Perplexity настроила китайскую модель ИИ, чтобы она соответствовала Claude Opus 4.8 при одной трети стоимости

Perplexity превратила китайскую открытую модель в почти передовую рабочую лошадку примерно за треть стоимости Claude Opus 4.8.

Компания сегодня выпустила исследовательский предварительный обзор пост-тренированной версии GLM 5.2 от Z.AI, специально созданной для работы внутри ее системы Computer agent и доступной сейчас в производстве.

GLM 5.2 — это модель с примерно 744 миллиардами параметров от Z.ai — ранее Zhipu AI, лаборатории в Пекине, которая с января 2025 года находится в списке сущностей США. (Параметры — это все различные настройки и конфигурации, которые модель может обрабатывать во время обучения. Чем больше параметров, тем сложнее и мощнее модель.) Выпущенная под лицензией MIT в июне, она занимает место среди лучших моделей ИИ, доступных в настоящее время по долгосрочным кодировочным стандартам по небольшой цене API.

Открытые веса означают, что любой может скачать, модифицировать и коммерчески донастраивать ее без ограничений. Perplexity сделала именно это.

Что такое донастройка на самом деле

Донастройка — это процесс, при котором уже обученная модель ИИ переобучается на меньшем, более целенаправленном наборе данных, чтобы улучшить ее работу в конкретной задаче.

Perplexity использовала пост-тренировку — аналогичный процесс, применяемый после основного обучения модели — чтобы научить GLM 5.2 одному критически важному навыку: знать, когда справляться с задачей самостоятельно, а когда передавать ее более мощному инструменту.

Это в конечном итоге экономит много денег на выводе.

Perplexity провела бенчмаркинг системы по сравнению с обычной GLM 5.2, чтобы установить базовый уровень затрат. Используя внутреннюю метрику эффективности компании, которая измеряет, сколько стоит выполнение сложных задач, результаты показали, что донастроенная модель с консультантом стоит примерно в два раза дороже в эксплуатации, чем базовая версия. Однако использование модели высшего уровня Opus 4.8 для всего обходится значительно дороже (примерно на 600% дороже).

Комбинируя эти инструменты, система Perplexity достигает того же качества производительности, что и Opus, но всего за примерно треть цены.

Почему китайская модель — и почему открытый код делает это возможным

Соревнование в области ИИ между США и Китаем обычно рассматривается как игра с нулевой суммой. На практике открытые модели не останавливаются на границах. Лицензия MIT на GLM 5.2 делает расчет простым: нет контракта API, который можно было бы нарушить, нет переключателя доступа, который может включить правительство. Вы скачиваете веса и можете донастраивать их на что угодно.

Perplexity уже проходила этот путь раньше. Когда DeepSeek R1 ворвался в мир ИИ в начале 2025 года, компания донастроила его в R1-1776 — сопоставив примерно 300 тем, которые оригинал отказывался обсуждать из-за цензуры китайского правительства, и переобучив модель, чтобы сделать ее более предвзятой в пользу Соединенных Штатов. Она стала западной версией того же reasoning engine.

Таким образом, этот шаг с GLM 5.2 следует той же схеме, за исключением того, что на этот раз цель не политическая, а экономическая. Продукт Computer от Perplexity уже управляет более чем 19 моделями ИИ; донастроенная GLM предназначена быть дешевым стандартом, который поглощает основную часть задач, прежде чем вообще касаться передовой модели.

Сринивас сказал, что долгосрочная концепция проста: пост-тренировать открытые модели, чтобы они хорошо справлялись с эскалацией, внутри системы агента, которая уже обслуживает миллионы пользователей. Perplexity "уникально позиционирована" для решения этой задачи, написал он, потому что инфраструктура уже развернута в масштабе.

Модель работает на графических процессорах Nvidia B200 в Соединенных Штатах. Следующий в очереди: пост-тренировка Nemotron 3 Ultra, которая воспроизведет ту же архитектуру, используя американскую открытую модель.

Полные бенчмарки и исследовательская работа ожидаются в ближайшие недели. Модель доступна в качестве исследовательского предварительного обзора.

Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.