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.
Инженер по ИИ из компании Together AI Заин Хасан, стремясь сэкономить, направляет простые задачи на модель GLM 5.2, выпущенную 16 июня пекинской лабораторией Z.ai. Модель с открытыми весами (open-weight model) имеет 753 миллиарда параметров, из которых одновременно активны 40 миллиардов, что ускоряет ответ. API Z.ai стоит 4,40 доллара за миллион выходных токенов — менее пятой части цены Anthropic Opus 4.8 и десятой части цены модели Fable. GLM 5.2 почти догоняет Opus 4.8 в некоторых агентных бенчмарках (agent benchmarks) по кодингу, таких как FrontierSWE и PostTrainBench, а также показывает хорошие результаты в кибербезопасности, что вызвало сравнения с Mythos от Anthropic. Однако собственный отчет Z.ai фиксирует победу GLM 5.2 лишь в двух менее сложных бенчмарках (benchmarks) рассуждений, а в агентном кодинге модель уступает Opus 4.8: в SWE-Marathon GLM 5.2 выполнила 13% задач против 26% у Opus 4.8. Разработчики отмечают, что модель хорошо справляется с длительными задачами и веб-дизайном — Хасан назвал ее «очень хорошим вкусом» в веб-дизайне, а Дэвид Никс из MetaRouter использует ее для 10–20% своих задач. В то же время Сай Киран Мьядарам из Indhic AI столкнулся с быстрым расходом квоты токенов (token quota) и проблемами галлюцинаций (hallucinations) и излишнего планирования, из-за чего вернулся к OpenAI Codex.
出典: IEEE Spectrum AI —
原文