GLM-5.5 будет тройной: Z.ai готовит линейку 32B, 122B и 256B
Главный учёный Z.ai Jie Tang показал пайплайн GLM-5.5: шесть движков данных, триллион веб-страниц и три размера моделей. Разбираем, что подтверждено.
Влад Макаровпроверил и опубликовалПока западные лаборатории прячут даже названия внутренних моделей, главный учёный Z.ai Jie Tang на лекции в Университете Цинхуа рассказал про устройство ещё не вышедшей GLM-5.5 — и пересказ этой лекции мгновенно стал топ-постом r/LocalLLaMA с 1100 апвоутами. Главная новость для локальщиков: вместо одного монолитного флагмана Z.ai готовит мультимасштабную линейку из трёх моделей — 32B, 122B и 256B.
Шесть движков данных
По пересказу лекции, претрейн GLM-5.5 не опирается на публичные датасеты вроде Common Crawl — данные собирают шесть собственных «движков»:
| Движок | Масштаб | Детали |
|---|---|---|
| Веб | 1 трлн страниц | Краулинг ~10 млрд страниц в день, кластеризация шаблонов на петабайтах |
| Документы | 2 млрд научных PDF | Парсинг собственной GLM-OCR, 4x ускорение через speculative decoding |
| Книги | 50 млн книг | Восстановление вёрстки, фильтрация битого текста |
| Код | 500 млн репозиториев | Превращаются в исполняемые задачи с реальными тестами и issue |
| Видео | 10 млрд роликов | Знания о мире из длинных последовательностей |
| Аудио | 300 млн часов | Распознаются в триллионы токенов текста |
Если цифры верны, это один из самых откровенных рассказов коммерческой лаборатории о своей data-кухне. И он хорошо объясняет репутацию GLM: модели Z.ai стабильно считаются «сильными для своего размера», а конвейер «репозиторий → исполняемая задача с тестами» — это ровно тот тип данных, на котором тренируют агентный кодинг, главную специализацию GLM-5.
Три размера вместо одного флагмана
Сильнее всего комьюнити зацепили размеры. Текущий флагман GLM-5.3 — это, по сторонним оценкам, около 744 млрд параметров: дома такое не запустишь. Линейка 32B / 122B / 256B — прямая заявка на локальный рынок: 32B влезает в одну потребительскую видеокарту, 122B — в рабочую станцию, 256B — в небольшой сервер. В треде гадают о специализации: 32B может оказаться математической моделью, 122B — фактологической, а 256B — основной рабочей лошадкой.
Параллельно живёт спекуляция погорячее: три модели могут быть не самостоятельными релизами, а компонентами, которые сольют в флагмана на ~1 триллион параметров. Отдельные комментаторы читают цифры вообще иначе — как размеры экспертов в MoE-архитектуре, а не целых моделей. Из лекции это, судя по пересказу, однозначно не следует.
Важная оговорка: Z.ai молчит
Теперь ложка дёгтя. Вся история опирается на один пересказ в X от 4 ноября: ни видео лекции, ни слайдов, ни страницы мероприятия в Цинхуа никто не показал, а сама Z.ai цифры не подтверждала и не опровергала. Фактчекеры из explainx.ai прошлись по каждому пункту и вынесли честный вердикт: «сообщено, не подтверждено». Цифры внутренне согласованы (10 млрд страниц в день за 100 дней как раз дают триллион), но согласованность — низкая планка. Размеры 32B/122B/256B, по данным RuntimeWire, и раньше циркулировали как внутренние чекпоинты.
При этом сценарий правдоподобен: Jie Tang — соавтор технического отчёта GLM-5 и человек, который в июне публично собирал у комьюнити пожелания к GLM-5.3. Z.ai вообще охотнее других рассказывает о данных на открытых лекциях. Правдоподобно — но до модельной карточки планировать деплой под эти размеры не стоит.
Почему это важно
GLM-5.2 вышла под MIT, GLM-5.3 догнала Kimi K3 на Intelligence Index среди открытых моделей, и теперь Z.ai, похоже, делает следующий ход не вверх по размеру, а вниз — туда, где живут пользователи с одной-двумя видеокартами. На фоне 2,8-триллионной Kimi K3.1 Pro, которую физически некуда ставить, ставка на 32B и 122B выглядит самой трезвой стратегией в гонке открытых весов: выиграет не тот, чьи веса лежат на Hugging Face, а тот, чьи веса реально запускают.
