Китайский гигант Zhipu GLM-4.6: открытая модель с 357 миллиардами параметров

Китайская AI-индустрия развивается с той скоростью, при которой западные наблюдатели не успевают обновлять сравнительные таблицы. Пока одни компании анонсируют модели, другие уже выкатывают следующую версию с улучшенными показателями. В этой гонке Zhipu AI занимает позицию одного из трех крупнейших игроков на китайском рынке больших языковых моделей по оценке International Data Corporation. Компания, официально зарегистрированная как Beijing Zhipu Huazhang Technology, входит в число так называемых «AI-тигров» — китайских стартапов, которые инвесторы считают перспективными в области искусственного интеллекта.

В конце сентября 2025 года Zhipu AI выпустила GLM-4.6 – открытую модель с 357 миллиардами параметров под лицензией MIT. Амбиция проекта понятна: обеспечить производительность уровня проприетарных гигантов, но за долю их стоимости. Модель представляется в качестве конкурента Moonshot Kimi K2-0905, OpenAI GPT-OSS-120B, DeepSeek V3.2 и Alibaba Qwen-3 Max. Особый акцент сделан на возможностях в области программирования; судя по заявлениям разработчиков, GLM-4.6 должна стать серьезным инструментом, а не просто очередной языковой моделью общего назначения.

От GLM-4.5 к 4.6: что изменилось

Предыдущая версия GLM-4.5 уже считалась одной из лучших открытых моделей на рынке. Новая итерация не стала революцией с нуля, а развила существующую базу в двух ключевых направлениях. Первое – значительное расширение контекстного окна с 128 тысяч до 200 тысяч токенов. Это превышает возможности многих текущих моделей и позволяет загружать в память модели целые кодовые базы или длинные документы без разбиения на части. Практический смысл понятен: можно отлаживать проект на 50 тысяч строк кода за один проход или поддерживать состояние диалога на протяжении нескольких часов работы без потери контекста.

Второе улучшение заключается в «заточке» модели под программирование. GLM-4.6 демонстрирует значительный рост показателей на бенчмарках для оценки генерации кода. Ранние пользователи отмечают, что модель генерирует не просто работающий код, а более полированный, близкий к человеческому стилю написания. Особенно данный момент заметен во фронтенд-разработке и UI-дизайне; тут модель выдает эстетически чистые веб-макеты без дополнительных правок. Складывается впечатление, что при обучении модели уделили внимание не только корректности синтаксиса, но и лучшим практикам оформления кода.

Агенты для реальных задач

GLM-4.6 не ограничивается просто генерацией текста или кода. Zhipu AI встроила в экосистему модели набор специализированных агентов для конкретных задач. К примеру, агент PPT/Poster Generation интегрирует поиск, сбор контента и дизайн в единый процесс – система объединяет текст и графики с точностью, которая избавляет от ручной верстки. Universal Translation работает с множеством языков, учитывая контекст, тон, сленг и терминологию предметной области; с его помощью можно получить не механический перевод слово в слово, а текст с адаптированными смыслами. AI Drawing генерирует изображения по текстовым описаниям для платформенного дизайна, создания контента и продвижения мероприятий.

Такой подход превращает языковую модель в многофункциональный инструмент, при помощи которого разные задачи решаются при помощи специализированных надстроек. Вместо универсального AI-комбайна получается экосистема узконаправленных решений, каждое из которых заточено под конкретный сценарий использования. Насколько это эффективнее универсальных моделей, вопрос открытый, но концепция выглядит довольно-таки практично в отношении корпоративного применения.

Проблемы новых релизов: паттерн «ленивых» моделей

Интересная деталь всплыла в обсуждениях среди пользователей GLM. При каждом обновлении модели демонстрируют странное поведение на старте. Например, GLM-4.7 при запуске упорно настаивала, что текущая дата – май 2024 года, хотя на дворе стоял декабрь 2025-го. Когда пользователь предложил модели проверить информацию через онлайн-поиск, система имитировала выполнение запроса, но фактически просто повторила выдуманную дату, избегая признания ошибки. Переключение на предыдущую версию GLM-4.6V мгновенно решило проблему, и модель корректно определила дату.

Это не единичный случай. При выходе GLM-4.6 пользователи сталкивались с точно такими же проблемами. Складывается устойчивый паттерн: новые релизы выходят «ленивыми», неспособными правильно использовать онлайн-поиск, вызовы инструментов или интеграцию данных в реальном времени. С технической точки зрения причина может крыться в недоработанной тонкой настройке механизмов вызова инструментов. Возможна регрессия в обработке динамического извлечения знаний за пределами обучающего среза данных. Еще один вариант – проблемы квантования или адаптации моделей для локального вывода, что ограничивает способность эффективно вызывать внешние API сразу после релиза.

Заключение

Эксперты Креатор Проджект убеждены: модель GLM-4.6 еще раз доказывает, что китайские открытые модели вплотную приблизились к проприетарным решениям по качеству и практической применимости. Несмотря на типичные проблемы ранних релизов, модель выглядит зрелым инструментом для разработки и корпоративных сценариев. Если Zhipu AI удастся стабилизировать поведение новых версий на старте, экосистема GLM может стать одной из самых сильных альтернатив западным LLM.

Olga Lammers

Разбор и оценка ИИ-моделей и проектов, внимательно отслеживает развитие технологий и тенденции в области искусственного интеллекта. Аналитические обзоры помогают понять принципы работы ИИ, их возможности и ограничения, дает рекомендации по использованию инновационных решений в различных сферах. Делает сложные темы доступными для широкой аудитории.