Chinese AI Coding Model Saves Resources
Anthropic
OpenAI
Chinese model GLM 5.2 from Z.ai lab offers coding quality comparable to leading models at a much lower price: $4.40 per million output tokens vs. tens of dollars for competitors. The open-weight model with 753 billion parameters (40 billion active) is available for self-hosting, addressing data privacy concerns. Developers note its good performance on long tasks and web design, but some complain about limits and hallucinations.
इंजीनियर Zai Həsən (Together AI से) पैसे बचाने के लिए सरल कार्यों को GLM 5.2 मॉडल पर भेजते हैं, जिसे पेइचिंग स्थित Z.ai प्रयोगशाला ने 16 जून को जारी किया था। यह खुले वज़न वाला मॉडल 753 बिलियन पैरामीटर वाला है, जिसमें से 40 बिलियन एक साथ सक्रिय रहते हैं, जिससे प्रतिक्रिया तेज़ होती है। Z.ai चालीस लाख आउटपुट टोकन के लिए $4.40 शुल्क लेता है, जो Anthropic Opus 4.8 की कीमत के पाँचवें हिस्से से भी कम और Fable मॉडल की दसवीं कीमत से भी कम है। GLM 5.2 कुछ एजेंट कोडिंग बेंचमार्क जैसे FrontierSWE और PostTrainBench में Opus 4.8 को लगभग पकड़ लेता है, और साइबर सुरक्षा में अच्छे परिणाम दिखाता है, जिसने Anthropic के Mythos से तुलनाएँ उत्पन्न की हैं। हालाँकि, Z.ai की अपनी रिपोर्ट GLM 5.2 की जीत केवल दो कम जटिल तर्क बेंचमार्क में दर्ज करती है, और एजेंट कोडिंग में यह मॉडल Opus 4.8 से पीछे है: SWE-Marathon में GLM 5.2 ने 13% कार्य पूरे किए, जबकि Opus 4.8 ने 26%। डेवलपर्स ध्यान देते हैं कि मॉडल लंबे कार्यों और वेब डिज़ाइन में अच्छा प्रदर्शन करता है — Həsən ने इसे वेब डिज़ाइन में 'बहुत अच्छा स्वाद' बताया, और MetaRouter के David Nix अपने 10–20% कार्यों के लिए इसका उपयोग करते हैं। वहीं, Indhic AI के Sai Kiran Myadaram को टोकन कोटा तेज़ी से खत्म होने, भ्रम और अत्यधिक योजना की समस्याओं का सामना करना पड़ा, जिसके कारण वे OpenAI Codex पर लौट आए।
स्रोत: IEEE Spectrum AI —
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