GLM-5.5 проти GLM-5.3: що може змінитися для програмування та агентів?

GLM-5.5 проти GLM-5.3: стислий огляд

Хронологію джерел див. у матеріалі Останні новини GLM-5.5. Це порівняння зосереджене на напрямі розробки, поточній вартості та способах оцінювання майбутнього релізу.

Навчання: оновлення через донавчання та ознаки нової базової моделі

За словами Z.ai, GLM-5.3 використовує ту саму базову модель, що й GLM-5.2. Покращення забезпечує донавчання: масштабування робочих середовищ із можливістю виконання коду, удосконалення перевірки винагороди та навчання на триваліших завданнях із розробки програмного забезпечення.[6]

У знімку профілю GLM-5.5 згадується базова модель наступного покоління з донавчанням для програмування та злиттям внутрішніх моделей. В уточненні Lumina зазначено, що 32B / 122B / 256B — це внутрішні навчальні моделі, а не три майбутні публічні версії. Метод злиття та остаточну архітектуру 5.5 не уточнено.

Якщо ця робота втілиться в релізі, вона може розширити можливості для покращень за межі чергового налаштування тієї самої базової моделі. Наскільки це змінить можливості, можна буде з’ясувати за опублікованими характеристиками та порівнюваними оцінюваннями.

Програмування та агенти: що може покращитися?

GLM-5.3 уже орієнтована на повний цикл розробки. В офіційній документації описано завдання, що охоплюють код, внутрішню документацію, результати експериментів та обчислювальні ресурси: від моделі очікують діагностики проблем, внесення змін і перевірки результатів. У тій самій документації розглядаються синтезовані середовища, агенти-оцінювачі та перевірки проти обхідних способів отримання винагороди.[6]

У повідомленнях про 5.5 додатково згадуються середовища для кількісних фінансів, пісочниця для програмування та агенти, що генерують власні навчальні дані. У звіті про RSI зазначено, що «100% RSI» у зафіксованому профілі — це амбітна мета. Оригінальний допис називає роботу над агентами для програмування перспективною, але незавершеною.[4]

Корисні покращення проявилися б у меншій кількості покинутих спроб налагодження, кращому доборі тестів і більшій кількості коректних кінцевих результатів. Потужніший цикл навчання на самостійно згенерованих даних міг би сприяти такій поведінці; самі повідомлення не дають змоги встановити цей ефект. Довший час міркування або чутки про більшу кількість параметрів не є виміряним покращенням частки виконаних завдань.

Бенчмарки: базові результати GLM-5.3, які варто зберегти

Z.ai публікує наведені нижче результати 5.3.[6] Це результати, оприлюднені розробником із використанням зазначених тестових середовищ. В отриманих джерелах немає оцінок 5.5, тому відсоткову перевагу обчислити неможливо.

Для практичного порівняння після відкриття доступу зафіксуйте однакові репозиторій, дозволи інструментів, тестове середовище, бюджет міркування та обмеження часу. Записуйте успішність виконання завдань, результати прихованих тестів, помилки інструментів, загальну кількість токенів, повторні спроби та фактичний час виконання. Бенчмарки Flash слід залишити в окремому стовпці, оскільки GLM-5.3-Flash — інша модель, ніж флагманська.

Ціни API та вартість виконаного завдання

Використовуйте картку 5.3 для поточних цін маршрутів, а картку 5.5 — для перевірки майбутньої доступності. На момент зазначеної перевірки ціни 5.3 становили $0.56–$1.40 за вхід / $1.76–$4.40 за вихід; Flash — $0.072–$0.15 / $0.24–$0.50; FlashX — $0.148–$0.37 / $0.50–$1.25. Кожна пара мінімальних цін відповідає одному активному маршруту. Кешований вхід, інструменти та інші платежі не враховано в наведеному нижче прикладі.

Для гіпотетичного завдання, що використовує 100,000 некешованих вхідних і 20,000 вихідних токенів:

Другий рядок — це на 60% дешевше за однакового обсягу токенів. Це арифметичний розрахунок, а не вимірювання реального навантаження. Якби завдання потребувало трьох повних спроб із тим самим обсягом токенів кожного разу, вартість його токенів для 5.3 становила б $0.2736. Майбутню ціну 5.5 потрібно буде оцінювати з урахуванням успішності та обсягу повторних спроб, а також тарифів на токени.

Яку модель обрати та що перевірити?

Обирайте 5.3 для наявної текстової інтеграції для програмування. Розгляньте Flash для роботи із зображеннями завдяки вбудованим візуальним можливостям або для нижчої вартості токенів, а FlashX — коли важливий компроміс щодо швидкості обслуговування. Нечисленні дані в записі OpenCode про 5.5-Flash є ознакою можливого релізу, а не специфікацією API, придатною для впровадження.

Підготуйте ці запропоновані тести до отримання доступу до 5.5; ми не запускали їх на 5.5:

1. Виправлення репозиторію: надайте обом моделям багатофайловий проєкт із зафіксованою версією та помилкою в механізмі повторних спроб. Вимагайте мінімального виправлення, регресійних перевірок і успішного проходження наявного набору тестів. Оцінюйте прихований сценарій збою, а не пояснення.
2. Програмування для фінансів: надайте фіксований набір даних із пропущеними датами та вимогою уникати упередження через використання майбутніх даних. Вимагайте виконуваного коду, перевірки меж між навчальною та тестовою вибірками й відтворюваного звіту. Це перевіряє заявлений напрям роботи із середовищами, не припускаючи точності на рівні спеціаліста.
3. Відновлення роботи агента: зробіть одну відповідь інструмента неповною, а один тест — невдалим. Перевірте, чи агент досліджує збій, змінює підхід і виконує початкове завдання в межах того самого бюджету.

Ці завдання перетворюють повідомлення про напрями навчання на спостережувану поведінку. Повторно використовуйте їх без змін для 5.3 і майбутньої кінцевої точки 5.5.

Створіть базову оцінку GLM-5.3 через APIMaster

Зареєструйтеся, створіть ключ API і налаштуйте https://apimaster.ai/v1 для роботи з glm-5.3. Згідно з документацією, модель потребує ввімкненого міркування; не переносіть у запит налаштування з вимкненим міркуванням.

curl "https://apimaster.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.3","thinking":{"type":"enabled"},"reasoning_effort":"max","messages":[{"role":"user","content":"Inspect this bug report, propose a patch, and include tests that verify the fix."}]}'

Залиште можливість змінювати ідентифікатор моделі через конфігурацію та зберігайте артефакти оцінювання. Перевірений початковий маршрут 5.3 коштує до 60% менше за офіційні тарифи без кешування; деталі інтеграції GLM-5.5 можна додати, коли з’явиться реальний маршрут.

FAQ

Чи GLM-5.5 краща за GLM-5.3 у програмуванні?

Повідомлення про напрям навчання вказують на увагу до програмування, але в наведених джерелах не знайдено порівнюваних результатів 5.5. Стверджувати про виміряну перевагу поки неможливо.

Чи має GLM-5.5 більше контекстне вікно?

Обмеження її контексту та виходу не наведено. Задокументовані базові показники 5.3 — контекст 1M і вихід 128K.

Чи є 32B, 122B і 256B публічними версіями GLM-5.5?

Lumina уточнила, що це внутрішні моделі для донавчання, які зливають у наступну базову модель.

Чи GLM-5.5 дешевша за GLM-5.3?

У цих джерелах немає публічної ціни 5.5. Перевірена початкова пара цін 5.3 в APIMaster становить $0.56 / $1.76 за мільйон вхідних / вихідних токенів.

Чи варто чекати на GLM-5.5?

Для поточних завдань використовуйте доступну модель і створіть відтворювану базову оцінку. Стежте за 5.5 з огляду на повідомлення про нову базову модель, програмування та напрям RSI; відокремлюйте очікування щодо дати релізу від підтвердженого доступу до API.

Джерела

Перевірено 1 листопада 2026 року. Запропоновані оцінювання та приклади вартості не є результатами тестування 5.5.

1. Lumina: оригінальний допис про донавчання GLM-5.5.
2. LuminaBench: збережений знімок профілю та звіт про донавчання.
3. Lumina: уточнення щодо внутрішніх моделей.
4. Lumina: агенти, що генерують навчальні дані, та звіт про RSI.
5. OpenCode: дані GLM-5.5-Flash.
6. Z.ai: документація GLM-5.3.
7. Z.ai: документація GLM-5.3-Flash.
8. Z.ai: офіційні ціни.
9. Актуальний маркетплейс APIMaster, 1 листопада о 21:24 UTC+8: 5.5, 5.5 Flash, 5.3, Flash, FlashX.