GLM-5.2 — первый открытый модель с весами, достигший точности 80% на Terminal-Bench и превосходящий все другие доступные открытые модели. Он также превосходит Gemini, что делает его моделью передовой категории при значительно более низкой стоимости.
HalBench оценивает 29 открытых моделей языковых моделей на специальном бенчмарке для сикофантизма и халлюцинаций. Qwen 3.6 и Gemma 4 превосходят более крупные модели, при этом Qwen 3.6 достигает 36,6% отклонения — выше, чем у GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro. Размер модели не коррелирует с честными ответами, что указывает на то, что архитектура и обучающие данные важнее, чем количество параметров.
Пользователь протестировал модели от 2B до 35B параметров на 29 сложных страницах извлечения данных из HTML и обнаружил, что более малые модели, такие как gemma4 e2b и e4b, превосходят более крупные. Qwen3.6 27B показал лучшую производительность, в то время как все MOE-модели получили низкие оценки, что подчёркивает важность задачоспецифической оценки.
Модель Inflect-Nano-v1 является второй по размеру публично доступной моделью TTS после TinyTTS, с общим количеством 4,63 млн параметров. Она показывает удивительно хорошие результаты при таком размере, работает локально на устройствах с низкой производительностью и служит базой для небольших систем синтеза речи в встраиваемых или оффлайн-приложениях.
Lemonade v10.8 вводит динамическое управление памятью VRAM, которое автоматически выгружает неиспользуемые модели и уменьшает кэш KV для освобождения памяти GPU. Вводится поддержка облака для поставщиков, совместимых с OpenAI, что позволяет осуществлять локальное обслуживание моделей с возможностью маршрутизации в облако. Новый веб-интерфейс MCP открывает локальные модели как инструменты через POST /mcp, позволяя использовать локальные модели как инструменты в приложениях, оснащенных MCP.
Источники сообщают, что США отложили включение в чёрный список китайской компании DeepSeek по вопросам искусственного интеллекта. Более 100 компаний были признаны угрозой для безопасности в ходе этого решения.
Пользователь делится конфигурацией Docker для запуска GLM-5.2-FP8 на аппаратных средствах HGX-H200 с использованием SGLang. Настройка достигает длины контекста 262k и скорости 70 токенов в секунду при 8 параллелизме тензоров, используя долю памяти 0.83. Пользователь отмечает, что официальные рецепты vLLM не работают на H200 из-за ограничений квантования FP8 кэша KV на архитектуре DSV3.
LoopCoder-V2 — это модель кода на 7B параметров, обученная на параллельном трансформере (PLT), и обученная на 18T токенов смешанных текстовых и кодовых данных. Вариант с двумя циклами достигает наилучшего соотношения выгоды и затрат, увеличивая SWE-bench Verified с 43.0 до 64.4, в то время как три или более циклов приводят к регрессии из-за роста позиционного несоответствия и нестабильных обновлений.
GameCraft-Bench оценивает, может ли большой языковой модель создавать развертываемые игры в целом с использованием реального движка игры. Бенчмарк включает оценку таких основных моделей, как Opus-4.7 и GPT-5.5, и интересуется тем, как модели среднего размера (например, 30-70 миллиардов параметров) выполняют задачи в области разработки игр.
Gemma 4 E2B достигает скорости 255 токенов в секунду в браузере на устройстве M4 Max с использованием ядер WebGPU. Демо и ядра теперь доступны на Hugging Face для публичного использования.
TRELLIS.2 был перенесён для нативной работы на MLX для процессоров Apple Silicon. Модель поддерживает входные изображения размером 512x512 и 1024x1024, время генерации составляет примерно 70 секунд для изображений 512x517 и от 300 до 700 секунд для изображений 1024x1024 на процессоре M4 Max с 128 ГБ единой памяти.
GLM-5.2, содержащий 753 миллиарда параметров и окно контекста в 1 миллион токенов, теперь доступен на локальной аппаратуры через квантование. Его лицензия MIT и обширные обучающие данные позволяют сообществу проводить настройку более мелких моделей, что обещает значительные улучшения для локальных решений ИИ.
Локальный агент на 30B, используя циклы бездействующих скриншотов, автономно отлаживает демонстрацию raytraced FPS на чистом C, захватывая кадры на ключевых событиях и итерируя по исправлениям. Агент строит рекурсивный визуальный цикл отладки, демонстрируя, что простые механизмы обратной связи могут позволить малым моделям решать сложные визуально обусловленные задачи.
Модель SIQ-1, обученная с использованием PPO с верифицируемой наградой, превосходит GLM-5.2 и Qwen-350B по задачам параметрического гольфа, с выводами, схожими с Opus4.8. Она также побеждает NEX и GPT-5.5 на тесте bullshit-bench. Модель и её версия GGUF доступны на Hugging Face, а также представлен демонстрационный агент, совместимый с ZeroGPU.
Локальные модели перешли от того, что они были в основном ориентированы на приватность и служили игрушками, до практических инструментов для программирования, управления частными документами и локальных рабочих процессов за один год. Хотя они всё ещё не могут заменить лучшие закрытые модели при выполнении сложных задач, требующих планирования и исправления ошибок, общий рост в удобстве и производительности очевиден.
GLM-5.2 — это языковая модель, разработанная специально для задач с длительным горизонтом. Она направлена на более эффективное выполнение сложных, многошаговых рассуждений и долгосрочного планирования за счёт улучшения способности сохранять контекст на протяжении длительных последовательностей.
GLM-5.2 был оценен на первом месте на Design Arena, превзойдя ранее доступный Claude Fable 5. Модель Claude Fable 5 теперь недоступна, что способствовало первому месту у GLM-5.2.
Цена акций Zhipu выросла на 33%, после того как рынки США увеличили интерес к сектору искусственного интеллекта в Китае. Рост произошел после того, как компания Anthropic, американская компания по ИИ, сократила свои операции, что вызвало у рынка спекуляции относительно конкурентных отношений в глобальном развитии ИИ.
GLM-5.2 был выпущен с открытыми весами, окном контекста в 1 млн токенов, лицензией MIT и двумя режимами рассуждения. Первые результаты показывают, что он занимает приблизительно первые позиции в тестах на программирование, что указывает на сильный потенциал в реальных условиях использования, превосходя модели, работающие только через API.
Живой API GLM 5.2 теперь доступен, веса модели доступны на Hugging Face по лицензии MIT и поддерживаются Ollama. Модель предлагает два режима мышления — Высокий и Максимум — с длиной контекста 1 млн токенов, цена составляет 1,4 доллара за 1 млн входных токенов и 4,4 доллара за 1 млн выходных токенов, что соответствует GLM-5.1.