Forward from: Machinelearning
⚡️ Z ai выпустила GLM-5.1.
Китайская лаборатория релизнула GLM-5.1 - флагманскую MoE-модель с 754B параметров нового поколения, ориентированную на агентную инженерию.
Фокус релиза - на кодинг и долгие агентные сессии.
🟡Тесты
🟢На SWE-Bench Pro модель берет 58,4, обходя Claude Opus 4.6 (57,3), GPT-5.4 (57,7) и Gemini 3.1 Pro (54,2).
🟢На Terminal-Bench 2.0 результат 63,5, а в связке с Claude Code - 66,5.
🟢В CyberGym GLM-5.1 выбивает 68,7 против 48,3 у предыдущей GLM-5
🟢В BrowseComp - 68,0 без внешнего менеджера контекста.
🟠На бенчмарках HLE, AIME 2026 и GPQA-Diamond модель держится на уровне конкурентов, но не лидирует: здесь впереди Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4.
GLM-5.1 построена так, чтобы оставаться продуктивной на длинной дистанции: декомпозировать задачу, запускать эксперименты, читать результаты, находить блокеры и пересматривать стратегию.
Z ai утверждает, что модель устойчиво оптимизирует решение на протяжении сотен итераций и тысяч вызовов инструментов, то есть результат тем заметнее, чем дольше она запускают.
API доступен на платформе Z ai, веб-версия на chat.z.ai обещана в ближайшие дни. Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Китайская лаборатория релизнула GLM-5.1 - флагманскую MoE-модель с 754B параметров нового поколения, ориентированную на агентную инженерию.
Фокус релиза - на кодинг и долгие агентные сессии.
🟡Тесты
🟢На SWE-Bench Pro модель берет 58,4, обходя Claude Opus 4.6 (57,3), GPT-5.4 (57,7) и Gemini 3.1 Pro (54,2).
🟢На Terminal-Bench 2.0 результат 63,5, а в связке с Claude Code - 66,5.
🟢В CyberGym GLM-5.1 выбивает 68,7 против 48,3 у предыдущей GLM-5
🟢В BrowseComp - 68,0 без внешнего менеджера контекста.
🟠На бенчмарках HLE, AIME 2026 и GPQA-Diamond модель держится на уровне конкурентов, но не лидирует: здесь впереди Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4.
GLM-5.1 построена так, чтобы оставаться продуктивной на длинной дистанции: декомпозировать задачу, запускать эксперименты, читать результаты, находить блокеры и пересматривать стратегию.
Z ai утверждает, что модель устойчиво оптимизирует решение на протяжении сотен итераций и тысяч вызовов инструментов, то есть результат тем заметнее, чем дольше она запускают.
API доступен на платформе Z ai, веб-версия на chat.z.ai обещана в ближайшие дни. Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.
Для локального развертывания уже готовы сборки под SGLang 0.5.10+, vLLM 0.19.0+, xLLM, KTransformers и свежую ветку Transformers.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml