Точный ID весов
zai-org/GLM-5.1
Модель Z.ai
zai-org/GLM-5.1 — самостоятельный официальный репозиторий следующей версии после GLM-5. Разработчик делает акцент не просто на первом ответе, а на работе агента в длинной инженерной сессии: планирование, эксперимент, чтение результата и пересмотр подхода. В карточке есть собственный пример загрузки точного весового ID.
Коротко
Главный интент — сложная задача в репозитории, где первые гипотезы не сработали: модель должна найти ограничение, изменить стратегию и продолжить серию проверок, а не повторять одно решение. Официальный текст говорит о сотнях раундов и тысячах вызовов инструментов в авторских экспериментах, но это не обещание такой автономности без оркестратора, прав доступа, хранения истории и бюджета вычислений. Сценарий имеет смысл оценивать по принятому итоговому результату и качеству промежуточных решений. Заявленные преимущества над GLM-5 на SWE-Bench Pro, NL2Repo и Terminal-Bench 2.0 — результаты опубликованного разработчиком теста, не независимый AA-показатель.
Главные возможности — коротко. Полные условия и параметры доступны ниже.
zai-org/GLM-5.1
длительные агентные инженерные задачи
текстовый checkpoint
MIT по метке карточки
Сценарии
Выбирайте 5.1, когда действительно важна продуктивность после первых ошибок: исследовательская задача, сложный bugfix или улучшение системы через серию измерений. Заранее ограничьте область файлов, время, число вызовов и права инструментов. Если критерий задачи достигается за один-два шага, сравните с GLM-5 на том же наборе; позиционирование 5.1 не делает её обязательной для каждой команды. Если требуется длинный единый входной документ, не переносите автоматически 1M-контекст из более поздней 5.2.
До внедрения
Длительный агентный запуск может накапливать неверные предположения, расходовать ресурсы и изменять посторонние файлы. Нужны контрольная точка, журнал решений и внешний критерий остановки. В карточке нет гарантии независимого успеха на любой задаче и нет универсальных цифр стоимости. Заявления о превосходстве 5.1 над 5 относятся к авторскому набору и конкретной реализации агента. Ссылка на будущую доступность в чат-сервисе не доказывает наличие там именно опубликованных весов.
Точный HF-репозиторий имеет метку License: mit. Это сведения о весах, не контракт на управляемый сервис, тариф или доступ из РФ. Для локального запуска проверьте поддержку архитектуры в установленной версии библиотеки и сохраните точную ревизию шаблона диалога. Условия доступа к терминалу и данным задаются приложением, а не лицензией модели. В карточке отдельно упомянут API, но его ID и условия здесь не приписываются checkpoint.
Русский язык
В карточке стоят английский и китайский. Технические задания на русском, смешанные сообщения сборки и доменные требования нужно проверять отдельно. Особенно важно увидеть, не переписывает ли модель верное русскоязычное ограничение после нескольких раундов изменения плана.
Внутри линейки
Выберите до четырёх версий и сопоставьте задачу, контекст и доступ. Неуказанная цена не считается нулевой.
Сопоставлены назначение и подтверждённые характеристики. Отсутствие значения не означает ноль.
долгие циклы разработки с тестами
сопоставление больших технических спецификаций
агентные задачи в крупном репозитории
исправления в многофайловом репозитории с тестами
Другие провайдеры
Сравните модели того же типа от разных провайдеров. Числовое место не присваивается версии без независимого измерения.
Главный интент — сложная задача в репозитории, где первые гипотезы не сработали: модель должна найти ограничение, изменить стратегию и продолжить серию проверок, а не повторять одно решение. Официальный текст говорит о сотнях раундов и тысячах вызовов инструментов в авторских экспериментах, но это не обещание такой автономности без оркестратора, прав доступа, хранения истории и бюджета вычислений. Сценарий имеет смысл оценивать по принятому итоговому результату и качеству промежуточных решений. Заявленные преимущества над GLM-5 на SWE-Bench Pro, NL2Repo и Terminal-Bench 2.0 — результаты опубликованного разработчиком теста, не независимый AA-показатель.
Claude Opus 5.5 — первая модель семейства Claude 5.5. Anthropic описывает её как модель для агентного кодирования и работы со знаниями, с меньшей стоимостью запуска по сравнению с Opus 5.
Новый флагман OpenAI для сложных многошаговых задач, программирования, computer use, исследований и работы с документами.
Google объявила Gemini 4 Argon, новую frontier-модель для сложных рабочих процессов в разработке ПО, корпоративной работе со знаниями и киберзащите. Доступ расширяется поэтапно.
Связи
Проверка сведений
Паспорт 5.1 делает особый акцент на ситуации, когда первая идея исчерпана, но задача не закрыта. Для проверки дайте issue с несколькими ложными путями и сохраните последовательность гипотез, команд, ошибок и исправлений. Оцените, распознаёт ли модель реальный блокер и не повторяет ли неработающую стратегию. Заявление о сотнях раундов относится к авторскому наблюдению; в продукте нужны лимит ресурсов и человек, способный остановить процесс.
Метаданные репозитория указывают MIT. Карточка также ссылается на сервисы, но они не определяют цену или доступность этого весового ID. Локальная оценка зависит от версии runtime, шаблона инструментов и того, как сохраняется история шагов. Фиксируйте эти параметры вместе с результатом; иначе нельзя понять, что дало выигрыш над GLM-5. Для русских требований готового независимого свидетельства качества в паспорте нет.
Вопросы и ответы
Главный интент — сложная задача в репозитории, где первые гипотезы не сработали: модель должна найти ограничение, изменить стратегию и продолжить серию проверок, а не повторять одно решение. Официальный текст говорит о сотнях раундов и тысячах вызовов инструментов в авторских экспериментах, но это не обещание такой автономности без оркестратора, прав доступа, хранения истории и бюджета вычислений. Сценарий имеет смысл оценивать по принятому итоговому результату и качеству промежуточных решений. Заявленные преимущества над GLM-5 на SWE-Bench Pro, NL2Repo и Terminal-Bench 2.0 — результаты опубликованного разработчиком теста, не независимый AA-показатель.
В карточке стоят английский и китайский. Технические задания на русском, смешанные сообщения сборки и доменные требования нужно проверять отдельно. Особенно важно увидеть, не переписывает ли модель верное русскоязычное ограничение после нескольких раундов изменения плана.
Подходящие сценарии: долгие циклы разработки с тестами; оптимизация после неудачных первых попыток; многошаговые эксперименты в изолированной среде.
Выбирайте 5.1, когда действительно важна продуктивность после первых ошибок: исследовательская задача, сложный bugfix или улучшение системы через серию измерений. Заранее ограничьте область файлов, время, число вызовов и права инструментов. Если критерий задачи достигается за один-два шага, сравните с GLM-5 на том же наборе; позиционирование 5.1 не делает её обязательной для каждой команды. Если требуется длинный единый входной документ, не переносите автоматически 1M-контекст из более поздней 5.2.
Длительный агентный запуск может накапливать неверные предположения, расходовать ресурсы и изменять посторонние файлы. Нужны контрольная точка, журнал решений и внешний критерий остановки. В карточке нет гарантии независимого успеха на любой задаче и нет универсальных цифр стоимости. Заявления о превосходстве 5.1 над 5 относятся к авторскому набору и конкретной реализации агента. Ссылка на будущую доступность в чат-сервисе не доказывает наличие там именно опубликованных весов.
Каталог GPT House
Сравните назначение модели со связанными рабочими сценариями и проверьте ее на собственных данных.