Открытая модель ИИ только что превзошла GPT-5.5 по ключевым кодовым тестам и стоит примерно в шесть раз дешевле, чем у OpenAI. Модель Z.AI GLM-5.2, представленная с 13 по 16 июня, предназначена для выполнения длинных и сложных задач программирования, которые отличают демонстрационные примеры от инструментов, готовых к производству.
Модель немного превосходит GPT-5.5 примерно на 1% на FrontierSWE и занимает первое место среди всех открытых моделей на тестах длинносрочного программирования. Она также показывает высокие результаты на PostTrainBench и SWE-Marathon — двух тестах, оценивающих способность модели решать многоэтапные инженерные задачи, развивающиеся в ходе длительных взаимодействий.
Что на самом деле предлагает GLM-5.2
GLM-5.2 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE). Вместо того чтобы запускать все 744–753 миллиарда параметров при каждом запросе, она активирует примерно 40 миллиардов за раз, направляя каждую задачу специалистам, наиболее подходящим для её выполнения.
Окно контекста увеличилось с 200 000 токенов, доступных в предшественнике GLM-5.1, до 1 миллиона токенов. Для сравнения: 1 миллион токенов примерно эквивалентен передаче модели всей большой кодовой базы и запросу на анализ всего этого сразу.
На стандартных тестах GLM-5.2 показывает результат 81,0 на Terminal-Bench 2.1 и 62,1 на SWE-bench Pro. Модель также поддерживает два уровня усилий — «High» и «Max», позволяя разработчикам выбирать между скоростью и производительностью в зависимости от задачи.
Полные веса уже доступны на Hugging Face под именем zai-org/GLM-5.2, выпущены под открытой лицензией MIT, что означает, что разработчики могут использовать, изменять и коммерчески развертывать модель практически без ограничений.
Стратегия быстрой итерации Z.AI
Z.AI, компания ранее известная как Zhipu AI, демонстрирует стремительный рост в начале 2026 года. GLM-5.2 следует за GLM-5 и GLM-5.1 в быстром темпе выпуска. Доступ к API и полные открытые веса были запущены вскоре после первоначального анонса, вместе с конкретными тарифными планами для разработчиков, предпочитающих хостинговую версию вместо запуска модели самостоятельно.