Z.ai випустила GLM-5.2 з відкритими вагами: 753B параметрів, контекст 1M і ліцензія MIT

2 хв. читання

Що сталося

Китайська лабораторія Z.ai (колишня Zhipu AI) 13 червня 2026 року виклала у відкритий доступ GLM-5.2 — велику мовну модель на 753 млрд параметрів з архітектурою Mixture-of-Experts і ліцензією MIT. Ваги доступні для завантаження на Hugging Face, а сама модель заточена під «довгі» завдання: автономне програмування, агентні сценарії та роботу з інструментами.

Деталі

  • Контекстне вікно — до 1 млн токенів. Новий механізм IndexShare повторно використовує один індексатор на кожні чотири шари розрідженої уваги і знижує обчислення на токен у 2,9 раза за максимальної довжини контексту.
  • За заявленими бенчмарками GLM-5.2 обходить GPT-5.5 у кодингу: SWE-bench Pro — 62,1 проти 58,6, FrontierSWE — 74,4% проти 72,6%, тест роботи з інструментами MCP-Atlas — 77,0 проти 75,3 (дані Z.ai на дату релізу, 13 червня).
  • Ліцензія MIT без регіональних обмежень: модель можна завантажити, донавчити і запускати самостійно, сплачуючи лише за обчислення. Доступ також є через API Z.ai (тарифи від $12,6/міс) і понад 20 сторонніх середовищ розробки.

Що це означає

Стосується розробників і тих, хто будує ШІ-агентів або хоче запускати модель у себе без прив’язки до хмари. Головна цінність не в тому, що «обігнали GPT-5.5 на пару пунктів», а в поєднанні відкритих ваг, ліцензії MIT і заявленої вартості роботи приблизно в 6 разів нижчої, ніж у закритого конкурента: для команд це реальна економія і контроль над даними. Але є нюанс: бенчмарки наводить сам розробник, незалежних замірів поки що мало — перевіряйте на своїх завданнях. І окремий ризик для бізнесу: хмарний API китайського провайдера означає передавання даних на його сервери, тож для чутливих проєктів локальний запуск виглядає безпечніше — ліцензія його дозволяє. Водночас 753 млрд параметрів — не «домашній» масштаб: повноцінний запуск потребує серйозного заліза, а локально реалістичні квантовані збірки.

Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.