Китайская компания Zhipu AI (известная своими мощными опенсорсными решениями) представила GLM-5-Turbo. Это не просто очередной апдейт контекстного окна, а модель, которую буквально «пересобрали» под нужды автономных агентов и вайбкодинга.

Разработчики пересмотрели подход к обучающим данным, сфокусировавшись на реальных сценариях работы агентов. Главная цель — устранить «зависания» на длинных дистанциях и повысить надежность выполнения цепочек задач.

Что изменилось для разработки

• Reliable Tool Calling: Значительно улучшена точность вызова внешних функций и API. Для тех, кто строит сложные системы на Cursor или Claude Code через MCP, это критически важный параметр.
• Декомпозиция инструкций: Модель лучше дробит сложные цели на последовательные шаги. Это делает её отличным кандидатом для мультиагентных систем, где один агент планирует, а другие исполняют.
• Temporal Awareness: Оптимизация под задачи, растянутые во времени. Модель лучше удерживает контекст запланированных триггеров и длительных операций.

Результаты тестов и доступность

Вместе с релизом Zhipu представили бенчмарк ZClawBench. В слепых тестах (код, анализ данных, контент) модель под кодовым названием Pony-Alpha-2 предпочли 90% участников. Тестировщики из Alibaba и ByteDance подтверждают: модель на голову выше конкурентов в плане следования инструкциям и борьбы с галлюцинациями в «офисных» задачах.

Для нас, как для пользователей, важно, что GLM-5-Turbo уже доступна через OpenRouter. Это значит, что её можно прокинуть в Cursor или любой другой AI-редактор прямо сейчас.

Цены и условия

Zhipu агрессивно заходит на рынок: до конца апреля действуют скидки на потребление токенов в часы низкой нагрузки (off-peak hours). Также запущена линейка тарифов «Lobster Package» для индивидуальных разработчиков и команд, чтобы сделать стоимость длинных контекстов более предсказуемой.