ZhipuAI выпустила GLM-5.2: открытая MoE-модель 750B параметров, MIT-лицензия

2 мин. чтения
Дроп $1000
BYBIT · ФЬЮЧЕРС-ДРОП
Дроп $1000
100 наград новичкам · депозит до 30 июня
Участвовать →

Что произошло

13 июня 2026 года китайская лаборатория ZhipuAI (бренд Z.ai) выпустила GLM-5.2 — открытую языковую модель с архитектурой Mixture-of-Experts. На 27 июня 2026 года модель набрала 83 тысячи загрузок и входит в топ трендов Hugging Face. По данным независимых бенчмарков Artificial Analysis, GLM-5.2 занимает первое место среди открытых моделей мира по интеллектуальному индексу и четвёртое место в общем зачёте — после Fable 5, Opus 4.8 и GPT-5.5.

Детали

Ключевые параметры GLM-5.2:

ХарактеристикаЗначение
АрхитектураMixture-of-Experts (MoE)
Всего параметров~750 млрд
Активных параметров~40 млрд на токен
Контекст1 млн токенов
ЛицензияMIT (без ограничений по региону)

Бенчмарки (независимые, июнь 2026): SWE-bench Pro — 62,1 балла (лучший open-weights), Terminal-Bench 2.1 — 81,0 балла.

Цены через OpenRouter (на 27 июня 2026): $1,40 за 1M входных токенов / $4,40 за выходные. Для сравнения: GPT-5.5 стоит $5 / $30, Claude Opus 4.8 — $5 / $25.

Что это значит

Для разработчиков, которые строят coding-агентов и agentic-пайплайны, GLM-5.2 меняет расчёт. Качество уровня GPT-5.5 при стоимости примерно в 6 раз ниже — это реальная альтернатива для задач с высоким объёмом токенов. MIT-лицензия без региональных ограничений означает возможность деплоя на собственной инфраструктуре без зависимости от API-провайдера.

Для пользователей, которые запускают LLM локально: с 40 млрд активных параметров в MoE-архитектуре для комфортного инференса нужны несколько GPU с суммарно 80+ ГБ VRAM. Квантованные GGUF-варианты уже доступны на Hugging Face. На потребительском железе (RTX 4090 / 3090) — только квантованные версии с потерей качества.

Горизонт: Artificial Analysis обновляет бенчмарки ежемесячно — позиция GLM-5.2 изменится с выходом новых моделей Q3 2026.

до 555%
Bybit · Savings
до 555%
годовых на Savings + награды новичкам
Начни сейчас
Поделиться
Связаться:
Крипто- и data-аналитик, инженер-программист (факультет компьютерных наук ХНУРЭ). В IT с 2008 года: администрировал корпоративный мониторинг в «Vodafone Украина», семь лет разрабатывал и продвигал веб-проекты, пять лет руководил маркетингом на метриках — конверсия, CTR, ROI, LTV.Криптовалютными рынками занимаюсь с 2021 года: ончейн-метрики, токеномика, макроэкономические индикаторы. Разработал собственную data-driven модель анализа рынка на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математическая статистика и EDA; сбор и сверку данных автоматизирую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: каждая цифра проверена по первоисточнику, ключевые — минимум по двум независимым; прогнозы — только сценарии с условиями. Тезис без данных не публикуется.