Вкатиться в вайбкодинг подешевле
У китайцев в z.ai вышел их собственный клиент (харнесс) для использования их моделей в агентском режиме. У них есть флагманская модель GLM-5.2, которую вполне уже можно использовать в рабочих задачах.
Выглядит 1:1 как Codex
Цифры
- AIME 2026 — 99.2 vs 95.7 (llm-stats.com)
- IMOAnswerBench (BenchLM.ai)
- Terminal-Bench 2.1 (BenchLM.ai)
Почти догнала:
- FrontierSWE — 74.4 vs 75.1 (Lushbinary)
- MCP-Atlas — 76.8 vs 77.8 (Lushbinary)
Пока отстаёт (длинные агентные задачи):
- NL2Repo — 48.9 vs 69.7 (llm-stats.com)
- SWE-Marathon — 13.0 vs 26.0 (llm-stats.com)
- Tool-Decathlon — 48.2 vs 59.9 (llm-stats.com)
- SWE-bench Pro — 62.1 (выше GPT-5.5 58.6, но ниже Opus) (Groundy)
- Сводный рейтинг BenchLM — 90 vs 92 (BenchLM.ai)
Как видите модель пока чуть хуже вывозит долгие задачи, где нужно вызывать кучу агентов и работать под давлением информации от них. Как бы то ни было — результат это отличный, а цена — ниже, чем у Клода и у GPT.
Если вы вкатываетесь в работу с агентами и нейронками и хочется вкатиться подешевле, то GLM — отличный вариант.
За $16 уже можно покодить. Это вам не Claude Code за $100 - минимум.
Больше новостей и, вскоре, ещё и бесплатные уроки по работе с агентами и нейронками в моём тг-канале. Дописываю курс и планирую не брать за него ни рубля.