Ціна акцій різко зросла на 32%, GLM-5 піднявся на перше місце у світовому відкритому доступі, 25 хвилин безперервної зйомки створили повну систему

2026-02-12 11:05:55

2 лютого пізно вночі таємничий зразок під кодовою назвою «Pony Alpha» тихо з’явився в мережі.

Після чого, зовнішній світ вибухнув.

Кинувши туди фрагмент «гівна-коду», який не міг зробити навіть за день, він легко перебудував архітектуру; ввівши простий підказку, він видав повноцінний Web App з 35 радіостанціями та плавним інтерфейсом.

Такий надзвичайний інженерний рівень безпосередньо підтвердив твердження Андрея Карпаті кілька днів тому:

Vibe Coding вже минуле, нові правила гри мають лише одну назву —
Agentic Engineering (інженерія агентів).

Незабаром, Opus 4.6 та GPT-5.3-Codex у ніч на наступний день «зіткнулися» і запустилися одночасно, весь фокус — «довгострокові задачі, системна інженерія».

Коли всі думали, що це знову закритий великий гігант у ролі єдиного виконавця, розгадка Pony Alpha була розкрита —

Це GLM-5.

Перший у світі відкритий зразок, який став на цю доріжку і прямо протистоїть гігантам Кремнієвої долини у системному рівні інженерії.

Після розкриття таємниці, ціна акцій Zhitu зросла на 32%!

Перша у світі відкритість! Вітчизняна модель у «Opus-час»

Після реального тестування ми отримали лише одне враження: це справді неймовірно!

Якщо Claude Opus уособлює вершину закритих моделей, то випуск GLM-5 без сумніву ознаменував «Opus-час» для вітчизняних відкритих моделей.

В день релізу понад десять ігор і інструментів, створених розробниками на базі GLM-5, вже були представлені та доступні для тестування, а згодом ці додатки поступово з’являться у великих магазинах додатків.

Це означає, що GLM-5 перетворює «AI-програмування» у «AI-доставку», справді забезпечуючи безшовний перехід інструментів виробництва у комерційні продукти.

Наприклад, цей проект під назвою «Pookie World».

Це цифровий паралельний світ, створений на базі GLM-5, який за допомогою багаторівневої біо-психологічної рамки надає автономним агентам реальну оповідну цілісність і життєві мотиви.

Ще один — ремейк «Моє світ», який за ефектом і геймплеєм ідеально повторює Minecraft.

Ми також використовували Claude Code як оболонку, безпосередньо під’єднуючись до API GLM-5 для багатовимірних тестів.

Будь то проект на Next.js або нативний додаток для MacOS/iOS — він здатен виконати весь цикл: від аналізу вимог, проектування архітектури, написання коду до енд-ту-енд налагодження.

Зробивши кілька проектів, відчуваєш внутрішнє переконання:

У певному сенсі, GLM-5 — можливо, модель, яка здатна змінити індустрію.

· Випробування складної логіки: «Нескінченна всесвіт знань»

Якщо вам здається, що написати веб-сторінку — просто, спробуйте змусити AI зробити «безмежний потік» проект із дуже строгим форматом JSON і динамічним рендерингом.

Візьмемо наш перший тест — «Нескінченна всесвіт знань».

Це типовий складний проект із розділенням фронтенду та бекенду, з динамічним рендерингом React Flow, API-роутингом Next.js і дуже строгими вимогами до формату JSON.

У цьому GLM-5 показав себе вражаюче.

Він не лише одразу створив всю структуру файлів проекту, а й здивував логікою налагодження.

Коли виникла помилка рендерингу, ми сказали лише: «Сторінка все ще чорна, при ініціалізації не з’явився перший контент…»

GLM-5 миттєво визначив, що проблема у часі завантаження, і швидко запропонував рішення.

Повний підказковий рядок такий:

Безмежний потік·Візуалізація концепції

Основна ідея: це «вічна» ментальна карта. Користувач вводить будь-яке ключове слово (наприклад, «квантова фізика» або «Сон у червоному палаці»), система генерує центральний вузол. Натискаючи будь-який вузол, AI у реальному часі розкриває його підвузли.

Вражаючий момент: користувач відчуває, що спілкується з всезнаючим мозком. Коли вони випадково натискають на рідкісне поняття, і AI точно розкриває наступний рівень — це дуже вражає.

Візуалізація та поширення:

Використання React Flow або ECharts для створення динамічної, перетягуваної мережі вузлів.

Колірна схема у стилі Cyberpunk або мінімалізм, ідеально підходить для скріншотів у соцмережах.

Реалізаційна схема:

Фронтенд: React + React Flow (відповідає за малювання).

Бекенд: API-роут Next.js.

Стратегія підказки: не потрібно складної пам’яті контексту, достатньо, щоб AI для «поточного вузла» генерував 5-6 зв’язаних підвузлів і повертав у JSON-форматі.

Важливий виклик: зробити стабільний вихід JSON (це чудовий тест здатності моделі дотримуватися інструкцій).

· Більш складний внутрішній проект — за 11 хвилин з нуля

Далі ускладнюємо завдання — створити додаток «Soul Mirror» для психологічного аналізу.

Вимоги поділені на два етапи:

Крок 1: логіка — роль експерта з Юнга, що видає JSON з аналізом і візуальними параметрами.

Крок 2: фронтенд — динамічне рендеринг SVG, створення картки у стилі таро.

Підказка

Крок 1: логіка

Створюємо додаток «Soul Mirror».

Послідовність взаємодії:

Вітрина: користувач вводить стан або проблему.

Аналіз: AI ставить 2 глибокі питання, щоб дослідити внутрішній світ.

Результат: на основі діалогу AI генерує «карточку душі».

Основний Prompt (System Instruction): роль — експерт з Юнга. В останньому кроці модель має вивести JSON, що містить:

analysis: психологічний аналіз у тексті.

visualParams: набір параметрів для створення абстрактного мистецтва (colorPalette — масив шістнадцяткових кольорів, shapes — кола/трикутники/хвилі, chaosLevel — рівень хаосу).

Крок 2: фронтенд і SVG

Напишіть код Next.js. Основне — компонент ResultCard.

Вимоги:

Приймати visualParams.

Динамічно малювати SVG: при високому chaosLevel — нерівні Path; при теплих кольорах — градієнт оранжево-червоний.

Стиль — як таро: у центрі — динамічний візерунок, знизу — ім’я користувача і «настанову душі» від AI.

Додати кнопку «Зберегти як зображення» (з бібліотекою html-to-image).

У цьому процесі його здатність розуміти часто викликає сумніви — чи не працює він на Opus 4.5.

Але, глянувши, переконуєшся — це точно GLM-5.

· 25 хвилин — один кадр, справжній Agentic Coding

Щоб ще більше протестувати можливості GLM-5, ми попросили його без API, імітуючи реального користувача, створити систему моніторингу платформи X.

Результат: 25 хвилин — один кадр.

Видно, що GLM-5 самостійно викликає різні інструменти-агенти, планує задачі, розбиває кроки, при помилках сам шукає документацію і виправляє.

Ця здатність зберігати логіку протягом тривалого часу — раніше недосяжна для відкритих моделей.

· Малюнок і додаток — справжня точність

Наприкінці ми взяли скріншот відкритого проекту OpenClaw (інструмент для підрахунку AI-лімітів) і просто дали GLM-5:

Зроби мені MacOS-додаток за цим знімком.

Через кілька хвилин він «відтворив» цей продукт.

Хоча дані — мокові, але UI, логіка — майже ідеальні копії.

Це не лише візуальне розуміння, а й здатність перетворювати візуальні концепти у SwiftUI-код.

Майстер-код: за 1 день — ремейк «丐版Cursor»

Щоб перевірити межі GLM-5, досвідчений розробник взявся за серйозне:

З нуля зробити десктопного AI-програміста — GLMLIFE.

Це — спрощена версія Cursor.

Завдання — передали GLM-5, він не почав просто писати код, а спершу видав професійний архітектурний документ (PLAN.md) і зробив дуже зрілий технічний вибір:

Використав монорепозиторій, розбивши проект на три ядра:

Core — ядро агентів і адаптація до LLM;
CLI — командний рядок;
Desktop — десктоп на Electron + React 18.

Від Zustаnd до Tailwind, від IPC до складних процесів — GLM-5 наче технічний директор з 10-річним досвідом, все розпланував чітко.

Розробник думав, що налаштування займе три дні, а тут — за один день він зробив весь цикл: від налаштування, логіки до збірки Electron.

Відкрити GLMLIFE — важко повірити, що це продукт, створений AI за один день.

Чому він може стати «відкритим Opus»?

Глобально, Claude Opus 4.6 і GPT-5.3-Codex популярні через їхню потужну «архітектурну» здатність.

Opus 4.6 — краса сили: 16 AI-«копій», що працюють разом, за два тижні створили Rust-компілятор з 100 тисяч рядків коду, пройшовши 99% тестів GCC.
GPT-5.3 — самовідтворення: перший у OpenAI «учасник» у власному створенні — ще до запуску він був залучений у тренування і розгортання.

Але все це — закриті та дорогі рішення.

З появою GLM-5, українська відкритий великий зразок робить прорив у епосі Agentic.

Вона цілеспрямовано атакує найменш бажану для гігантів сферу — системний рівень інженерії, роблячи «замінник» у стилі.

Новий «бекенд-архітектор»

Команда Zhitu розуміє: у відкритому світі не бракує моделей, що пишуть Python-скрипти, — потрібні ті, що здатні виконувати «брудну» роботу.

GLM-5 значно підсилює ваги у проектуванні архітектури, складних алгоритмах і виправленні багів, має потужний механізм саморефлексії.

При збоях у компіляції він, як досвідчений інженер, сам аналізує логи, знаходить причину, редагує код і знову компілює, доки система не запуститься.

Якщо вже робити — рахувати

Зі схожими показниками з Opus і відкритими вагами, GLM-5 у певному сенсі руйнує «стіни» між Anthropic і OpenAI.

Локальне розгортання: може працювати у ізольованій мережі, підлаштовуватися під приватний фреймворк компанії, ставши найкращим фахівцем у власному коді.
Контроль витрат: можна запускати потужного Coding Agent на комерційних GPU-кластерах, не боячись витрат.

Завоювання SOTA

Цей прорив GLM-5 — справжня «агресія».

Якщо модель орієнтована на складні системні задачі, її масштаб має бути максимальним.

Параметри зросли з 355 мільярдів (активація 32B) до 744 мільярдів (активація 40B), а дані — з 23 ТБ до 28,5 ТБ.

Крім «великої», потрібно ще й «економної».

Відомо, що найкоштовніше у запуску агентів — токени.

Щоб зменшити цю проблему, GLM-5 вперше інтегрував механізм DeepSeek Sparse Attention (розріджена увага).

Це дозволяє зберігати «без втрат» пам’ять при обробці дуже довгих контекстів і значно знижує витрати на розгортання.

Ще одна «чорна технологія» — новий асинхронний фреймворк під назвою Slime.

У поєднанні з масштабним навчанням, він робить модель не просто одноразовим інструментом, а «довгостроковим спортсменом», що з часом стає все розумнішою.

Що стосується результатів — вони вражають:

Кодова здатність
SWE-bench — 77.8 балів, Terminal Bench 2.0 — 56.2, що є найкращим у відкритому доступі. Це перевищує Gemini 3.0 Pro і майже наздоганяє Claude Opus 4.5.
Здатність агентів
BrowseComp (інтернет-пошук), MCP-Atlas (інструменти), τ²-Bench (складне планування) — всі лідери у відкритому світі.

Vending Bench 2 — автоматична торгівля.
Модель сама керує магазином цілий рік і до кінця року заробила 4432 долари, майже наздогнавши Opus 4.5.

У внутрішніх тестах Claude Code, що цікавлять розробників, GLM-5 значно випереджає попередника — GLM-4.7 (зростання понад 20%), і вже майже наближається до Opus 4.5.

Створення AI за допомогою AI

Звісно, амбіції GLM-5 — не лише у моделях, а й у переформатуванні інструментів програмування.

Глобально популярний OpenClaw показав потенціал AI у керуванні комп’ютером.

Тепер Zhitu випустила AutoGLM-версію OpenClaw.

З початкового рівня налаштувань — довго, тепер — один клік на офіційному сайті.

Хочете «цифрового стажера», що цілодобово стежитиме за Twitter, збиратиме новини і писатиме скрипти? — натисніть кнопку.

Також представлено Z Code —

Новий інструмент для розробки, створений на базі GLM-5.

Тут ви просто ставите завдання, а модель автоматично розбиває його на підзадачі, запускає агентів для написання коду, запуску команд, налагодження і навіть коммітів у Git.

Можна навіть керувати агентами через телефон — віддалено.

Варто зазначити, що Z Code створений за участю GLM-5, так само як і Codex для OpenAI.

Перемога у вітчизняних обчислювальних потужностях

Після глобального прориву GLM-5 і зростання попиту на агентів, «безіменні герої» підтримують масивні обчислювальні навантаження.

Щоб кожен рядок коду і кожне планування агента були стабільними, GLM-5 глибоко інтегрований у вітчизняний «глибокий» рівень — адаптований до Huawei Ascend, Moore Thread, Cambricon, Kunlun, MuX, SuiYuan, Hai光 тощо.

Завдяки тонкій оптимізації на рівні низькорівневих операторів, GLM-5 демонструє високий пропуск і низьку затримку навіть на вітчизняних чипах.

Це означає, що у нас є не лише топова модель, а й незалежність від «засліплення» зовнішніх ланцюгів.

Висновки

2026 рік — час, коли великі моделі для програмування нарешті «зрілі».

Карпаті говорив про «Agentic Engineering» — це, по суті, новий рівень вимог до AI:

Раніше (Vibe Coding): достатньо було вміти писати гарний HTML, і тебе брали.
Тепер (Agentic Coding): потрібно розуміти Linux-ядро, мікросервіси, вміти рефакторити без збоїв, планувати задачі і самостійно виправляти баги.

GLM-5 — не ідеальна модель.

Але у сфері «побудови складних систем» вона — єдина у відкритому світі, здатна «зхопити цю хвилю» агентної революції.

Vibe Coding — минуле.

Більше не потрібно питати AI «напиши мені сайт». Це — 2025-й.

Зараз — спробуйте запитати: «Може допомогти мені рефакторити цей високонавантажений системний модуль?»

GLM-5, Ready to Build!

Підсумки

GLM-5 вже включена у пакет Max для користувачів, Pro — скоро за 5 днів!

І нещодавно Zhitu оголосила про підвищення цін, токени подорожчають цього року!

Джерело статті: New智元

Ризики та застереження

Ринок ризикований, інвестиції — з обережністю. Ця стаття не є інвестиційною рекомендацією і не враховує індивідуальні цілі, фінансовий стан або потреби користувача. Користувач сам несе відповідальність за рішення, прийняті на основі цієї інформації.

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.