Новости
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Загрузка...
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Новая модель GLM-5.1 с архитектурой MoE обходит GPT-5 и Claude 4.6 в кодинге и способна на 8 часов автономной работы в режиме агента.
10+ лет в маркетинге, 300+ клиентских проектов: сайты, реклама, боты. Создатель GoBanana (228K+ пользователей, 11.6 млн ₽ выручки) и VibeCoderz. Делаю AI-продукты сам через Claude Code, Cursor, Windsurf и консультирую тех, кто хочет так же.
Об авторе →Zhipu AI выпустила GLM-5.1: 8 часов автономного кодинга и победа над Opus 4.6
Китайский гигант представил модель GLM-5.1, которая работает автономно до 8 часов и обходит топовые западные нейронки в SWE-bench Pro.
Релиз GLM-5.1: Zhipu AI вплотную приблизилась к Claude в кодинге
Китайский гигант Zhipu выпустил обновление GLM-5.1. Модель показала значительный скачок в тестах на написание кода, догоняя Claude Opus 4.6.
Zhipu запустила GLM-5.1-HighSpeed: 400 токенов в секунду для AI-агентов
Китайский гигант Zhipu AI представил скоростную версию флагмана GLM-5.1. Модель выдает стабильные 400 TPS, поддерживает MCP и контекст 200K.
Рекордные 400 токенов в секунду: Zhipu представила GLM-5.1 High-Speed
Китайская Zhipu выпустила API GLM-5.1 High-Speed, который выдает 400 токенов/с — это в 3-4 раза быстрее GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet.
Рекордные 400 токенов в секунду: Zhipu представила GLM-5.1 Highspeed
Китайская Zhipu запустила API GLM-5.1-highspeed, который выдает 400 токенов в секунду без потери качества модели. Это меняет правила игры для AI-агентов.
Релиз GLM-5.1: Open-weight модель от Z.ai обошла GPT-5.4 в кодинге
Китайская Z.ai выпустила GLM-5.1 — MoE-модель на 754B параметров, которая на релизе возглавила SWE-Bench Pro, опередив топовые проприетарные модели.
Команда Z.AI выкатила GLM-5.1 — флагманскую open-weight модель на 754 миллиарда параметров, заточенную под «агентский» инжиниринг. Это не просто очередной чат-бот, а полноценный движок для автономных разработчиков, который может удерживать контекст и принимать решения на протяжении 8-часовых сессий.
GLM-5.1 построена на базе архитектуры Mixture of Experts (MoE) в сочетании с технологией DSA. Для нас, вайбкодеров, это означает профит в производительности: при огромном общем весе в 754B, во время инференса активируется лишь часть параметров. Это делает модель быстрее и дешевле в работе по сравнению с классическими плотными (dense) моделями аналогичного масштаба.
Разработчики внедрили новую инфраструктуру асинхронного обучения с подкреплением (RL). Она разделяет процессы генерации и обучения, что позволило модели справляться с длинными цепочками задач, где обычные LLM «выгорают» или теряют нить рассуждений.
Цифры говорят сами за себя. На самом жестком тесте для AI-кодеров — SWE-Bench Pro — GLM-5.1 набрала 58.4 балла. Для понимания масштаба: она оставила позади таких гигантов, как GPT-5 (версия 5.4), Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro.
Помимо SWE-Bench, модель доминирует в:
Главная фишка GLM-5.1 — 8 часов автономного выполнения задач. Если текущие агенты в Cursor или Windsurf иногда «тупят» на длинных дистанциях, то GLM-5.1 проектировалась именно для того, чтобы вы могли поставить задачу утром, а к обеду получить готовый фичер-пак без необходимости каждые 5 минут править промпт.
Открытый вес (open-weight) дает надежду на то, что скоро мы сможем запускать подобные решения на собственных мощностях или через специализированные API с меньшей цензурой и большим контролем над процессом разработки.
