Z.ai выпустила GLM-5.3 — открытую модель для кодирования с 743 млрд параметров

Китайская компания Z.ai, известная ранее как Zhipu AI, выпустила новую модель GLM-5.3, ориентированную на задачи программирования. Разработчик позиционирует её как наиболее способную модель с открытыми весами для генерации кода. Релиз состоялся в четверг, 14 августа, в рамках продуктовых линеек GLM Coding Plan и ZCode.

GLM-5.3 содержит 743 миллиарда параметров и создана на основе предыдущей версии GLM-5.2. Как отмечает компания, улучшение достигнуто исключительно за счёт масштабирования пост-обучения (scaling post-training): инженеры использовали накопленный стек обучения и в течение месяца наращивали вычислительные мощности. Каких-либо изменений в архитектуре базовой модели не проводилось.

В анонсе Z.ai утверждает, что GLM-5.3 превосходит сопоставимые по размеру открытые модели на бенчмарках кодирования. При этом, как указывает издание Decrypt, собственные сравнительные данные компании показывают, что новая модель всё ещё уступает закрытым фронтёрным моделям, а также по крайней мере одному открытому конкуренту. Тем не менее, для сегмента open-weight решений это заметный шаг вперёд.

На данный момент GLM-5.3 доступна подписчикам GLM Coding Plan и через платформу ZCode. Полноценный доступ через API и загрузка весов модели будут открыты после завершения проверки безопасности. Такой порядок стал стандартной практикой для крупных открытых моделей, позволяя разработчикам снизить риски злоупотреблений.

Выпуск GLM-5.3 усиливает конкуренцию на рынке ИИ-моделей для разработчиков. Китайские лаборатории активно наращивают присутствие в сегменте открытого кода, предлагая альтернативы американским решениям. При этом сохраняется разрыв в производительности с закрытыми флагманскими моделями, что ограничивает прямое соперничество в наиболее сложных сценариях использования.

Пользователи, которым важна работа с открытыми весами, получают ещё один инструмент для локального развёртывания и тонкой настройки. Однако при выборе модели стоит учитывать не только заявления производителя, но и независимые бенчмарки, а также требования к вычислительным ресурсам — 743 млрд параметров требуют серьёзного аппаратного обеспечения.