Цена акции выросла на 32%, GLM-5 занял первое место в мировом открытом исходном коде, 25 минут непрерывной съемки создали полноценную систему

В глубокой ночи 7 февраля таинственная модель с кодовым названием «Pony Alpha» тихо запустилась.

Вскоре, она взорвала интернет.

Загрузив туда кусок «говнокода», который не мог исправить целый день, она легко реорганизовала архитектуру; введя простой подсказку, она выдала полноценное веб-приложение с 35 радиостанциями и плавным интерфейсом.

Эта экстремальная инженерная способность прямо подтвердила утверждение Андрея Карпаты, сделанное всего несколько дней назад:

Vibe Coding уже в прошлом, новые правила игры имеют всего одно название —

Agentic Engineering (инженерия агентов).

Затем, Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex в следующую ночь «столкнулись» и запустились одновременно, полностью посвящённые «долгосрочным задачам и системной инженерии».

Когда все подумали, что это очередной закрытый гигантский проект, разгадка Pony Alpha раскрылась —

Это GLM-5.

Первый в мире открытый исходный модель, вышедшая на этот путь и соревнующаяся лицом к лицу с гигантами Кремниевой долины по системным инженерным возможностям.

После раскрытия тайны цена на Zhizhipu сразу взлетела на 32%!

Первое место в мире по открытости! «Opus-час» отечественной модели

После реального использования у нас осталось только одно ощущение: действительно очень мощно!

Если Claude Opus символизирует вершину закрытых моделей, то выпуск GLM-5 без сомнения ознаменовал «Opus-час» для отечественных открытых моделей.

В тот же день было представлено более десяти игр и инструментов, созданных разработчиками на базе GLM-5, — они уже доступны для тестирования, а в ближайшее время эти приложения появятся в крупнейших магазинах приложений.

Это означает, что GLM-5 превращает «AI-программирование» в «AI-доставку», по-настоящему осуществляя бесшовный переход от инструмента производительности к коммерческому продукту.

Например, проект под названием «Pookie World».

Это цифровой параллельный мир, управляемый GLM-5, с помощью многоуровневых биопсихологических рамок наделённый автономным интеллектом, обладающим полноценным нарративом и мотивацией.

Также есть ремейк «Мой мир», который выглядит и играет точно так же, как Minecraft.

Мы использовали Claude Code в качестве оболочки, подключившись напрямую к API GLM-5 для многомерных тестов.

Будь то полностековые проекты на Next.js или нативные приложения для MacOS/iOS — всё реализуется в полном цикле: от анализа требований и проектирования архитектуры до написания кода и отладочных тестов.

Работая над множеством проектов, у нас возникло ощущение:

В определённой степени, GLM-5 — это модель, способная изменить индустриальный ландшафт.

· Сложные логические задачи: «Бесконечная вселенная знаний»

Если вам кажется, что написать веб-страницу — легко, попробуйте заставить AI справиться с проектом «бесконечного потока», требующим строгого JSON-формата и динамической рендеринга.

Возьмём наш первый тест — «Бесконечная вселенная знаний».

Это типичный сложный проект с разделением на фронтенд и бэкенд, включающий динамическую отрисовку React Flow, API-маршруты Next.js и очень строгие требования к JSON-выводу.

В этом GLM-5 показала себя потрясающе.

Она не только сразу создала всю структуру проекта, но и поразила логикой отладки.

Когда возникла проблема с рендерингом, мы просто сказали: «Страница всё ещё чёрная, при инициализации не появился первый контент…»

GLM-5 мгновенно определила, что проблема в моменте загрузки, и быстро предложила исправление.

Полный подсказочный набор:

Бесконечный поток·Визуализация концепций

Основная идея: это «вечная» карта ума. Пользователь вводит любой ключевое слово (например, «квантовая физика» или «сон в красной комнате»), система генерирует центральный узел. Нажимая на любой узел, AI в реальном времени разворачивает его дочерние узлы.

Впечатляющий момент: пользователь ощущает взаимодействие с всеведущим мозгом. Когда он случайно кликает на редкое понятие, а AI точно разворачивает следующий уровень — это очень впечатляет.

Визуализация и распространение:

• Использование React Flow или ECharts для динамических, перетаскиваемых сетей узлов.

• Цветовая схема в стиле киберпанк или минимализм, отлично подходит для скриншотов и публикаций.

Реализация:

• Frontend: React + React Flow (рисование графа).

• Backend: API маршруты Next.js.

• Стратегия подсказки: не требуется сложная память контекста, достаточно, чтобы AI для «текущего узла» генерировал 5-6 связанных дочерних узлов и возвращал в JSON.

• Основная сложность: обеспечить стабильный вывод JSON (это отличный тест на способность модели следовать инструкциям).

· Более сложный бэкенд-проект за 11 минут

Далее усложним задачу — пусть модель разработает приложение «Soul Mirror» для психологического анализа.

Требования делятся на два этапа:

Этап 1: логика — выступать в роли эксперта по Юнгу, выдавать JSON с анализом и визуальными параметрами.

Этап 2: фронтенд — реализовать динамическую отрисовку SVG, создавая карточки в стиле Таро.

Подсказка

Этап 1: логика

Разработать приложение «Soul Mirror» для психологического анализа.

Взаимодействие:

1. Стартовая страница: пользователь вводит текущее состояние или проблему.

2. Страница анализа: AI задаёт 2 глубоких вопроса, чтобы помочь пользователю исследовать внутренний мир.

3. Страница результата: на основе диалога AI создаёт «карточку души».

Основной Prompt (System Instruction): модель должна играть роль эксперта по Юнгу. В последнем шаге она должна вывести JSON, содержащий:

• analysis: психологический анализ текста.

• visualParams: набор параметров для генерации абстрактного искусства (например, colorPalette — массив шестнадцатеричных цветов, shapes — круги/треугольники/волны, chaosLevel — уровень хаоса).

Этап 2: фронтенд и SVG

Написать код Next.js. Основное — компонент ResultCard.

Требования:

1. Получать visualParams из этапа 1.

2. Использовать SVG для динамической отрисовки. Например, при высоком chaosLevel — использовать неровные Path; при теплой цветовой палитре — градиент оранжево-красных оттенков.

3. Карточка должна выглядеть как Таро — в центре динамическое SVG-изображение, снизу — имя пользователя и «мудрость» AI.

4. Добавить кнопку «Сохранить как изображение» (использовать html-to-image).

Весь этот процесс показывает уровень понимания, который иногда заставляет сомневаться — не использует ли модель Opus 4.5.

Но взглянув, понимаешь — это точно GLM-5.

· 25 минут — полностью агентное программирование

Чтобы проверить возможности GLM-5 ещё больше, мы попросили её не использовать API, а полностью имитировать реального пользователя для создания системы мониторинга платформы X.

Результат: 25 минут — один дубль.

Можно заметить, что GLM-5 самостоятельно вызывает разные инструменты-агенты, планирует задачи, разбирается с ошибками, ищет документацию и исправляет.

Эта способность поддерживать логическую связность на длительном промежутке — раньше казалась невозможной для открытых моделей.

· Визуализировать приложение по картинке — уровень точности впечатляет

В конце мы взяли скриншот проекта OpenClaw — инструмента для подсчёта AI-лимитов — и просто отправили его GLM-5:

Сделай мне MacOS-приложение по этому образцу.

Через некоторое время она действительно «воссоздала» аналогичный продукт.

Хотя данные — фиктивные, макет интерфейса и логика взаимодействия — почти полностью совпадают.

Это не только визуальное понимание, но и способность превращать визуальные идеи в код на SwiftUI.

Мастерство: за один день — ремейк «бюджетного Cursor»

Чтобы проверить пределы GLM-5, опытный разработчик решил сделать нечто грандиозное:

С нуля — создать AI-программного помощника с настольным интерфейсом — GLMLIFE.

Это примерно аналог Cursor, только проще.

Задачу он дал GLM-5 — и она не сразу начала писать код, а сначала выдала профессиональный архитектурный документ (PLAN.md), сделав очень зрелый выбор технологий:

Использовала монорепозиторий, разбив проект на три ключевых пакета:

• Core: ядро агента и адаптация к LLM;
• CLI: командная строка;
• Desktop: настольное приложение на Electron + React 18.

От Zustand и Tailwind до сложных IPC — GLM-5 выступает как опытный технический директор с 10-летним стажем, всё распланировав.

Разработчик думал, что на настройку уйдёт три дня, а по факту — за один день он прошёл весь цикл: от установки окружения до сборки Electron.

Когда открываешь GLMLIFE, трудно поверить, что это результат работы AI за один день.

Почему он может стать «открытым Opus»?

Глобально, Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex ценятся за их мощную «архитектурную» способность.

• Opus 4.6 — эстетика силы: 16 AI-«копий» работают автономно, за две недели создали Rust-компилятор из 100 тысяч строк кода, прошёл 99% тестов GCC.
• GPT-5.3 — самосозидание: первый в истории OpenAI «участвующий» в собственном создании — ещё до запуска он был задействован в обучении и кластерной развертке.

Но всё это — закрытые и дорогие решения.

В этот момент выпуск GLM-5 — это мощный ответ отечественной открытой модели эпохи Agentic.

Она напрямую нацелена на самое закрытое — системную инженерную мощь — и делает «замену» гигантам.

1. Новая «золотая голова» бэкенда

Команда Zhizhipu прекрасно понимает, что в открытом сообществе не хватает моделей, умеющих писать сложный код, решать «грязные» задачи и большие проекты.

GLM-5 значительно усилил обучение по системной архитектуре, сложным алгоритмам и исправлению багов, внедрил механизмы саморефлексии.

При ошибках компиляции она действует как опытный инженер: анализирует логи, ищет причины, исправляет код и перепробует — пока система не заработает.

2. Если делать — считать

По производительности, сравнимой с Opus, и с открытыми весами, GLM-5 в определённой степени разрушает «ограждения» Anthropic и OpenAI.

• Локальный запуск: может работать в полностью изолированной сети, подстраиваться под корпоративные фреймворки, становясь экспертом по собственному коду.
• Контроль затрат: можно запустить мощного Coding Agent на потребительском GPU-кластере, не боясь расходов на тесты.

Победа в SOTA

Эволюция GLM-5 — это только одно слово: «агрессивно».

Поскольку модель предназначена для сложных системных задач, масштаб должен быть максимальным.

Количество параметров выросло с 355 млрд (активация 32 млрд) до 744 млрд (активация 40 млрд), объём данных — с 23 Тб до 28,5 Тб.

И не только «большая», но и «экономичная».

Известно, что самые дорогие операции — токены.

Чтобы снизить эти издержки, GLM-5 впервые внедрила механизм DeepSeek Sparse Attention (разреженное внимание).

Это позволяет при обработке очень длинных контекстов сохранять «без потерь» память и значительно снижать затраты на развертывание.

Ещё одна «черная технология» — новая асинхронная рамочная система обучения Slime.

В сочетании с масштабным усиленным обучением модель превращается из «одноразового инструмента» в «долгосрочного участника», который со временем становится всё умнее.

Результаты тестов — впечатляют:

• Кодовые способности

  SWE-bench — 77.8 баллов, Terminal Bench 2.0 — 56.2 баллов, — всё первое место в открытом сообществе. Этот результат превосходит Gemini 3.0 Pro и почти догоняет Claude Opus 4.5.

• Агентские возможности

  BrowseComp (интернет-поиск), MCP-Atlas (использование инструментов) и τ²-Bench (сложное планирование) — все лидируют в открытом сообществе.

Самое интересное — тест Vending Bench 2 (автоматизация бизнеса по продаже товаров).

В этом тесте модель должна полностью управлять автоматом год — и, удивительно, к концу года заработала 4432 доллара, почти как Opus 4.5.

Внутренние оценки по программированию — в области фронтенда, бэкенда и долгосрочных задач — значительно превосходят предыдущую модель GLM-4.7 (средний прирост более 20%).

Реальные ощущения — уже почти как Opus 4.5.

Создавать AI с помощью AI

Конечно, амбиции GLM-5 выходят за рамки модели — он хочет переосмыслить инструменты программирования.

Мировой хит OpenClaw показал потенциал AI управлять компьютером.

Теперь Zhizhipu выпустила AutoGLM-версию OpenClaw.

При использовании оригинала настройка окружения занимала полдня, а сейчас — всё делается в один клик.

Хотите иметь «цифрового стажёра», который 24/7 следит за Твиттером, собирает новости и пишет скрипты? — просто нажмите кнопку.

Также вышел Z Code —

Новый инструмент для разработчиков, полностью основанный на возможностях GLM-5.

В Z Code вы просто формулируете задачу, а модель автоматически разбивает её на подзадачи, запускает множество агентов для выполнения: пишет код, запускает команды, отлаживает, показывает предварительный результат, даже делает коммиты в Git.

И даже можно управлять агентами на рабочем столе через телефон.

Стоит отметить, что как OpenAI создала Codex с помощью Codex, так и Z Code — полностью совместный продукт GLM-модели.

Победа отечественной вычислительной мощности

На фоне глобального взрыва популярности GLM-5 и растущего спроса на агентов, «безымянные герои» тихо обеспечивают огромные вычислительные ресурсы.

Чтобы каждая строка кода и каждый план агента стабильно работали, GLM-5 глубоко интегрирована с отечественными платформами — Huawei Ascend, Moore Thread, Cambricon, Kunlun, Muxi, Suiyuan, Hygon и др.

Благодаря тонкой оптимизации на уровне операторов, GLM-5 показывает «высокую пропускную способность и низкую задержку» даже на отечественных кластерах.

Это означает, что у нас есть не только топовая модель, но и возможность не зависеть от «затыканных» технологий.

Заключение

Весна 2026 года — эпоха взросления больших программных моделей.

То, что Карпата называл «Agentic Engineering», по сути — это более строгий «отбор» для AI:

• Раньше (Vibe Coding): достаточно было уметь писать красивый HTML — и тебя брали.
• Теперь (Agentic Coding): нужно знать ядро Linux, уметь управлять 500 микросервисами, реорганизовывать код без сбоев, планировать задачи и исправлять баги самостоятельно.

GLM-5 — не идеальна.

Но в задаче «строительства сложных систем» — это пока единственный открытый проект, способный «подхватить волну» Agentic.

Vibe Coding ушёл в прошлое.

Больше не спрашивайте AI «помоги написать сайт» — это уже 2025 год.

Сейчас спросите: «Можешь ли ты помочь мне реорганизовать этот высоконагруженный системный модуль?»

GLM-5, готов к построению!

Пасхалка

GLM-5 уже включена в пакет Max для пользователей, Pro скоро будет поддерживаться в течение 5 дней!

И к тому же, Zhizhipu объявила о повышении цен — токены в этом году точно подорожают!

Источник: Xinzhiyuan

Риск и отказ от ответственности

Рынок подвержен рискам, инвестируйте осторожно. Настоящий материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает ваши личные цели, финансовое положение или потребности. Пользователь сам несёт ответственность за любые решения, основанные на этой информации.