Z-AI CODING вышла обновлённая модель"
GLM-5 — это флагманская базовая модель нового поколения от Zai, разработанная для агентной инженерии и способная обеспечить высокую производительность при разработке сложных систем и решении агентных задач на дальних расстояниях.
С точки зрения возможностей кодирования и работы с агентами, GLM-5 достигла высочайших показателей (SOTA) среди моделей с открытым исходным кодом, а по удобству использования в реальных сценариях программирования приближается к Claude Opus 4.5.
Агентное кодирование
Он может автоматически генерировать исполняемый код на основе естественного языка, охватывая такие процессы разработки, как фронтенд, бэкенд и обработка данных, что значительно сокращает цикл разработки от требований до готового продукта.
Задача агента
Обладая способностью к автономному принятию решений и вызову инструментов, он может выполнять все задачи интеллектуального агента — от понимания, планирования до реализации и самопроверки — в условиях неоднозначных и сложных целей, обеспечивая «ввод данных из одного предложения для получения конечного результата».
Рабочий сценарий
Благодаря развитым способностям к долгосрочному планированию и запоминанию он может стабильно выполнять сложные рабочие задачи, состоящие из нескольких этапов, включающие в себя множество шагов и имеющие чёткие логические связи, обеспечивая соблюдение инструкций и достижение целей.
Ролевая игра
Он может точно понимать и последовательно сохранять настройки персонажа, сохранять последовательность повествования, эмоций и логики, а также обеспечивать естественный, развивающийся и максимально захватывающий ролевой опыт.
Генерация сценария / Раскадровки
Значительно улучшена согласованность длинных текстов и проработка сложных персонажей. Теперь система может стабильно генерировать высококачественный контент для сценариев, который можно сразу использовать в производственном процессе.
Больше фундамент — сильнее интеллект
Совершенно новая платформа GLM-5 закладывает прочную основу для развития навыков от «написания кода» до «создания целых проектов»:
Расширенная шкала параметров: увеличена с 355 млрд (активировано 32 млрд) до 744 млрд (активировано 40 млрд), а объем данных для предварительного обучения — с 23 до 28,5 трлн.
Более высокая вычислительная мощность для предварительного обучения значительно повысила общий уровень интеллекта модели.
Асинхронное обучение с подкреплением: разработана новая платформа Slime для поддержки более крупных моделей и решения более сложных задач обучения с подкреплением, что повышает эффективность рабочих процессов после обучения.
Предложен алгоритм асинхронного обучения с подкреплением, который позволяет модели непрерывно обучаться на основе взаимодействий на больших расстояниях и полностью раскрывать потенциал предварительно обученных моделей.
Механизм разреженного внимания: впервые интегрирован механизм разреженного внимания DeepSeek, который обеспечивает сохранение производительности при работе с длинными текстами без потерь, значительно снижая затраты на развертывание модели и повышая эффективность использования токенов.
2
Производительность при кодировании на уровне Claude Opus 4.5
GLM-5 по производительности не уступает Claude Opus 4.5 при выполнении задач в области разработки программного обеспечения, набрав наибольшее количество баллов среди моделей с открытым исходным кодом по широко признанным отраслевым тестам.
По результатам тестов SWE-bench Verified и Terminal Bench 2.0 GLM-5 набрала 77,8 и 56,2 балла соответственно, опередив Gemini 3.0 Pro по общей производительности.
Пользуюсь мне заходит🔥
