GLM: что умеет китайская ИИ⁠-⁠модель и как ею пользо­ваться через сервис Z.ai

Z.ai — одна из самых сильных ИИ-компаний Китая.

Судя по результатам ее тестов, флагманская GLM пишет код на уровне лучших американских аналогов. При этом попробовать ее может любой: сервис Z.ai, где доступна модель, бесплатный и открывается в России.

Я разобрался, как пользоваться сайтом, какие режимы доступны и зачем нужна подписка.

GLM — это семейство больших языковых моделей, которые разрабатывает компания Z.ai, бывшая Zhipu AI. Ее основала команда исследователей из Университета Цинхуа, одного из ведущих технических вузов Китая.

Их модели входят в число сильнейших на рынке, приближаясь по возможностям к ChatGPT и Claude. Например, именно с помощью модели GLM-5.2 в июле 2026 года специалисты Hugging Face отбили кибератаку, которую автономно провели модели OpenAI.

Вот чем еще интересны модели GLM.

🔓 Открыты всем желающим. Веса моделей GLM опубликованы на Hugging Face, поэтому их можно скачать и развернуть самостоятельно. Правда, для запуска нужны технические навыки и дорогое оборудование. Рядовые пользователи могут попробовать модели бесплатно на сайте.

📖 Имеют длинный контекст. Окно контекста GLM-5.3 — 1 млн токенов, как у флагманских моделей Google, OpenAI и Anthropic. Это позволяет загружать большие документы и работать над очень объемными задачами, не разбивая их на отдельные части.

⌨️ Хорошо пишут код. В программировании GLM-5.3 показывает результаты, сопоставимые с топовыми решениями на рынке: по данным внутренних тестов Z.ai, модель не уступает Claude Opus 4.8, а в некоторых задачах даже превосходит ее, используя при этом меньше ресурсов.

💻 Сильны в кибербезопасности. Флагман Z.ai хорошо умеет создавать эксплойты — программы, которые используют уязвимость для атаки. По этому навыку он почти догнал закрытую Claude Mythos Preview. В тесте Anthropic модели писали эксплойты для известных уязвимостей в движке браузера Chrome. GLM-5.3 справилась в 50 попытках из 410, Mythos Preview — в 56. Такие возможности помогают искать и устранять бреши до того, как до них доберутся злоумышленники.

⚙️ Работают автономно. В октябре 2026 года Anthropic опубликовала исследование об автономном распространении ИИ. В упрощенном эксперименте на тестовой сети из восьми устройств GLM-5.2 стала единственной из проверенных открытых моделей, которая прошла весь цикл: нашла в сети устройство, развернула на нем языковую модель и запустила там копию агента.

Модели GLM можно попробовать на сайте Z.ai. Cервис доступен в России. Чтобы задать пару вопросов, можно даже не регистрироваться. Но если вы хотите сами выбирать модель и пользоваться дополнительными функциями, учетную запись все-таки придется завести.

Зарегистрироваться можно тремя способами: через аккаунт Google или GitHub либо по электронной почте.

Проще всего воспользоваться Google:

1. Откройте chat.Z.ai.
2. Нажмите кнопку Sign In в правом верхнем углу.
3. Выберите вход через гугл-аккаунт.
4. Разрешите Chat Z.ai доступ к имени и электронной почте.
5. Если Google попросит подтвердить вход, пройдите проверку. Например, сервис может показать на компьютере число, которое нужно выбрать на залогиненном устройстве.

Cайт Z.ai похож на аналогичные чат-боты вроде ChatGPT и Claude. В центре главного экрана находится поле ввода запроса, слева — список диалогов.

Интерфейс отображается только на английском или китайском, но при желании в браузере можно включить автоперевод страницы на русский.

В верхней части экрана находится меню выбора модели. На момент написания текста в нем доступны три варианта:

1. GLM-5.3 — актуальная флагманская модель. Дает наиболее полные и точные ответы, лучше всего справляется со сложными задачами.
2. GLM-5.3-Flash — компактная модель. Работает быстрее флагманских и подходит для простых и типовых запросов, где важна скорость ответа.
3. GLM-5.2 — предыдущая флагманская версия. Все еще можно пользоваться, но она значительно отстает от GLM-5.3.

В Chat Z.ai есть два основных режима.

Chat — обычный диалог с нейросетью. Вы задаете вопросы, а модель отвечает. Такой режим подходит для большинства задач — например, пересказа больших текстов, генерации идей или поиска материалов для доклада.

Дополнительные опции помогают настроить работу нейросети под конкретную задачу, чтобы получить более подходящий результат:

1. Загрузка файлов. К сообщению можно прикрепить документы, таблицы и изображения — например, чтобы попросить нейросеть пересказать PDF, описать картинку или объединить данные двух таблиц в одну. За один раз можно загрузить не более 10 файлов размером не более 50 Мб каждый.
2. Интернет-поиск. Если активировать эту опцию, модель будет искать информацию в сети и использовать при подготовке ответа найденные сведения. Это удобно для вопросов, где важны свежие данные и ссылки на источники. Для сложных задач можно использовать Advanced Search. В этом режиме поиск проходит в несколько этапов, чтобы модель могла собрать и сопоставить больше информации.
3. Рассуждение  . С этой опцией модели будут «думать» перед ответом: раскладывать задачу на шаги, проверять логику и только потом выдавать результат. Отключить рассуждение нельзя, но можно выбрать из трех уровней: Low, High и Max. Low рассчитан на простые задачи и позволяет получить ответ быстрее, High дает модели больше времени на анализ, а Max стоит использовать для наиболее сложных запросов.

Agent — режим для многошаговых задач. Вы задаете цель — например, найти ошибку в коде, исправить ее и запустить тесты, — а модель сама определяет необходимые шаги и последовательно выполняет их. Работает агент не на компьютере, а в облачной виртуальной среде: там он запускает команды, создает и редактирует файлы и собирает проекты. Из этой среды у агента есть доступ в интернет — он может получать данные с сайтов и обращаться к внешним сервисам.

В режиме Agent доступны четыре варианта:

1. IM позволяет подключить агента напрямую к рабочим или личным чатам в мессенджере, чтобы ставить ему задачи оттуда. Доступны Discord, Lark и WeChat, а в ближайшее время разработчики обещают добавить и поддержку Telegram.
2. Full-Stack — режим для создания приложений и сайтов. Агент пишет интерфейс и серверную часть по вашему описанию, генерируя код по ходу диалога. В нем также есть настройка Long-Running Tasks. Если ее активировать, агент переходит в автономный режим и самостоятельно работает над проектом, не требуя участия пользователя.
3. Writing — режим для написания текстов. Можно выбрать, как агент будет работать над материалом и в каком стиле его писать. Доступны разные способы работы: Fast Writing — быстрый вариант для черновика, Research-Backed Writing — текст с предварительным поиском информации в интернете, Section by Section — последовательная работа над отдельными разделами, что удобно для больших материалов. Стиль можно выбрать из пяти вариантов: деловой  , научный  , критический  , художественный  ​и технический  .
4. Data Insight — режим для анализа и визуализации данных. Данные можно загрузить прямо в чат в формате CSV или Excel. Дальше — выбрать, насколько глубоко нейросеть должна работать над задачей. Quick Charts быстро строит графики по загруженным данным, а Data Analysis делает более глубокий разбор, ищет закономерности и описывает выводы.

Сценариев использования GLM огромное количество. Расскажу о тех, с которыми китайская модель справляется лучше всего.

✍️ Написать текст. ИИ может подготовить текст любого формата — будь то пост для соцсетей, поздравление для родственников, рабочее письмо или корпоративная рассылка. В запросе стоит указать, для кого предназначен текст, какую задачу он должен решить и в каком тоне его нужно написать. Чем подробнее исходные данные, тем меньше правок обычно требуется после генерации.

Для примера я попросил агента написать в деловом стиле письмо о банкротстве компании. В ответ он подготовил образец документа, в котором оставалось только подставить недостающие данные.

📄 Разобрать длинный документ. Можно загрузить файл и попросить модель найти в нем нужную информацию или кратко объяснить содержание. Например, нейросеть может быстро выделить основные условия договора или привести основные показатели из большого отчета.

📊 Собрать презентацию. Я попросил GLM сделать шуточную презентацию «5 способов провалить дедлайн». Сначала модель уточнила требования, а через несколько минут собрала девять оформленных слайдов. Она сама подготовила тексты, добавила цифры и подобрала иллюстрации. Готовую презентацию можно сохранить в формате PowerPoint или PDF.

📈 Подготовить таблицу или построить график. Пришлите данные, чтобы модель их обработала. Например, можно отправить список расходов семьи за месяц и попросить разбить их по категориям, посчитать итоги и построить диаграмму семейного бюджета. Так будет проще увидеть, на что уходит больше всего денег.

🌐 Сделать лендинг. Я отправил GLM несколько скриншотов лендинга из своей статьи про Claude Design и попросил его повторить. Через несколько минут модель собрала готовую страницу, сохранив общую структуру, расположение блоков и визуальный стиль исходника.

🔎 Собрать информацию для доклада. В режиме Deep Research нейросеть может помочь в учебе — например, собрать материалы для доклада и подготовить краткое объяснение. Это удобно, когда нужно быстро войти в новую тему и понять, какую информацию стоит включить в свой рассказ.

🎮 Создать мини-игру. Модель может не просто написать код, а собрать небольшую игру. Для примера я попросил ее сделать файтинг с кроликами — в итоге получил рабочий прототип со схематичными персонажами, несколькими видами ударов и базовой боевой механикой. Сражаться можно как против компьютера, так и вдвоем на одной клавиатуре.

🧊 Создать 3D-модель. Нейросеть может с помощью библиотеки three.js собрать простую интерактивную 3D-сцену, которая открывается прямо в браузере. Для этого достаточно описать свои пожелания текстом или загрузить картинку с примером.

Я отправил GLM мем с конем и получил виртуальную диораму, которую можно вращать, переключать между днем и ночью и кликать, чтобы вызвать реакцию персонажа.

Вообще, Z.ai полностью бесплатный, но чтобы использовать модель GLM в средах разработки и кодинг-агентах вроде ZCode, Claude Code, Cline, OpenCode и VS Code, нужна подписка GLM Coding Plan.

По подписке каждые пять часов предоставляют определенное количество кредитов, которое можно потратить на запросы. Кроме того, есть общий лимит на неделю. Оба ограничения зависят от выбранного тарифа. Чтобы оплатить подписку, понадобится карта иностранного банка.

Оформлять подписку имеет смысл, только если вы регулярно используете GLM для программирования. Для обычных задач вполне хватает бесплатной версии.

Во время тестирования я ни разу не столкнулся с ее лимитами: в худшем случае сервис сообщал о высокой нагрузке и предлагал перейти на более легкую модель или немного подождать, пока снова не станет доступна флагманская.

1. GLM — одна из немногих открытых моделей, которые всерьез конкурируют с закрытыми. Флагманская GLM-5.3 пишет код на уровне Claude Opus 4.8, держит контекст до 1 млн токенов и почти догнала Claude Mythos Preview в поиске уязвимостей. При этом веса модели открыты, ее можно скачать и запустить на своем оборудовании.
2. Попробовать GLM из России можно бесплатно на сайте Z.ai. Пару вопросов можно задать без регистрации, но чтобы выбирать модель и пользоваться всеми режимами, нужно зарегистрироваться.
3. В Z.ai два режима: для диалога с ИИ и для агентских задач. В режиме Chat модель отвечает на вопросы, разбирает файлы, ищет информацию в интернете и рассуждает на одном из трех уровней. В режиме Agent она сама разбивает цель на шаги и выполняет их в облачной среде: собирает сайты и приложения, пишет тексты, анализирует данные.
4. Подписка нужна только разработчикам. С ее помощью можно подключить GLM к Claude Code, VS Code и другим средам разработки.