Каталог AI моделей и нейросетей: сравнение и цены

GLM-5.3-Flash — это нативная мультимодальная модель от Z.ai. Она подходит для эффективного кодирования и задач агентов с долгосрочным горизонтом. Ее гибридная архитектура с разреженным и линейным вниманием сохраняет точное поведение в длинном контексте, одновременно снижая вычислительную нагрузку.

GLM-5.3 — это крупномасштабная модель рассуждений от Z.ai, созданная для сложных задач в области программной инженерии и задач агентов с длительным горизонтом. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и улучшает GLM-5.2 в кодировании и в балансе между производительностью и эффективностью использования токенов.

Режим рассуждений всегда включен и не может быть отключен. Поддерживаются усилия рассуждений low, high и max; по умолчанию используется max.

GLM 5.2 — это крупномасштабная модель рассуждений от Z.ai. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочных рабочих процессов агентов, проектного уровня программной инженерии и сложной многоэтапной автоматизации.

Поддерживаются уровни рассуждений high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждений. Модель особенно сильна в кодировании и использовании инструментов в рамках длительных задач, способна поддерживать инженерный контекст и следовать стандартам последовательно на протяжении всего рабочего процесса разработки, от требований до много платформенного развертывания, в одной задаче.

GLM-5.1 — это флагманская открытая модель от Z.ai, разработанная для проектирования сложных систем и долгосрочных рабочих процессов агентов. Созданная для опытных разработчиков, она обеспечивает производительность промышленного уровня при выполнении крупномасштабных программных задач, соперничая с ведущими закрытыми моделями. Благодаря продвинутому агентному планированию, глубокому бэкенд-рассуждению и итеративной самокоррекции, GLM-5.1 выходит за рамки генерации кода к полноценному созданию систем и автономному выполнению.

GLM-5V-Turbo — это первая нативная мультимодальная модель-основа агента от Z.ai, созданная для задач, основанных на зрении и управляемых агентами. Она нативно обрабатывает изображения, видео и текстовые данные, превосходно справляется с планированием на длительный срок, сложным кодированием и выполнением задач, и безупречно взаимодействует с агентами для завершения полного цикла «восприятие → планирование → выполнение».

GLM-5 Turbo — это новая модель от Z.ai, разработанная для быстрой инференции и высокой производительности в средах, управляемых агентами, таких как сценарии OpenClaw. Она глубоко оптимизирована для рабочих процессов агентов в реальном мире, которые включают длинные цепочки выполнения, с улучшенной декомпозицией сложных инструкций, использованием инструментов, запланированным и постоянным выполнением, а также общей стабильностью при выполнении длительных задач.

GLM-5 — это флагманская открытая модель от Z.ai, разработанная для проектирования сложных систем и долгосрочных рабочих процессов агентов. Созданная для опытных разработчиков, она обеспечивает производительность промышленного уровня при выполнении крупномасштабных программных задач, соперничая с ведущими закрытыми моделями. Благодаря продвинутому агентному планированию, глубокому бэкенд-рассуждению и итеративной самокоррекции, GLM-5 выходит за рамки генерации кода к полноценному созданию систем и автономному выполнению.

Как модель класса 30B SOTA, GLM-4.7-Flash предлагает новый вариант, который балансирует между производительностью и эффективностью. Она дополнительно оптимизирована для агентного кодирования, укрепляя возможности кодирования, планирования задач на длительный срок и сотрудничества с инструментами, и достигла ведущих результатов среди моделей с открытым исходным кодом того же размера на нескольких актуальных публичных рейтингах.

GLM-4.7 — это последняя флагманская модель от Z.AI, с улучшениями в двух ключевых областях: расширенные возможности программирования и более стабильное многошаговое рассуждение/выполнение. Она демонстрирует значительные улучшения в выполнении сложных задач агентами, обеспечивая более естественные разговорные взаимодействия и превосходную эстетику интерфейса.

GLM-4.6V — это крупная мультимодальная модель, разработанная для высокоточного визуального понимания и долгосрочного контекстного рассуждения по изображениям, документам и смешанным медиа. Она поддерживает до 128 тысяч токенов, обрабатывает сложные макеты страниц и диаграммы непосредственно в качестве визуальных входных данных, а также интегрирует нативные мультимодальные вызовы функций для соединения восприятия с выполнением инструментов. Модель также позволяет выполнять чередующуюся генерацию изображений и текста, а также рабочие процессы реконструкции пользовательского интерфейса, включая синтез из скриншота в HTML и итеративное визуальное редактирование.

По сравнению с GLM-4.5, это поколение вносит несколько ключевых улучшений:

Увеличенное окно контекста: Окно контекста расширено с 128K до 200K токенов, что позволяет модели справляться с более сложными агентными задачами.
Улучшенная производительность в кодировании: Модель достигает более высоких результатов в тестах на код и демонстрирует лучшую производительность в реальных приложениях, таких как Claude Code, Cline, Roo Code и Kilo Code, включая улучшения в создании визуально отточенных фронт-энд страниц.
Продвинутое рассуждение: GLM-4.6 показывает явное улучшение в производительности рассуждений и поддерживает использование инструментов во время вывода, что приводит к более сильным общим возможностям.
Более способные агенты: GLM-4.6 демонстрирует более высокую производительность в использовании инструментов и поисковых агентов, и более эффективно интегрируется в агентные фреймворки.
Усовершенствованное написание: Лучше соответствует человеческим предпочтениям в стиле и читаемости, и действует более естественно в сценариях ролевых игр.

По сравнению с GLM-4.5, это поколение вносит несколько ключевых улучшений:

Увеличенное окно контекста: Окно контекста расширено с 128K до 200K токенов, что позволяет модели справляться с более сложными агентными задачами.
Улучшенная производительность в кодировании: Модель достигает более высоких результатов в тестах на код и демонстрирует лучшую производительность в реальных приложениях, таких как Claude Code, Cline, Roo Code и Kilo Code, включая улучшения в создании визуально проработанных фронтэнд-страниц.
Продвинутое рассуждение: GLM-4.6 показывает явное улучшение в производительности рассуждений и поддерживает использование инструментов во время вывода, что приводит к более высокой общей способности.
Более способные агенты: GLM-4.6 демонстрирует более высокую производительность в использовании инструментов и поисковых агентов, а также более эффективно интегрируется в агентные фреймворки.
Улучшенное написание: Лучше соответствует человеческим предпочтениям в стиле и читаемости, и более естественно выполняет ролевые сценарии.

GLM-4.5V — это базовая модель для работы с визуально-языковыми данными в приложениях мультимодальных агентов. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 106 миллиардами параметров и 12 миллиардами активированных параметров, она достигает передовых результатов в понимании видео, вопросах и ответах по изображениям, OCR и разборе документов, а также демонстрирует значительные улучшения в веб-кодировании интерфейсов, привязке и пространственном мышлении. Она предлагает гибридный режим вывода: “режим размышления” для глубокого анализа и “режим без размышлений” для быстрых ответов. Поведение в плане рассуждений можно переключать с помощью логического параметра reasoning enabled.

GLM-4.5 — наша последняя флагманская базовая модель, специально созданная для приложений на основе агентов. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и поддерживает длину контекста до 128 тысяч токенов. GLM-4.5 обеспечивает значительно улучшенные возможности в области рассуждений, генерации кода и согласования агентов. Она поддерживает гибридный режим вывода с двумя опциями: “режим размышления”, предназначенный для сложных рассуждений и использования инструментов, и “режим без размышлений”, оптимизированный для мгновенных ответов. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевой переменной reasoning enabled.

GLM-4.5-Air — это облегченный вариант нашей последней флагманской модели, также специально созданный для приложений, ориентированных на агентов. Как и GLM-4.5, он использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), но с более компактным размером параметров. GLM-4.5-Air также поддерживает гибридные режимы вывода, предлагая “режим мышления” для продвинутого рассуждения и использования инструментов, а также “режим без мышления” для взаимодействия в реальном времени. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью булевой переменной reasoning enabled.