В мире генерации изображений давно есть модели, которые отлично рисуют сцены — но заметно хуже справляются с текстом на картинках. Потому что создание красивого изображения и создание картинки с чёткими буквами и читаемым текстом — это две разные задачи.
14 января 2026 года компания Z.ai (ранее Zhipu AI) выпустила новую open-source модель GLM-Image — источник которой уже доступен широкому сообществу. Эта модель сочетает в себе сильное языковое понимание и визуальное качество, что по-сути решает задачу, с которой многие генераторы сталкиваются до сих пор.
Что нового в GLM-Image
В отличие от классических моделей, которые просто интерпретируют запрос и рисуют картинку через диффузию, GLM-Image использует гибридную архитектуру:
- авторегрессию для понимания текста
- диффузионный декодер для прорисовки деталей
- специализированный механизм, который помогает отображать текст на картинках чётко и разборчиво
Это важно, потому что до сих пор многие генераторы:
- размазывают буквы
- искажают надписи
- придумывают «псевдотекст» вместо настоящих слов
GLM-Image устраняет эту проблему, и по бенчмаркам уже показывает лучший результат по точности текста на картинках среди open-source моделей.
Где это может пригодиться
GLM-Image позиционируется не как инструмент для художественного арт-контента, а как практичный инструмент для информации с текстом в изображениях:
- маркетинговые постеры
- инфографика
- презентации
- посты с заголовками внутри картинки
Ещё одно преимущество — модель создана полностью на отечественном оборудовании (с использованием чипов Huawei Ascend), что снижает зависимость от зарубежных решений.
Почему это интересно
Большинство популярных генераторов уже умеют создавать живописные или креативные изображения, но текст на них часто:
- нечитабелен
- с пропусками
- похож на случайный набор символов
GLM-Image уже на старте показывает, что умеет справляться с этим лучше. Это не значит, что она заменит всех остальных, но в задачах контента с текстом, заголовками и инфографикой — это серьёзный шаг вперёд.
Как попробовать
Пока модель только появилась, она доступна через open-source репозитории и API. Это значит, что её можно:
- запускать локально
- подключать к собственным сервисам
- использовать с собственными данными и промтами
Если ты работаешь с генерацией изображений регулярно — имеет смысл опробовать GLM-Image в задачах, где важен именно текст в картинке.
Подробнее — читать на AI-Stat
Полный разбор архитектуры, бенчмарки и сравнение с другими генераторами — доступен в оригинальной статье на ai-stat.ru:
https://www.ai-stat.ru/news/2026-01-14-glm-image-release
Где удобно тестировать модели
Для быстрого сравнения разных нейросетей и генерации изображений в одном месте удобно использовать платформы вроде Aijora, где можно:
- быстро менять модели
- сравнивать результаты
- работать с различными задачами визуализации
Попробовать разные подходы можно также там — это полезно для понимания сильных и слабых сторон каждого генератора.