sur deux benchmarks de raisonnement moins exigeants, tandis qu’en codage agentique le modèle reste en retrait par rapport à Opus 4.8 : sur SWE-Marathon, GLM 5.2 a réussi 13 % des tâches contre 26 % pour Opus 4.8. Les développeurs soulignent que le modèle se débrouille bien sur les tâches longues et le webdesign — Hasan a qualifié son style de « très bon goût » en matière de conception web —, et David Nix, de MetaRouter, l’utilise pour 10 à 20 % de ses tâches. En revanche, Sai Kiran Myadaram, d’Indhic AI, a rapidement épuisé son quota de tokens et rencontré des problèmes d’hallucinations et de planification excessive, ce qui l’a conduit à revenir à OpenAI Codex.