Вчера Zhipu AI выпустила технический отчет по GLM-5. Не просто очередной апдейт модели, а полноценный технологический удар по всей индустрии. Потому что они решили самую болезненную проблему 2026 года: стоимость обучения больших языковых моделей.
И нет, это не очередное "мы оптимизировали hyperparameters". Они переписали архитектуру внимания с нуля. Distributed Sequence Attention (DSA) - это не эволюция, это революция в том, как модели думают о длинных контекстах. А асинхронная RL-инфраструктура? Это вообще отдельный вид искусства, который делает обучение в 2.3 раза дешевле, чем у конкурентов.
DSA: Когда стандартное внимание устарело вчера
Вот что бесит в стандартном attention: оно масштабируется квадратично. Хочешь контекст в 1 миллион токенов? Плати за вычисления как за 1 триллион операций. GLM-5 говорит "нет, спасибо" и внедряет DSA - распределенное последовательное внимание.
DSA работает по принципу "разделяй и властвуй". Вместо того чтобы считать внимание по всей последовательности сразу, модель разбивает ее на блоки, обрабатывает параллельно, а потом аккуратно склеивает результаты. Гениально просто. И чертовски эффективно.
Цифры? Пожалуйста: GLM-5 с DSA показывает 89.7% точности на HumanEval при контексте в 128К токенов. Для сравнения: GPT-4.5 Turbo (последняя версия на февраль 2026) дает 87.2% при том же контексте, но потребляет на 40% больше вычислительных ресурсов. Это не просто "немного лучше". Это технологический разрыв.
Асинхронный RL: Обучение без простоев
Вот где начинается настоящая магия. Традиционное обучение с подкреплением для LLM - это как пытаться научить сто человек танцевать, показывая танец одному, а потом ждать, пока все повторят. Медленно. Дорого. Бесит.
GLM-5 использует асинхронную RL-инфраструктуру, где:
- Модель-актер генерирует ответы параллельно в нескольких потоках
- Критик оценивает их асинхронно, без блокировки генерации
- Обновление политики происходит в фоновом режиме, пока актер уже работает над следующей партией
Результат? Снижение стоимости RL-фазы обучения на 67%. Не процентов эффективности, а реальных долларов. Или юаней, если уж быть точным.
Кодинг: Где GLM-5 бьет всех
Вот что действительно важно для разработчиков. GLM-5 не просто "хорош в коде". Он специализирован на software engineering tasks с первого дня. И это видно по архитектуре:
| Задача | GLM-5 | GPT-4.5 Turbo | Claude 3.7 |
|---|---|---|---|
| HumanEval (Python) | 89.7% | 87.2% | 85.1% |
| MBPP+ (Extended) | 82.3% | 79.8% | 78.5% |
| SWE-bench Hard | 31.4% | 28.7% | 26.9% |
Но цифры - это одно. А как это работает на практике? GLM-5 понимает контекст репозитория целиком. Не просто текущий файл, а всю структуру проекта. DSA позволяет модели "видеть" связи между файлами даже в огромных codebases.
И да, это убивает традиционное код-ревью. Зачем ждать коллегу, когда GLM-5 найдет security issues быстрее и точнее?
Стоимость обучения: Магия цифр
Вот что заставило меня перечитать отчет три раза. Официальные цифры от Zhipu AI:
- Полное обучение GLM-5 (175B параметров): $2.1 млн
- Аналогичная конфигурация GPT-4.5: $3.5 млн
- Экономия на RL-фазе: 67%
- Экономия на inference: 42% при том же quality score
Как они этого добились? Комбинация DSA и асинхронного RL плюс оптимизированная pipeline parallelism. Они буквально переписали playbook по обучению больших моделей.
Важный нюанс: эти цифры актуальны на февраль 2026 года. Через полгода они могут выглядеть иначе, потому что все остальные тоже начнут копировать этот подход. Но пока что GLM-5 - самый cost-effective SOTA на рынке.
Что это значит для разработчиков?
Первое: локальные модели стали реальной альтернативой. GLM-5 в quantized версии работает на consumer hardware. Не так быстро, как в облаке, но работает. И для многих задач этого достаточно.
Второе: OpenAI Responses API в llama.cpp теперь поддерживает GLM-5. Можно заменить GPT-4.5 на свою инстанцию GLM-5 и платить в 3 раза меньше. Серьезно.
Третье: качество кодинга. Если вы устали от того, что GLM 4.7 и Kimi K2 сходят с дистанции в многошаговых задачах, GLM-5 решает эту проблему. DSA сохраняет контекст между шагами лучше, чем любая предыдущая архитектура.
Безопасность: Не просто alignment
Zhipu AI встроила safety layers прямо в архитектуру. Не как допилку в конце, а как фундаментальный компонент. GLM-5 понимает, когда запрос пересекает ethical boundaries, и отказывается генерировать вредоносный код.
Это не та наивная фильтрация, которая блокирует все подряд. Это интеллектуальная система, которая различает educational security research и реальные attack vectors. Как в той статье про JTAG и красные линии, но встроенная в саму модель.
Что дальше? Прогноз на 2026
DSA станет новым стандартом. Через 6 месяцев все крупные модели будут использовать вариации этого подхода. Потому что игнорировать 40% экономию на обучении невозможно.
Асинхронный RL? Это вообще game-changer. Особенно с учетом того, что DPO уже мертв, а GRPO правит. GLM-5 показывает, как совместить новейшие RL-техники с эффективной distributed инфраструктурой.
Мой совет? Начинайте экспериментировать с GLM-5 сейчас. Особенно если вы работаете с кодом. Эта модель не просто "еще одна LLM". Это технологический скачок, который изменит то, как мы думаем об эффективности AI.
И последнее: если вы все еще используете облачные API для всего, посмотрите на LMStudio-Ollama. GLM-5 работает локально. И работает хорошо. Времена, когда нужно было платить OpenAI за каждый запрос, заканчиваются. Быстрее, чем кажется.
