Китайская нейросеть GLM-5.1 неожиданно вышла в лидеры по программированию

События, которые заставляют пересмотреть привычную расстановку сил, в сфере ИИ происходят не так часто. Однако некоторые релизы все же претендуют на то, чтобы относиться к такого рода категории. Одним из таких недавних событий стал выпуск модели GLM-5.1 от китайской компании Z.ai, ранее известной как Zhipu AI.

Новая модель привлекла внимание, в первую очередь, потому, что показала очень сильные результаты в программировании. Но еще одна причина обсуждений заключается в том, что GLM-5.1 смогла занять первое место в одном из самых сложных и авторитетных тестов для ИИ-разработчиков – SWE-Bench Pro. В этом рейтинге она немного опередила GPT-5.4 от OpenAI и Claude Opus 4.6 от Anthropic.

Для многих специалистов этот факт стал неожиданным. В последние годы лидерами в области программирования считались в основном американские модели, поэтому успех китайской разработки вызвал большой интерес как среди разработчиков, так и среди инвесторов.

Смотрите видео на удобном для вас ресурсе!

Особенности модели GLM-5.1

GLM-5.1 не является полностью новой моделью, созданной с нуля. Она представляет собой улучшенную версию модели GLM-5, которая была представлена несколькими месяцами ранее. Разработчики в этот раз сосредоточились прежде всего на задачах программирования, работе с кодом и выполнении сложных многоэтапных действий. По сути, модель дорабатывали специально для того, чтобы она могла лучше справляться с повседневными задачами разработчиков: искать ошибки в коде, исправлять их, понимать большие проекты и работать с несколькими файлами одновременно.

Архитектура модели относится к типу Mixture of Experts («смесь экспертов»). Так называют подход, при котором во время работы задействуется не вся нейросеть целиком, а только часть специализированных модулей. Благодаря этому методу удается сочетать высокое качество ответов с более эффективным использованием вычислительных ресурсов.

Также модель способна работать с очень большими объемами текста и кода за один запрос. Данная особенность удобна для программистов, которым часто приходится иметь дело с крупными проектами, содержащими десятки и сотни файлов.

Пример работы GLM-5.1

Почему все говорят о тесте SWE-Bench Pro

Когда компании выпускают новые модели, они обычно публикуют результаты различных тестов. Однако далеко не все бенчмарки одинаково полезны.

SWE-Bench Pro считается одним из наиболее сложных тестов для оценки навыков программирования. В данном случае вместо решения абстрактных задач модели получают реальные проблемы из существующих программных проектов. Им нужно понять код, найти ошибку, после чего предложить рабочее исправление. Именно в этом тесте GLM-5.1 показала результат около 58 %, немного опередив GPT-5.4 и Claude Opus 4.6.

Однако при этом стоит понимать, что речь не идет о полном превосходстве над конкурентами. Разница между моделями оказалась небольшой и измеряется буквально несколькими десятыми долями процента. Тем не менее сам факт выхода на первое место привлек огромное внимание, поскольку раньше открытые модели редко могли конкурировать с лучшими коммерческими системами.

Источник: https://z.ai/blog/glm-5.1

Не только успехи, но и ограничения

Несмотря на впечатляющие результаты в программировании, GLM-5.1 нельзя назвать лидером абсолютно во всех областях. К примеру, на тестах, связанных с общими знаниями и сложными рассуждениями, модели OpenAI и Google по-прежнему показывают более сильные результаты. А это еще раз доказывает: GLM-5.1 создавалась прежде всего в качестве инструмента для разработки программного обеспечения, а не в качестве универсального чемпиона во всех категориях.

Сама компания Z.ai не скрывает этот факт и признает, что в некоторых направлениях модели еще есть куда расти. Поэтому, по мнению экспертов Креатор Проджект, наиболее точным описанием будет следующее: GLM-5.1 на сегодняшний день является одной из сильнейших моделей для программирования, но лучшей моделью для любых задач она не является.

Открытая модель вместо закрытого сервиса

Одной из интересных особенностей GLM-5.1 является то, что модель распространяется по лицензии MIT, одной из самых свободных лицензий в мире программного обеспечения. Разработчики могут скачать модель, запускать ее на собственных серверах, изменять под свои задачи и использовать в коммерческих проектах без серьезных ограничений. Такой подход выгодно отличает GLM-5.1 от большинства крупнейших коммерческих моделей, внутреннее устройство которых остается закрытым. Модель можно изучать, тестировать, а также и создавать на ее основе собственные решения.

Релиз GLM-5.1 многие специалисты называют одним из самых заметных событий в индустрии искусственного интеллекта в 2026 году. Модель не изменила рынок за один день, но показала, что борьба за лидерство в сфере ИИ становится все более конкурентной и непредсказуемой.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Интересно? Поделиться:

7 комментариев к “Китайская нейросеть GLM-5.1 неожиданно вышла в лидеры по программированию

  1. Решил потестировать: дал задачу написать REST API на Go с аутентификацией и логированием. Результат: код скомпилировался с первого раза; структура папок как у опытного разработчика; комментарии лаконичные, но информативные; обработка ошибок на уровне. Да, есть мелкие недочёты (например иногда избыточно использует некоторые пакеты), но в целом впечатляет. Шучу, что теперь когда GLM 5.1 в топе можно отвечать на жалобы начальства: Не я не ленивый просто жду пока нейросеть допишет код!😄 А если серьёзно то такие инструменты реально меняют подход к разработке: вместо того чтобы изобретать велосипед можно сосредоточиться на логике продукта.

  2. Ого, новая модель, которая пашет по 8 часов без перерыва как настоящий трудоголик. Похоже, скоро программисты будут не код писать, а чай пить, пока нейросеть для них баги фиксит.

  3. Разработчики особенно хвалят её за качество генерации кода, длинный контекст и низкую стоимость, а основные претензии касаются скорости работы и того, что часть впечатляющих результатов пока основана на внутренних бенчмарках компании.

  4. эпоха GPT-монополии может закончиться. Теперь вопрос в том, сможет ли она стать глобальной или останется локальным феноменом

  5. Меня особенно радует, что такие прорывы происходят. Это показывает, насколько быстро развивается наука и технологии, и как много еще неизведанного впереди. И то, что это сделано китайскими специалистами, тоже очень вдохновляет. Это еще одно доказательство того, что талант и инновации не имеют национальности.
    Очень интересно будет посмотреть, как GLM-5.1 будет использоваться на практике. Какие новые возможности она откроет для разработчиков? Сможет ли она сделать программирование более доступным для новичков? Надеюсь, что эта нейросеть станет мощным инструментом, который поможет нам решать еще более сложные задачи и делать нашу жизнь лучше.

  6. Интересно, насколько быстро меняется рынок ИИ. Ещё недавно все обсуждали одни модели, а теперь GLM-5.1 уже называют одним из лидеров в программировании. Чем больше сильных конкурентов появляется, тем быстрее будут развиваться такие инструменты и тем больше возможностей получат разработчики.

  7. Вот в этой связи хочу напомнить о том, как недавно правительство США заблокировало доступ к Fable 5 и Mythos 5 от Anthropic для всех иностранных государств из-за опасений в области национальной безопасности. Видимо хорошо обучили в Anthropic и Mythos 5 и Fable 5, а затем они попали в руки злоумышленников. А тут уже и новые опасения будут — у китайской GLM-5.1 так и вовсе открытый код: бери не хочу. Борьба выходит на новый уровень…

Добавить комментарий

Оставляя комментарий вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности, соглашаетесь с пользовательским соглашением. Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Рекомендуем почитать

Подпишитесь на нашу рассылку

Loading

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie. Они помогают нам обеспечивать корректную работу сайта и делать его более удобным.
Принять
Политика конфиденциальности