API ya GLM bila udhibiti: thamani bora zaidi kwa kila tokeni
Msingi wa kiwakala wa GLM wa Z.ai, ukihudumiwa bila safu ya kukataa kwenye kundi letu la GPU — muktadha wa 262K, kuita zana, na bei changanyifu chini ya nusu ya kile ukoo uleule unagharimu kwa mtoaji wake mwenyewe.
Kwa Kifupi
GLM-5.2-3BIT-REAP ndiyo modeli tunayoipendekeza kwa chaguo-msingi kwenye Lango la Shannon AI. Inaendesha msingi mchache wa Mixture-of-Experts wenye vigezo bilioni 744 kutoka ukoo wa GLM — uliofunzwa waziwazi kwa matumizi ya zana ya kiwakala tangu GLM-4.5 — uliobanwa kwa uzani wa biti 3 na upogoaji wa wataalamu wa REAP ili uingie na ubaki wa kasi. Unapata muktadha wa tokeni 262,144, tokeni 16,384 za matokeo, kuita zana, hoja yenye reasoning_effort inayorekebishika, na matokeo yenye muundo wa JSON Schema, kwa $0.73 / $2.34 kwa tokeni milioni. Hakuna safu ya kukataa wala kichujio cha matokeo. Maandishi pekee — hakuna uoni.
Ulinganisho mwingi wa "modeli nafuu kuliko zote" si wa kweli, kwa sababu chaguo nafuu kwa kawaida ni modeli ndogo iliyovaa masoko ya modeli kubwa. Si hicho kinachotokea hapa. GLM-5.2 ni mmoja wa misingi mikubwa kuliko yote ya uzani wazi ambayo mtu yeyote amewahi kutoa, na kwa $0.73 ndani / $2.34 nje inakaa daraja moja juu ya sakafu ya katalogi yetu huku ikibeba msingi wenye ukubwa wa mara kadhaa ya kile sakafu hiyo inanunua kwa kawaida. Pengo hilo — modeli kubwa, bei karibu na sakafu — ndiyo sababu ukurasa huu upo.
01GLM inatoka wapi: Tsinghua, ujazaji wa nafasi tupu, na mgeuko mkali kuelekea mawakala
GLM si tawi la Llama lililopewa jina jipya. Ni mojawapo ya familia chache za modeli zenye lengo lake lenyewe la mafunzo ya awali, likirudiwarudiwa kwa miaka mitano na kundi lilelile la utafiti. Jina linasimama kwa General Language Model, na karatasi ya msingi — GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 — ilipendekeza chaguo la tatu kando ya uundaji wa lugha uliofunikwa wa BERT na urejeshi wa kushoto-kwenda-kulia mkali wa GPT. GLM inafuta vipande vinavyofuatana na kuvizalisha upya kwa urejeshi kwa mpangilio uliochanganywa, ikiwa na usimbaji wa nafasi wa vipimo viwili unaofuatilia nafasi ya tokeni ndani ya hati iliyoharibiwa na nafasi yake ndani ya kipande kinachojazwa: muundo mmoja unaoshughulikia uelewa na uzalishaji kwa usawa.
Kundi lililo nyuma yake lilikuwa Knowledge Engineering Group ya Chuo Kikuu cha Tsinghua, kilichozaa kampuni inayojulikana sasa kama Z.ai (awali Zhipu AI). Kazi yake ya kwanza ya kichwa cha habari ilikuwa GLM-130B mwezi Oktoba 2022 — modeli nzito ya lugha mbili za Kiingereza na Kichina yenye vigezo bilioni 130, uzani na msimbo vikitolewa hadharani wakati wa kuchapisha. Kutoa hadharani kumekuwa mtindo wa nyumbani tangu wakati huo.
Zama za MoE, na mgeuko kuelekea mawakala
Mstari wa kuunganisha unahusu zaidi ya toleo lolote moja. Tangu GLM-4.5, kila toleo limeboreshwa kwa kitu kilekile: kubaki na mshikamano katika miito kadhaa ya zana. Hilo ni lengo tofauti na kuongeza alama za vipimo vya zamu moja, na linajionyesha kama hoja chache za zana zilizoharibika, kuyumba kidogo ndani ya mpango mrefu, na tabia chache ya "kuanzisha upya kazi kwa ujasiri kwenye zamu ya 14" inayofanya mifumo ya wakala kuwa ghali.
02GLM-5.2 ni nini, na ilipimwa kwa kiasi gani
Z.ai inachapisha namba za vipimo kwa GLM-5.2 ndani ya hazina ya GLM-5. Mbili zinaendana na kazi halisi ya kiwakala badala ya kukumbuka mambo madogomadogo:
Terminal-Bench 2.1 — kazi za wakala wa mstari wa amri wa upeo mrefu. Iliripotiwa na Z.ai.
SWE-bench Pro — utatuzi wa masuala ya hazina halisi ya msimbo. Iliripotiwa na Z.ai; GLM-5.1 ilipata 58.4 kwenye jaribio lilelile.
Hizo ni namba za maabara, si zetu, na zinaeleza msingi usiobanwa. Zinathibitisha daraja la modeli unaloshughulika nalo, si dhamana.
Kipimo kimoja kina thamani kubwa kuliko kipimo cha ulinganishi, kwa sababu kinatoka kwa mtathmini asiye na sababu ya kuisifu modeli. Mwezi Julai 2026 Center for AI Standards and Innovation ya National Institute of Standards and Technology ya Marekani ilitathmini GLM-5.2 na kuhitimisha kwamba huenda ilikuwa modeli ya AI ya uzani wazi yenye uwezo mkubwa kuliko zote iliyopatikana wakati ilipotolewa, ikiwa na uwezo wa jumla unaolingana na GPT-5.2 na uwezo wa mtandaoni unaolingana na Claude Opus 4.6. Tathmini ileile ilibaini kwamba GLM-5.2 inazuia maombi nyeti machache zaidi kuliko modeli za rejea za Marekani, na kwamba kinga zilizookwa ndani ya uzani wazi zinaweza kukwepwa mara uzani huo unapopangishwa binafsi. Sehemu ya 05 inarudi kwenye hilo.
03"3BIT-REAP" inamaanisha nini, na inakugharimu nini
REAP: kupogoa wataalamu badala ya kuwaunganisha
Modeli ya MoE yenye vigezo bilioni 744 ina wataalamu 256 kwa kila tabaka, ambapo 8 wanawaka kwa tokeni yoyote ile. Kielekezi hakisambazi kazi sawasawa — wataalamu wengine wanapigwa kila mara, na mkia mrefu unapigwa mara chache na unachangia kidogo hata unapopigwa. REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), kutoka Cerebras Research na iliyokubaliwa ICLR 2026, inatumia hilo: inampima kila mtaalamu kwa kigezo cha umuhimu kinachochanganya ni kwa nguvu na mara ngapi kielekezi kinamfungulia lango na ukubwa wa mchango wa matokeo yake, kisha inafuta wenye alama za chini kwa kudumu.
Sehemu ya kuvutia ni ulinganisho ambao REAP inaushinda. Njia mbadala dhahiri ya kuondoa mtaalamu ni kumuunganisha na aliyebaki, jambo linalosikika salama zaidi. Ugunduzi wa karatasi katika modeli za MoE kuanzia vigezo 20B hadi 1T ni kwamba kuunganisha kwa kweli ni kubaya zaidi kwa kazi ya uzalishaji, na kupogoa kunasimama vizuri sana: karibu bila hasara kwenye vipimo vya utengenezaji wa msimbo na kuita zana hata baada ya kuondoa nusu ya wataalamu, kwenye misingi ikiwemo Qwen3-Coder-480B na Kimi-K2. Msimbo na kuita zana kunusurika bila kuguswa ndicho hasa unachotaka kihifadhiwe kwenye modeli ambayo sababu ya kuwepo kwake ni uhandisi wa kiwakala.
Uzani wa biti 3, na makubaliano ya kweli
Juu ya kupogoa, uzani uliobaki unahifadhiwa kwa biti 3 — kali zaidi kuliko madaraja ya W4A16-AUTOROUND-REAP na W8A16 mahali pengine ndani ya katalogi yetu, na yamehifadhiwa kwa misingi mikubwa kuliko yote, ambapo hakuna njia nyingine ya kuweka modeli ya vigezo robo tatu ya trilioni kwenye nodi ya kuhudumia na kuweka tokeni zikitiririka kwa kasi inayotumika.
Mbano si wa bure. Mtazamo sahihi wa kiakili: kupogoa na kubana kunaharibu mkia mrefu kwanza. Tabia nzito zinazotumika mara kwa mara — kufuata maagizo, muundo wa msimbo, umbo la miito ya zana, kupanga kwa hatua nyingi — zinanusurika vizuri, ambacho ndicho hasa matokeo ya REAP yanaonyesha. Kukumbuka ukweli usio wa kawaida, lugha adimu na mambo madogomadogo ya fani finyu ndipo unapaswa kutarajia tofauti dhidi ya GLM-5.2 isiyobanwa. Kama kazi yako ni "kujua ukweli usio wa kawaida barabara", lipia daraja lenye uaminifu wa juu zaidi. Kama ni "kuendesha mpango katika miito arobaini ya zana bila kutoka nje ya njia", hili ndilo daraja ambalo mbinu iliundwa kwa ajili yake.
04Hoja ya thamani: API nafuu ya LLM isiyodhibitiwa inagharimu nini kuiendesha
Bei ya orodha ya API iliyochapishwa na Z.ai yenyewe kwa GLM-5.2 ni $1.40 kwa tokeni milioni za ingizo na $4.40 kwa milioni za matokeo. Bei yetu kwenye msingi uleule ni $0.73 / $2.34 — takriban chini kwa 48% kwenye ingizo na 47% kwenye matokeo. Punguzo hilo ndilo mbano unalolinunua, na linakuja na kitu cha pili usichoweza kukinunua kwa mtoaji wa asili kwa bei yoyote: hakuna safu ya kukataa.
Ndani ya katalogi yetu wenyewe, gharama changanyifu ndiyo namba inayohusu. Hii hapa kwa uwiano wa 3:1 wa ingizo kwa matokeo, takriban jinsi wakala anayeita zana anavyoonekana kiutendaji — muktadha mwingi na matokeo ya zana yakiingia, tokeni chache kwa kulinganisha zikitoka.
| Modeli | Ndani / 1M | Nje / 1M | Changanyifu 3:1 | Uoni |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | $1.13 | Hapana |
| Nemotron3Ultra · 3BIT-REAP | $0.75 | $3.30 | $1.39 | Hapana |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | $1.50 | Ndiyo |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | $2.44 | Hapana |
| inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP | $1.42 | $6.07 | $2.58 | Ndiyo |
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | $7.65 | Ndiyo |
Modeli sita zinakaa kwenye sakafu ya $0.50 / $2.00 — MiniMax-M3, DeepSeek-V4-Flash, Laguna-S-2.1, MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro na Hy3 — kiwango changanyifu cha $0.875. GLM-5.2 iko 29% juu ya sakafu hiyo na inakununulia msingi wa daraja la 744B wenye uwekezaji endelevu katika tabia ya kiwakala nyuma yake. Kila kilicho na bei juu yake kinagharimu angalau 23% zaidi kwa mchanganyiko, na Kimi-K3 inagharimu mara 6.8 zaidi. Hiyo ndiyo hoja ya thamani katika safu moja: mahali nafuu kuliko pote ndani ya katalogi pa kununua msingi wa kiwakala wa daraja la juu.
Ikigeuzwa kuwa kazi
- Ujazo mmoja kamili wa muktadha — tokeni 262,144 za ingizo: $0.19. Hazina nzima kubwa ya msimbo ikisomwa ndani ya dirisha kwa chini ya senti ishirini.
- Ukamilishaji mmoja wa urefu wa juu kabisa — tokeni 16,384 za matokeo: $0.038.
- Zamu moja ya wakala — 20K ndani, 2K nje: $0.019. Zamu ileile inagharimu $0.115 kwenye Kimi-K3 na $0.047 kwenye DeepSeek-V4-Pro.
- Zamu mia moja za wakala: $1.93, dhidi ya $11.48 kwenye modeli ghali kuliko zote ndani ya katalogi.
Kazi za kiwakala zina ingizo zito, na faida ya GLM ni kubwa zaidi hasa hapo: bei yake ya ingizo iko chini mara 5.2 ya ya Kimi-K3 na mara 2.7 ya ya DeepSeek-V4-Pro. Kama wakala wako anatuma upya mazungumzo yanayokua kila zamu — na karibu kila wakala anafanya hivyo — kizidishi hicho ndicho kinachoishia kwenye ankara yako.
05"Bila udhibiti" kunamaanisha nini kwenye ncha hii
Mambo mawili, kwa usahihi: hakuna safu ya kukataa — hakuna kiainishi kinachoamua maombi yapi modeli inaruhusiwa kuyaona, na hakuna modeli ya sera inayoandika upya kidokezo chako kabla hakijafika — na hakuna kuchuja matokeo, ikimaanisha tokeni ambazo modeli inazizalisha ndizo tokeni unazozipokea, bila kufichwa wala kubadilishwa.
Hilo ni pendekezo tofauti na API ya kibiashara inayotangaza hali ya "kulegezwa" au ya "wasanidi". Hizo bado zinapitisha trafiki kupitia rundo la sera la muuzaji; kinachobadilika ni kiwango, si kuwepo kwa lango. Hapa hakuna lango la kurekebisha — modeli inaendeshwa kwenye kundi letu la GPU, na tabia yake ni tabia ya msingi wenyewe. Soma ugunduzi wa NIST CAISI wa sehemu ya 02 kama kauli ya kiufundi badala ya onyo nayo inaeleza bidhaa: modeli ambayo upangaji wake unaishi ndani ya uzani wake, ikihudumiwa bila safu ya sera ya nje, inafanya kazi kulingana na uzani wake.
Kwa nini hili linahusu mawakala hasa
Kukataa kwa kawaida kunajadiliwa kama swali la maudhui. Katika kazi ya kiwakala kwa kiasi kikubwa ni swali la uaminifu. Kukataa kwenye zamu ya 31 ya mzunguko wa zamu 40 si kukataa kwa adabu unakosoma na kuendelea — ni hatua iliyoharibika, mratibu asiyejua jinsi ya kuendelea, mpango uliovunjika, na zamu 30 za tokeni zilizotumika bila kitu cha kuonyesha. Utafiti wa usalama, uchambuzi wa programu hasidi, upimaji wa kupenya, timu nyekundu, hadithi za watu wazima, uandishi wa kitiba na kisheria, na utengenezaji wa seti za data kwa mafunzo ya usalama vyote vinagonga hili kila mara, na kushindwa ni ghali hasa kwa sababu kunatokea kwa kuchelewa.
Upande wa pili ni kwamba safu ya sera sasa ni yako. Matumizi ya Lango la Shannon AI yanaongozwa na Sera yetu ya Matumizi ya Kuwajibika; kuondoa uamuzi wa muuzaji kwenye mzunguko kunamaanisha kutoa wako mwenyewe.
06Ncha inakupa nini hasa
| Uwezo | GLM-5.2 · 3BIT-REAP |
|---|---|
| Kitambulisho cha modeli | GLM-5.2-3BIT-REAP |
| Dirisha la muktadha | tokeni 262,144 |
| Matokeo ya juu kabisa kwa kila ombi | tokeni 16,384 |
| Utiririshaji | Ndiyo |
| Kuita zana | Ndiyo |
Hoja / reasoning_effort | Ndiyo |
JSON Schema (json_schema) | Ndiyo |
response_format | Ndiyo |
| Uoni / ingizo la picha | Hapana — maandishi pekee |
| Safu ya kukataa / kuchuja matokeo | Hakuna |
Soma safu ya uoni kwa makini kabla hujajenga. GLM-5.2 ni ya maandishi pekee kwenye lango letu. Kama unahitaji ingizo la picha, katalogi ina chaguo tano zenye uwezo wa uoni — MiniMax-M3 na MiMo-V2.5 kwenye sakafu ya $0.50 / $2.00, Kimi-K2.6 kwa $0.78 / $3.67, inkling kwa $1.42 / $6.07, na Kimi-K3 kwa $3.83 / $19.12. Mtindo wenye busara ni kuelekeza uelewa wa picha kwa MiniMax-M3 na kila kitu kingine kwa GLM-5.2, jambo lisilogharimu chochote zaidi ya mstari wa jina la modeli.
Lahaja tatu, modeli moja
Modeli ileile inafikika kupitia miundo mitatu ya maombi, yote ikitiririsha: /v1/chat/completions (lahaja ya OpenAI), /v1/messages (lahaja ya Anthropic), na /v1/responses. Hakuna kinachobadilika kuhusu modeli kati yake — chagua ile ambayo SDK yako tayari inaizungumza, na kwa kawaida uko mbali kwa mabadiliko moja ya URL ya msingi kutoka kuendesha.
# OpenAI dialect — point your existing client at the gateway from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.shannon-ai.com/v1", api_key="sk-...", ) resp = client.chat.completions.create( model="GLM-5.2-3BIT-REAP", messages=[{"role": "user", "content": "..."}], tools=tools, # tool calling supported reasoning_effort="medium", # low | medium | high stream=True, )
Miundo kamili ya maombi na majibu kwa lahaja zote tatu, umbo la kuita zana, maumbo ya matukio ya utiririshaji, na uwanja shirikishi wa majaribio vipo kwenye nyaraka za API za Shannon AI.
07Lini uchague GLM-5.2 — na lini usiichague
Ifikie pale
- Unaendesha mawakala. Mizunguko mirefu ya kuita zana ndicho ukoo huu ulijengwa na kufunzwa upya mara kwa mara kwa ajili yake, na bei ya ingizo inafanya mazungumzo yanayokua yawe ya bei nafuu kutumwa upya kila zamu.
- Unafanya kazi katika hazina kubwa ya msimbo. Muktadha wa 262K, umbo la kuaminika la miito ya zana, na $0.19 kusoma dirisha zima.
- Kiasi ndicho kizuizi chako. Uainishaji, uchukuaji, utengenezaji wa data bandia, uandishi upya wa wingi — chochote ambapo gharama kwa kila mwito ikizidishwa kwa idadi kubwa inaamua kama mradi unawezekana.
- Kukataa kunavunja bomba lako. Utafiti wa usalama, upimaji wa kipinzani, hadithi zisizodhibitiwa, uandishi nyeti — namna hiyo ya kushindwa haipo hapa.
Fikia kitu kingine pale
- Unahitaji uoni. Maandishi pekee. Ona chaguo zenye uwezo wa uoni hapo juu.
- Unahitaji hoja ya kina zaidi ya zamu moja. Kwa matatizo magumu kuliko yote ya uchambuzi wa pigo moja, DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP ni chombo kizito zaidi kwa mara 2.2 ya gharama changanyifu — kwenye miito ambapo dari ndiyo kizuizi, hilo ndilo badiliko sahihi.
- Unahitaji uaminifu wa juu kabisa kwenye maarifa yasiyo ya kawaida. Daraja la
W8A16— MiMo-V2.5-Pro na Hy3 — limebanwa kwa upole zaidi na linakaa kwenye sakafu ya $0.50 / $2.00, kwenye misingi midogo zaidi.
Kila namba ya msingi kwenye ukurasa huu imechapishwa na mtu mwingine asiye sisi. Namba za bei na uwezo ni thamani zetu wenyewe za katalogi hai, zinazoweza kuthibitishwa dhidi ya /v1/models kwa ufunguo wako mwenyewe. Kagua vyanzo vya msingi mwenyewe.
Namba za vipimo vya GLM-5.2 (Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Pro) ziliripotiwa na Z.ai kwa msingi usiobanwa; kuzalisha upya kwa kujitegemea bado kunasubiriwa. Namba za Claude Opus 4.8 na GPT-5.5 zinaonyeshwa kwa rejea tu. Bei ya orodha ya API ya GLM-5.2 ya mtoaji wa asili kama ilivyochapishwa na Z.ai, Septemba 2026.
08Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
API ya GLM bila udhibiti kwenye Shannon AI ni nini?
Ni kitambulisho cha modeli GLM-5.2-3BIT-REAP kwenye Lango la Shannon AI: ujenzi uliobanwa wa msingi wa kiwakala wa GLM-5.2 wa Z.ai, unaohudumiwa kwenye kundi letu la GPU bila safu ya kukataa na bila kuchuja matokeo. Unagharimu $0.73 kwa tokeni milioni za ingizo na $2.34 kwa tokeni milioni za matokeo, unabeba dirisha la muktadha la tokeni 262,144, na unafikika kwenye /v1/chat/completions, /v1/messages na /v1/responses.
Kwa nini GLM 5.2 isiyodhibitiwa ni nafuu kuliko modeli nyingine kubwa ndani ya katalogi?
Kwa sababu ya jinsi inavyobanwa. 3BIT-REAP inachanganya uzani wa biti 3 na REAP, mbinu ya kupogoa wataalamu kwa modeli za Mixture-of-Experts inayoondoa wataalamu wanaoelekezwa mara chache kabla ya kubana. Msingi mchache wa MoE wenye takriban vigezo bilioni 40 vinavyowaka kwa kila tokeni, ukipogolewa na kubanwa hivi, unachukua kumbukumbu ndogo mno na sekunde chache mno za GPU kwa kila tokeni kuliko modeli nzito ya ubora sawa, na bei inaakisi hilo.
Je, GLM isiyokataa inamaanisha modeli haina kinga yoyote kabisa?
Inamaanisha Shannon haiongezi yoyote. Hakuna kiainishi cha kukataa mbele ya modeli na hakuna kichujio kwenye tokeni zinazotoka kwake. Msingi unabaki na mielekeo yoyote ambayo mafunzo yake yenyewe yaliupa, lakini hakuna kitu cha nje kinachoibatilisha. Safu ya sera ni yako, na matumizi yanategemea Sera ya Matumizi ya Kuwajibika ya Shannon AI.
Je, GLM-5.2 3BIT-REAP inaunga mkono uoni au ingizo la picha?
Hapana. Modeli hii ni ya maandishi pekee. Kama unahitaji ingizo la picha kwenye ncha isiyodhibitiwa, tumia mojawapo ya modeli zenye uwezo wa uoni ndani ya katalogi kama MiniMax-M3, Kimi-K2.6, Kimi-K3, MiMo-V2.5 au inkling. GLM-5.2 inaunga mkono matokeo yenye muundo — json_schema na response_format — pamoja na kuita zana.
Dirisha la muktadha na urefu wa juu kabisa wa matokeo ni vipi?
Tokeni 262,144 za muktadha na tokeni 16,384 za matokeo kwa kila ombi. Kujaza dirisha zima la muktadha mara moja kunagharimu takriban senti 19 kwa bei ya $0.73 kwa tokeni milioni za ingizo, na ukamilishaji wa urefu wa juu kabisa unagharimu chini ya senti 4.
Je, hii ni modeli nzuri ya kiwakala isiyodhibitiwa kwa mizunguko mirefu ya kuita zana?
Ndiyo tunayoifikia kwanza. Ukoo wa GLM umefunzwa waziwazi kwa kazi ya kiwakala tangu GLM-4.5, kuita zana na reasoning_effort vyote vinaungwa mkono, na bei inamaanisha zamu mia moja za wakala za tokeni elfu ishirini zinagharimu takriban dola mbili badala ya kumi na moja. Kukataa pia ni namna halisi ya kushindwa ndani ya mizunguko ya wakala, na hakuna safu ya kukataa hapa ya kusababisha kukataa.
Jaribu API ya GLM bila udhibiti
$0.73 ndani · $2.34 nje · muktadha wa 262K · hakuna safu ya kukataa.
Soma Nyaraka za API Vinjari Modeli ZoteShannon Lab LLC, New Mexico, Marekani · matumizi yanaongozwa na Sera ya Matumizi ya Kuwajibika
Vyanzo: Hazina ya GLM-5 ya Z.ai · Du na wenzake, GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling, ACL 2022 · Zeng na wenzake, GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model · Lasby na wenzake, REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression, ICLR 2026 · Tathmini ya NIST CAISI ya GLM-5.2 ya Z.ai, Julai 2026. Alama za vipimo vya msingi ziliripotiwa na maabara na ni za muda; zinaeleza GLM-5.2 isiyobanwa, si ujenzi huu uliobanwa. Namba za bei, muktadha na uwezo ni thamani za katalogi ya Shannon AI kufikia tarehe 5 Septemba 2026.