Zhipu AI Модели
Изучите все 6 моделей от Zhipu AI с подробными ценами, плюсами и минусами, а также рекомендациями для разработчиков.
Быстрые рекомендации
GLM-5.1
FlagshipСложное кодирование, долгосрочные агентные задачи, развертывание с открытым исходным кодом
Когда использовать: Помощник по кодированию с открытым исходным кодом, внутренние инструменты разработчика, агентные рабочие процессы кодирования и команды, нуждающиеся в самостоятельном размещении флагманских моделей.
Ключевые улучшения
- ◆754B MoE с открытым весом — лицензия MIT, полное коммерческое использование
- ◆SWE-bench соответствует GPT-5.4 — флагманская производительность кодирования
- ◆8-часовое автономное выполнение задачи над одной проблемой
- ◆Размышление: итеративное внутреннее рассуждение для корректности
- ◆Самостоятельное размещение на собственных GPU — без привязки к вендору
Плюсы
- 754B MoE с открытым весом (лицензия MIT)
- Соответствует GPT-5.4 по кодированию SWE-bench
- 8-часовое автономное выполнение задач
- Самостоятельное размещение с полными коммерческими правами
- Архитектура размышления для глубокого анализа
Минусы
- 754B параметров требует значительной инфраструктуры GPU для самостоятельного размещения
- Слабый английский по сравнению с закрытыми флагманскими моделями в общих задачах
- Нет зрения в базовой модели
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
GLM-4.6
FlagshipКитайские языковые задачи, корпоративный ИИ
Когда использовать: Корпоративные приложения на китайском языке, боты обслуживания клиентов и генерация контента, ориентированная на китайские рынки.
Ключевые улучшения
- ◆Лучшее в своем классе понимание и генерация китайского языка — превосходит GPT-4 на китайских тестах
- ◆128K контекст с максимальным выводом 16K — самый длинный вывод в классе
- ◆Полный вызов функций для рабочих процессов агентов
- ◆Тонкая настройка доступна для адаптации к домену
- ◆$0.50/$2.00 — конкурентоспособно с GPT-4o по половине цены
Плюсы
- Лучшая производительность на китайском языке
- 128K контекст, 16K вывод
- Мощный вызов функций
- Поддержка тонкой настройки
Минусы
- Слабее английский по сравнению с GPT-4
- Нет зрения на базовой модели
- Меньшая экосистема
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
GLM-4.5
Mid-tierСбалансированные задачи на китайском/английском
Когда использовать: Двуязычные приложения, требующие хорошего китайского и английского по средней цене.
Ключевые улучшения
- ◆Сильный двуязычный: конкурентоспособен как в китайском, так и в английском
- ◆Контекст 128K за $0.30/1M — доступный длинный контекст
- ◆Максимальный вывод 16K для длинной генерации
- ◆Поддержка тонкой настройки для кастомизации
Плюсы
- Сильная двуязычная производительность
- Контекст 128K
- Максимальный вывод 16K
- Экономически эффективный
Минусы
- Менее мощный, чем GLM-4.6
- Нет зрения
- Меньшая экосистема моделей
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
GLM-4-Plus
Mid-tierОбщего назначения, интеграция API
Когда использовать: Интеграция API общего назначения, чат-боты и генерация контента по бюджетной цене.
Ключевые улучшения
- ◆Универсальная модель среднего уровня для большинства случаев
- ◆Контекст 128K всего за $0.20/1M ввода
- ◆Полный вызов функций для использования инструментов
- ◆Доступна тонкая настройка
Плюсы
- Хороший универсал
- Контекст 128K
- Доступная цена
- Вызов функций
Минусы
- Максимум 8K на выход
- Нет зрения
- Слабее в сложных рассуждениях
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
GLM-4-Flash
LiteВысокопроизводительные задачи с низкой задержкой
Когда использовать: Высокообъемные задачи, такие как классификация, суммаризация и простые вопросы-ответы, где важны скорость и стоимость.
Ключевые улучшения
- ◆Самая быстрая модель GLM — оптимизирована для пропускной способности
- ◆$0.05/1M ввод — сверхбюджетно
- ◆Контекст 128K, несмотря на легкий уровень
- ◆Бесплатный тариф: 1M токенов/день для разработки
Плюсы
- Чрезвычайно быстрый вывод
- Контекст 128K
- Очень низкая стоимость
- Доступен бесплатный тариф
Минусы
- Только базовые рассуждения
- Нет тонкой настройки
- Нет зрения
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
GLM-4V-Plus
Mid-tierКитайская мультимодальная модель, ИИ для документов
Когда использовать: Анализ китайских документов, обработка чеков/счетов и визуальные вопросы-ответы для китайского рынка.
Ключевые улучшения
- ◆Встроенная мультимодальность с сильным китайским OCR
- ◆ИИ для документов: чеки, счета, формы
- ◆Визуальные вопросы-ответы, оптимизированные для китайского контента
- ◆Вызов функций для мультимодальных агентских рабочих процессов
Плюсы
- Встроенное зрение-язык
- Сильное китайское OCR
- Понимание документов и диаграмм
- Вызов функций
Минусы
- Только 8K контекст
- Максимум 4K вывод
- Нет тонкой настройки
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Сравнение бок о бок
| Модель | Уровень | Вход | Выход | Контекст |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.1 | Flagship | $0.830 | $3.31 | 1M |
| GLM-4.6 | Flagship | $0.500 | $2.00 | 128K |
| GLM-4.5 | Mid-tier | $0.300 | $1.20 | 128K |
| GLM-4-Plus | Mid-tier | $0.200 | $0.800 | 128K |
| GLM-4-Flash | Lite | $0.050 | $0.200 | 128K |
| GLM-4V-Plus | Mid-tier | $0.300 | $1.20 | 8K |