ZhipuAI випустила GLM-5.2: відкрита MoE-модель 750B параметрів, MIT-ліцензія

2 хв. читання
Приз-фонд $40K+
BINANCE
Приз-фонд $40K+
Перший до $175M обсягу — +7000 USDC
ТОРГУВАТИ

Що сталося

13 червня 2026 року китайська лабораторія ZhipuAI (бренд Z.ai) випустила GLM-5.2 — відкриту мовну модель з архітектурою Mixture-of-Experts. На 27 червня 2026 року модель набрала 83 тисячі завантажень і входить до топу трендів Hugging Face. За даними незалежних бенчмарків Artificial Analysis, GLM-5.2 займає перше місце серед відкритих моделей світу за інтелектуальним індексом і четверте місце в загальному заліку — після Fable 5, Opus 4.8 і GPT-5.5.

Деталі

Ключові параметри GLM-5.2:

ХарактеристикаЗначення
АрхітектураMixture-of-Experts (MoE)
Усього параметрів~750 млрд
Активних параметрів~40 млрд на токен
Контекст1 млн токенів
ЛіцензіяMIT (без обмежень за регіоном)

Бенчмарки (незалежні, червень 2026): SWE-bench Pro — 62,1 бала (найкраща open-weights), Terminal-Bench 2.1 — 81,0 бала.

Ціни через OpenRouter (на 27 червня 2026): $1,40 за 1M вхідних токенів / $4,40 за вихідні. Для порівняння: GPT-5.5 коштує $5 / $30, Claude Opus 4.8 — $5 / $25.

Що це означає

Для розробників, які будують coding-агентів і agentic-пайплайни, GLM-5.2 змінює розрахунок. Якість рівня GPT-5.5 при вартості приблизно в 6 разів нижчій — це реальна альтернатива для задач з великим обсягом токенів. MIT-ліцензія без регіональних обмежень означає можливість деплою на власній інфраструктурі без залежності від API-провайдера.

Для користувачів, які запускають LLM локально: з 40 млрд активних параметрів у MoE-архітектурі для комфортного інференсу потрібні кілька GPU із сумарно 80+ ГБ VRAM. Квантовані GGUF-варіанти вже доступні на Hugging Face. На споживчому залізі (RTX 4090 / 3090) — лише квантовані версії з утратою якості.

Горизонт: Artificial Analysis оновлює бенчмарки щомісяця — позиція GLM-5.2 зміниться з виходом нових моделей Q3 2026.

Приз-фонд $40K+
BINANCE
Приз-фонд $40K+
Перший до $175M обсягу — +7000 USDC
ТОРГУВАТИ
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.