GLM-5: что умеет новая флагманская модель ИИ и где применять

GLM-5 — это новая флагманская модель большого языка (Large Language Model) от компании Z.ai (известной также как Zhipu AI), выпущенная 12 февраля 2026 года. Эта модель представляет собой значительный шаг вперёд по сравнению с предыдущей GLM-4.7, фокусируясь на "агентской инженерии" — переходе от простого написания кода к автоматизированному созданию целых проектов и систем. GLM-5 разработана для сложных задач в инженерии систем и долгосрочных агентских сценариях, где ИИ должен планировать и выполнять действия на протяжении многих шагов.

Что такое GLM-5 и зачем она нужна?

GLM-5 — это модель на основе трансформера с Mixture-of-Experts (MoE) архитектурой, имеющая 744 миллиарда общих параметров и 40 миллиардов активных. Она обучена на 28,5 триллионах токенов данных, что на 5,5 триллиона больше, чем у GLM-4.5. Ключевой особенностью является интеграция DeepSeek Sparse Attention (DSA), которая снижает затраты на деплоймент в 6-10 раз по сравнению с аналогами, сохраняя контекст до 205 тысяч токенов. Это позволяет модели обрабатывать длинные последовательности без потери производительности.

Модель ориентирована на:

• Кодирование и разработку: GLM-5 показывает лучшие результаты среди open-source моделей в задачах программирования. На бенчмарке SWE-bench Verified она набрала 77,8%, опередив Claude Opus 4.5.
• Агентские задачи: Подходит для долгосрочного планирования, где ИИ действует как автономный агент, строя сложные системы.
• Разумение и минимизация галлюцинаций: GLM-5 имеет рекордно низкий уровень галлюцинаций среди всех моделей (включая проприетарные), с рейтингом -1 на AA-Omniscience Index — улучшение на 35 пунктов по сравнению с предшественником.

GLM-5 — первая frontier-модель, полностью обученная на чипах Huawei Ascend, что демонстрирует независимость от американских технологий. Она выпущена под MIT-лицензией, что делает её полностью open-source и подходящей для коммерческого использования.

Технические инновации

Разработка GLM-5 включала несколько прорывов:

• Масштабирование: Увеличение параметров с 355B (в GLM-4.5) до 744B и данных с 23T до 28.5T токенов.
• Асинхронная RL-инфраструктура "slime": Новая система на базе Megatron-LM и SGLang, которая ускоряет обучение в RL (Reinforcement Learning) и позволяет проводить больше итераций пост-обучения. Это помогает модели лучше справляться с реальными сценариями программирования.
• Оптимизации: Использование Muon-оптимизатора, QK-нормализации, частичного RoPE и MTP для спекулятивного декодирования. Модель поддерживает контекст 200K-205K токенов и совместима с инструментами вроде Claude Code и OpenClaw.

В бенчмарках GLM-5 лидирует среди open-source: улучшения на Humanity's Last Exam (+7,6%), BrowseComp (+8,4%) и Terminal-Bench-2.0 (+28,3%). На Artificial Analysis Intelligence Index она набрала 77,8 пунктов, что делает её одной из лучших в мире.

Как использовать GLM-5?

GLM-5 доступна бесплатно для тестирования на https://chat.z.ai — это чат-бот, где вы можете задавать вопросы и экспериментировать без прокси, даже из России. Для разработчиков:

• API: Через api.z.ai или BigModel.cn. Цены: от $0,2 за 1M токенов ввода (для Air-версий).
• Локальный запуск: Модель на Hugging Face (zai-org/GLM-5) или Ollama. Для Mac с M-чипами используйте MLX, для NVIDIA — NIM. Оптимизированные версии (например, 2-бит GGUF от Unsloth) уменьшают размер до 241 ГБ.
• Интеграции: Работает с Claude Code, Kilo Code, OpenClaw и другими инструментами для кодирования.

Пользователи отмечают высокую скорость и качество, хотя на старте могут быть проблемы с производительностью (например, 20 минут на простую задачу). Модель в 6-10 раз дешевле аналогов вроде Claude Opus 4.6.

Заключение

GLM-5 от Z.ai — это прорыв в open-source ИИ, приближающий нас к AGI (Artificial General Intelligence). Она сочетает мощь, эффективность и доступность, делая сложные задачи вроде системной инженерии и агентского планирования проще для всех.