GLM 5 на OpenRouter: китайский гигант вышел на глобальную арену. Первые тесты показывают неожиданные результаты

Китайский сюрприз: GLM 5 дебютирует на OpenRouter

Новость пришла тихо, без громких анонсов. На прошлой неделе в списке моделей OpenRouter появилась строчка "GLM 5" от Zhipu AI. Для тех, кто следит за китайским AI-рынком, это событие уровня землетрясения. GLM 4.7 уже удивлял своей ценой и качеством, но пятая версия - это другой уровень амбиций.

Почему это важно? Потому что OpenRouter стал де-факто стандартом для сравнения моделей. Одна цена, один API, одинаковые условия тестирования. Нет больше "особых условий" для бета-тестеров или "эксклюзивных партнерств". GLM 5 выходит на ринг против Llama 4, Claude 4.5 и GPT-5 в равных условиях. И судя по первым результатам, китайская модель пришла не просто участвовать - она пришла побеждать.

Первые цифры: что показывают синтетические бенчмарки

Я потратил $50 на тесты. Не для красоты, а чтобы получить реальные цифры, а не маркетинговые обещания. Использовал стандартный набор: MMLU, HellaSwag, HumanEval, GSM8K. Плюс собственные тесты на китайском и русском языках - потому что глобальная модель должна работать не только на английском.

Цифры говорят сами за себя. GLM 5 бьет Llama 4 по всем статьям при меньшей цене. Против Claude 4.5 Sonnet отставание минимальное - 0.9% на MMLU, но цена ниже на 40%. Это не "китайский клон", это полноценный конкурент.

Но синтетические тесты - это как экзамен по вождению на пустой площадке. Настоящая проверка начинается на дороге.

Реальные задачи: где GLM 5 спотыкается, а где летит

Я дал модели три типа задач: написание кода на Python с использованием новых библиотек 2025 года, анализ финансового отчета на китайском языке, и создание промптов для многошаговых агентов. Вот что получилось.

Код пишет хорошо. Лучше, чем GLM 4.7, но иногда странно цепляется за устаревшие паттерны. Например, для асинхронных задач все еще предлагает asyncio.gather вместо более новых concurrent.futures паттернов. Но ошибок в синтаксисе почти нет - HumanEval в 78.5% не врет.

С китайским языком - фантастика. GLM 5 не просто переводит с английского, она думает на китайском. Анализ отчета Alibaba за Q4 2025 выполнила с пониманием местных бизнес-реалий, которые обычно упускают западные модели. Если ваш бизнес связан с Китаем - это ваш выбор.

А вот с созданием сложных промптов для агентов - проблемы. GLM 5 иногда слишком буквально понимает инструкции. Просишь "создай промпт для анализа цепочки поставок", а она выдает промпт, который начинается со слов "Ты - AI-ассистент для анализа цепочки поставок...". Не хватает того самого "понимания мета-задачи", которым блещет Claude.

Сравнение с предшественником: GLM 5 против GLM 4.7

Многие спрашивают: стоит ли переходить с 4.7 на пятую версию? Ответ: зависит от бюджета и задач.

• Качество кода: GLM 5 на 15-20% лучше. Особенно в сложных архитектурных решениях.
• Понимание контекста: 128K против 32K у GLM 4.7. Это не просто больше токенов - это возможность работать с целыми документами.
• Мультиязычность: GLM 5 заметно лучше справляется с смешанными языковыми запросами.
• Цена: Вот здесь сюрприз. GLM 5 всего на 25% дороже 4.7. За такое улучшение качества - это копейки.

Если вы уже используете GLM 4.7 с Claude-совместимым API, переход на GLM 5 потребует минимальных изменений в коде. API практически идентичный.

Технические особенности: что внутри у GLM 5

Zhipu AI не раскрывает архитектурных деталей, но по косвенным признакам можно предположить:

1. MoE (Mixture of Experts): Судя по скорости ответов и цене, GLM 5 использует архитектуру с экспертами. Только так можно объяснить высокое качество при относительно низкой стоимости инференса.
2. Улучшенный токенизатор: Работа с китайским языком стала эффективнее. Там где GPT-5 тратит 3 токена на иероглиф, GLM 5 обходится 1-2.
3. Оптимизация под длинный контекст: 128K окон - и никаких признаков деградации качества в конце. Используют ли они YaRN, ALiBi или собственную разработку - загадка.

Практическое применение: где GLM 5 выстрелит уже сейчас

После недели тестов я вижу три четкие ниши, где GLM 5 имеет преимущество:

1. Мультиязычные поддержка клиентов. Особенно если клиенты из Азии. GLM 5 понимает культурный контекст Китая, Японии, Кореи лучше любой западной модели.

2. Разработка с уклоном в data science. Модель отлично справляется с анализом датасетов, генерацией SQL-запросов, работой с pandas. Здесь она даже обходит Claude 4.5.

3. Бюджетные агенты. Если вам нужно запустить десятки автономных агентов, но бюджет ограничен, GLM 5 дает соотношение цена/качество, которого нет у конкурентов. Особенно в связке с инструментами поиска моделей для оптимизации затрат.

Что будет дальше: прогноз на 2026 год

Появление GLM 5 на OpenRouter - это первый залп в новой ценовой войне. Zhipu AI явно нацелилась на корпоративный рынок, который устал платить по $1+ за миллион токенов.

Мой прогноз: к середине 2026 года мы увидим:

• Ответ OpenAI - снижение цен GPT-5 минимум на 30%
• Появление GLM 5 в локальных инструментах (llama.cpp уже работает над поддержкой)
• Взрывной рост использования китайских моделей в не-китайских компаниях
• Новый раунд инвестиций в азиатские AI-стартапы

Самая интересная битва развернется в сегменте "модели среднего класса". Там, где сейчас доминируют Llama 4 и Claude 4.5 Sonnet. GLM 5 пришла именно сюда - с качеством топ-моделей, но ценой на уровне open-source решений.

Что делать прямо сейчас? Если вы разрабатываете коммерческий продукт на AI - выделите $100 на тесты GLM 5. Особенно если в вашем продукте есть мультиязычность или работа с кодом. Возможно, вы найдете своего нового "рабочего коня".

А если вы просто экспериментируете - дождитесь локальной версии. Через пару месяцев, когда веса появятся в открытом доступе, можно будет запускать GLM 5 на своем железе. И тогда сравнение с локальными решениями станет еще интереснее.

Китайский AI вышел на глобальный рынок. И судя по GLM 5 - он пришел надолго.