Тихо. Скромно. Нагло обошла всех
Представьте, что легковой автомобиль обгоняет Ferrari на гоночной трассе. Примерно это произошло в мире ИИ на прошлой неделе. Модель GLM-4.7-Flash, которую можно запустить на видеокарте за пару тысяч долларов, показала результаты выше, чем GPT-4.5 Turbo и Claude 4.5 Sonnet в бенчмарках EQ-Bench и Judgemark.
Да, вы не ослышались. Та самая компактная версия от Zhipu AI, о которой все говорили как о "бюджетном варианте для энтузиастов". Теперь она заставляет пересмотреть всю иерархию больших языковых моделей. И главный вопрос: как?
Данные актуальны на 20 января 2026 года. Результаты опубликованы в открытом доступе командой разработчиков GLM и независимыми исследователями.
EQ-Bench и Judgemark: где модели учатся думать, а не болтать
Большинство бенчмарков проверяют знания. EQ-Bench и Judgemark - другое дело. Первый оценивает эмоциональный интеллект и способность понимать контекст человеческих взаимодействий. Второй - умение делать взвешенные суждения в сложных, неоднозначных ситуациях.
Именно здесь гиганты часто спотыкаются. GPT-4.5 может написать вам поэму, но не всегда поймет сарказм в рабочей переписке. Claude 4.5 отлично анализирует документы, но может дать слишком "стерильный" совет в этической дилемме.
GLM-4.7-Flash, судя по результатам, справляется с этим лучше. Намного лучше.
| Модель | Размер (параметры) | EQ-Bench (норм.) | Judgemark (Acc.) |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7-Flash | ~12B | 89.7 | 84.3% |
| GPT-4.5 Turbo | >1T | 87.2 | 81.1% |
| Claude 4.5 Sonnet | ~800B | 86.8 | 82.5% |
| Qwen2.5-32B | 32B | 85.1 | 79.8% |
Цифры говорят сами за себя. Модель в десятки раз меньше конкурентов показывает более высокие результаты в задачах, где нужен не просто интеллект, а что-то похожее на здравый смысл.
Не размером, а умением: что внутри у этого снайпера?
Секрет не в количестве параметров. GLM-4.7-Flash использует ту же архитектуру, что и ее старшие братья из линейки GLM-4.7, но с одним ключевым отличием: гиперспециализированное дообучение.
Инсайдеры из Zhipu AI (которые, конечно, ничего не подтверждают) намекают, что модель обучали не на общих текстах из интернета, а на тщательно отобранных диалогах, где важны нюансы, эмоции и этические оценки. Плюс - продвинутые техники квантования, которые не "режут" качество, а наоборот, в некоторых сценариях даже улучшают его за счет снижения шума.
А еще - особый подход к инструктивному tuning. Вместо того чтобы учить модель просто следовать инструкциям, ее учили понимать контекст инструкции. Разницу чувствуете? Это как учить не просто переводить слова, а понимать, почему фраза сказана именно так.
Зачем это вам? Потому что локальный ИИ стал умнее
Раньше, если вам нужно было что-то по-настоящему сложное - анализ тональности в поддержке клиентов, модерация сложных дискуссий, помощь в принятии решений - вы шли к API GPT или Claude. И платили за каждый запрос.
Теперь GLM-4.7-Flash можно запустить локально на железе, которое есть у многих разработчиков. На той самой RTX 6000 с 48 ГБ, о которой мы писали в контексте SWE-Bench. Или даже на более скромной карте, если использовать агрессивное квантование.
Это меняет правила игры для:
- Конвейеров данных: Предобработка и анализ текстовых данных с учетом эмоциональной окраски прямо у вас в пайплайне, без внешних вызовов.
- Модерации контента: Понимание сарказма, иронии, скрытой агрессии - то, с чем плохо справляются простые классификаторы.
- Персональных ассистентов: Помощник, который не только найдет информацию, но и поймет, в каком вы настроении и как лучше преподнести ответ.
И да, это дешевле. На порядки дешевле. Экономия в $100 в месяц, как в случае сравнения GLM4.7+CC с Claude, здесь может превратиться в экономию в тысячи для активных проектов.
Подвох есть? Конечно
GLM-4.7-Flash - не панацея. В задачах, требующих энциклопедических знаний или генерации очень длинных, сложных текстов, гиганты ее все еще обходят. Ее контекстное окно меньше. И она, как и все компактные модели, может "галлюцинировать" в фактах.
Но в своей нише - понимание человека, взвешенные суждения, работа с диалогом - она сейчас, возможно, лучшая. И самое главное - доступная.
Не путайте с другими "Flash" моделями. Речь именно о GLM-4.7-Flash от Zhipu AI, выпущенной в конце 2025 года. Ранние версии GLM-4-Flash показывали гораздо более скромные результаты.
Что будет дальше? Гиганты уже нервничают
Успех GLM-4.7-Flash - это не случайность. Это тренд. Компании осознали, что бездумное наращивание параметров ведет в тупик. Будущее - за специализированными, эффективными моделями, которые делают одно дело, но делают его блестяще.
Ожидайте, что в ближайшие месяцы OpenAI, Anthropic и другие анонсируют свои "компактные экспертные" модели. И гонка переместится из облаков в дата-центры компаний и даже на рабочие станции разработчиков.
Совет? Не спешите переписывать все свои пайплайны под GLM-4.7-Flash. Но скачайте ее, поэкспериментируйте с квантованными версиями и запустите на своих данных. Посмотрите, как она справляется с вашими конкретными задачами на суждения и эмоции. Возможно, вы найдете своего нового, неожиданно умного и экономного сотрудника.
А потом посмотрите на счета за облачные API. Разница может вас удивить.
