
GLM-5.3 против GLM-5.2: та же базовая модель, одно лишь пост-обучение дает скачок в программировании на ~50% (Terminal-Bench 3.0 4,6→28,3) и эмерджентный результат на CyberGym — 84,5% SOTA.

Что такое GLM-5.3? Изучите новейшую модель ИИ для программирования от Z.ai, включая её возможности, результаты бенчмарков, цены, доступ к API и возможности в сфере кибербезопасности.

GLM 5.2: GLM-5.2 — флагманская LLM с открытыми весами от Z.ai, предназначенная для долгосрочного программирования и агентного ПО. Доступна в CometAPI — совместима с OpenAI, единый ключ.

Пошаговое руководство по API GLM-5.2: быстрый старт, оптимизация усилий рассуждения, создание агентов и снижение затрат по сравнению с GPT/Claude.

GLM-5.2: GLM-5.2 — последняя флагманская модель со смесью экспертов (MoE) от Zhipu AI (Z.ai), выпущенная. Попробуйте CometAPI — единый ключ, совместима с OpenAI.

GLM-5.1 можно использовать с Claude Code, подключив его через мост, совместимый с API OpenAI или Anthropic, что позволяет разработчикам задействовать агентный рабочий процесс Claude Code при использовании более доступной и высокопроизводительной модели написания кода GLM-5.1. Такое решение дает командам доступ к долгосрочному автономному программированию, улучшает выполнение задач в терминале и значительно снижает расходы на API по сравнению с Claude Opus, при этом сохраняя привычный для разработчиков опыт работы с Claude Code.

GLM-5.1 — флагманская модель с открытым исходным кодом компании Z.ai (выпущенная 7 апреля 2026 года), оптимизированная для долгосрочных агентных задач, таких как автономное программирование и многошаговое рассуждение. Чтобы использовать API GLM-5.1, воспользуйтесь CometAPI для более дешёвого унифицированного доступа, получите свой ключ API.

GLM-5-Turbo — это крупная языковая модель нового поколения, выпущенная компанией Zhipu AI в марте 2026 года и специально оптимизированная для агентных сред «lobster» (экосистема OpenClaw). Это высокоскоростной, ориентированный на агентов вариант GLM-5, предназначенный для выполнения длинных цепочек задач, вызова инструментов и автоматизации ИИ корпоративного уровня. Модель поддерживает контекстное окно примерно на 200K токенов, архитектуру Mixture-of-Experts и повышенную стабильность в многошаговых агентных рабочих процессах.