Ответ на вопрос
Z.ai
Z.ai — экосистема сервисов искусственного интеллекта на базе больших языковых моделей семейства GLM, разработанных китайской компанией Zhipu AI. В 2025 году компания сменила международный бренд на Z.ai, под которым объединены диалоговый веб-сервис, программные интерфейсы для разработчиков, инструменты генерации кода и автономные программные агенты.
Отличительная черта экосистемы — распространение весов моделей под лицензией MIT без региональных ограничений, при котором монетизация происходит через корпоративные внедрения и платные тарифы. Флагманская модель GLM-5.2, выпущенная 13 июня 2026 года, содержит около 753 млрд параметров и поддерживает контекстное окно до 1 млн токенов[1][2].
Общие сведения
| Z.ai | |
|---|---|
| Тип | Большая языковая модель, чат-бот, экосистема сервисов |
| Авторы | Тан Цзе (Jie Tang), Чжан Пэн (Zhang Peng) и Лю Дэбин (Liu Debing) |
| Разработчик | Zhipu AI |
| Языки интерфейса | китайский, английский, русский и другие |
| Первый выпуск | 2019 (семейство GLM) |
| Последняя версия | GLM-5.2 (13 июня 2026) |
| Лицензия | MIT (открытые веса), проприетарная (сервисы) |
| Сайт | z.ai |
Происхождение названия и бренда
Аббревиатура GLM происходит от General Language Model — общая языковая модель. Такое наименование получило семейство архитектур, разрабатывавшихся с 2019 года в лаборатории инженерии знаний Университета Цинхуа, а затем в выделенной из неё компании[3].
В 2025 году компания провела ребрендинг: на международных рынках сервисы стали выпускаться под маркой Z.ai, тогда как в Китае сохранилось наименование 智谱 (Zhipu). Веб-адрес диалогового сервиса — chat.z.ai[1].
Модели семейства GLM
Линейка включает флагманские модели, облегчённые версии для массовых задач и мультимодальные варианты. Архитектура большинства современных моделей построена на подходе смеси экспертов, при котором на обработку одного запроса задействуется лишь часть параметров.
| Модель | Дата выпуска | Параметры | Контекстное окно |
|---|---|---|---|
| GLM-4.5 | 2025 | 355 млрд | 128 тыс. токенов |
| GLM-4.5-Air | 2025 | 106 млрд (12 млрд активных) | 128 тыс. токенов |
| GLM-4.6 | 30 сентября 2025 | 357 млрд (около 32 млрд активных) | 200 тыс. токенов |
| GLM-5 | февраль 2026 | 744 млрд | до 200 тыс. токенов |
| GLM-5.1 | 2026 | — | 200 тыс. токенов |
| GLM-5.2 | 13 июня 2026 | около 753 млрд | до 1 млн токенов |
Отдельную ветвь составляют мультимодальные модели: GLM-4.6V поддерживает обработку текста, изображений и видеофрагментов при контексте 128 тыс. токенов[4][5][6].
Контекстное окно линейки последовательно расширялось: от 2 тыс. токенов в ранней ChatGLM-6B до 32 тыс. в ChatGLM2 и ChatGLM3, затем до 128 тыс. и 200 тыс., и наконец до 1 млн токенов в GLM-5.2 — пятикратный рост относительно предыдущего поколения[3][5].
Обучение на китайском оборудовании
Модель GLM-5 обучалась исключительно на процессорах Huawei Ascend без использования оборудования Nvidia. Это обстоятельство отмечалось как техническое следствие ограничений на поставку американских комплектующих: компания включена в перечень организаций, которым ограничен доступ к технологиям США[7][8].
Для локального развёртывания GLM-5 требуется значительная инфраструктура: конфигурация из восьми ускорителей класса B200[9].
Результаты тестирования
17 июня 2026 года разработчик опубликовал результаты GLM-5.2 в стандартных наборах тестов. Модель стала первой с открытыми весами, преодолевшей отметку 80 % в наборе Terminal-Bench 2.1, оценивающем автономную работу в командной строке[2][10].
| Набор тестов | GLM-5.2 | GLM-5.1 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 62,1 | 58,4 | 58,6 | 69,2 |
| Terminal-Bench 2.1 | 81,0 | 63,5 | 84,0 | 85,0 |
| FrontierSWE | 74,4 | 30,5 | 72,6 | 75,1 |
| NL2Repo | 48,9 | 42,7 | 50,7 | 69,7 |
| ProgramBench | 63,7 | 50,9 | 70,8 | 71,9 |
| SWE-Marathon | 13,0 | 1,0 | — | — |
В наборе SWE-bench Pro, оценивающем решение реальных задач из репозиториев, модель опередила GPT-5.5 на 3,5 пункта, но уступила Claude Opus 4.8. На длинных инженерных задачах — FrontierSWE, PostTrainBench и SWE-Marathon — GLM-5.2 показала лучший результат среди моделей с открытыми весами, занимая вторые места после Claude Opus 4.8[11][12].
В наборах на общие знания и математику результаты составили 99,2 по AIME 2026, 91,2 по GPQA-Diamond и 54,7 по Humanity’s Last Exam с использованием инструментов[13][14].
В июне 2026 года модель возглавила рейтинг Design Arena в категории программирования с показателем 1360 очков, опередив Claude Fable 5 с 1350 очками[12].
Следует учитывать, что приведённые данные опубликованы преимущественно самим разработчиком; независимая верификация результатов сторонними лабораториями на момент публикации была ограниченной[15].
Сервисы и режимы работы
Диалоговый веб-сервис на домене chat.z.ai предоставляет два основных режима. Режим диалога представляет классическое общение с моделью. Режим агента подключает внешние инструменты: поиск в интернете, создание документов, презентаций и таблиц, анализ загруженных файлов[16].
Помимо диалогового сервиса экосистема включает:
- программные интерфейсы для разработчиков через домены api.z.ai и open.bigmodel.cn;
- инструмент генерации программного кода CodeGeeX;
- линейку автономных агентов AutoGLM, включая представленного в марте 2025 года бесплатного агента AutoGLM Rumination для самостоятельного выполнения задач;
- тарифные планы GLM Coding Plan, ориентированные на разработчиков.
Тарифы и доступность
Модель монетизации построена по принципу freemium: базовый веб-чат бесплатен и не требует подписки, а в программном интерфейсе присутствуют полностью бесплатные модели GLM-4.7-Flash и GLM-4.5-Flash с нулевой ставкой на вход и выход[17][18].
| Модель | Вход | Выход |
|---|---|---|
| GLM-5.2 | 1,40 | 4,40 |
| GLM-5.1 | 1,40 | 4,40 |
| GLM-5 | 1,00 | 3,20 |
| GLM-5-Turbo | 1,20 | 4,00 |
| GLM-4.7 | 0,60 | 2,20 |
| GLM-4.5-Air | 0,20 | 1,10 |
| GLM-4.7-FlashX | 0,07 | 0,40 |
| GLM-4.7-Flash | бесплатно | бесплатно |
| GLM-4.5-Flash | бесплатно | бесплатно |
Стоимость обращения к флагманской модели примерно в шесть раз ниже, чем к Claude Opus 4.8, тарифы которой составляют 5 и 25 долларов за миллион входных и выходных токенов соответственно[16][19][20].
Для разработчиков предусмотрены подписки GLM Coding Plan трёх уровней: Lite за 18 долларов в месяц, Pro за 72 доллара и Max за 160 долларов[21].
По состоянию на июль 2026 года веб-сервис и программный интерфейс открывались с территории России без использования средств обхода блокировок; интерфейс поддерживает русский язык[16][21].
Открытые веса
Веса моделей публикуются на платформах Hugging Face и ModelScope. GLM-5.2 распространяется под лицензией MIT без региональных ограничений, лимитов использования и порогов по числу активных пользователей — веса можно скачать, развернуть на собственной инфраструктуре, встроить в продукт и дообучить[11][22].
Такой подход отличает экосистему от закрытых разработок ряда зарубежных конкурентов и рассматривался обозревателями как элемент конкурентной стратегии: доступность весов расширяет базу пользователей, а доходы формируются за счёт корпоративных внедрений[22][15].
Оценки
Отраслевые обозреватели отмечали, что GLM-5.2 приблизилась к уровню закрытых моделей ведущих западных разработчиков в задачах программирования при существенно меньшей стоимости использования. Одновременно указывалось, что в наиболее сложных задачах модель уступает флагманским закрытым решениям[2][8].
Публикация результатов вызвала обсуждение методологии: часть данных приводилась по вторичным пересказам, поскольку первоисточники были недоступны, хотя показатели совпадали у нескольких независимых обозревателей[15].