सस्ता चीनी AI मॉडल प्रोग्रामरों को अपने बिलों पर फिर से विचार करने के लिए मजबूर कर रहा है

मुख्य बातें

• Z.ai ने 16 जून 2025 को GLM 5.2 जारी किया, एक बड़ा भाषा मॉडल जिसमें कुल 753 बिलियन पैरामीटर हैं लेकिन एक बार में केवल 40 बिलियन सक्रिय होते हैं, जिससे यह तेजी से प्रतिक्रिया देता है।
• Z.ai आउटपुट टोकन के प्रति मिलियन $4.40 का शुल्क लेता है (टेक्स्ट के टुकड़े जो मॉडल उत्पन्न करता है), जो Anthropic के Opus 4.8 की तुलनीय कीमत का पाँचवाँ हिस्सा से भी कम है।
• GLM 5.2 खुले वजन वाला है, जिसका अर्थ है कि अपने हार्डवेयर वाला कोई भी संगठन इसे बिना Z.ai को भुगतान किए डाउनलोड और चला सकता है।
• Stanford के AI Index ने पाया कि चीनी लैब्स ने 2025 में US लैब्स की तुलना में सिर्फ आधा उल्लेखनीय AI मॉडल तैयार किए, जो 2023 में लगभग एक तिहाई से ऊपर है।
• Z.ai के अपने बेंचमार्क में, GLM 5.2 ने SWE-Marathon में केवल 13 प्रतिशत कार्य पूरे किए, एक कठिन लंबे समय तक चलने वाली कोडिंग परीक्षा, जबकि Anthropic के Claude Opus 4.8 ने उस स्कोर को दोगुना किया।

Zain Hasan Together AI में एक AI इंजीनियर हैं और वह व्यक्ति हैं जो ठीक से ट्रैक करते हैं कि वह AI टूल्स पर कितना खर्च करते हैं। उनकी प्रणाली सरल है: कठिन समस्याएँ एक शीर्ष स्तरीय मॉडल के लिए जाती हैं, आसान समस्याएँ कुछ सस्ते के लिए जाती हैं। अभी, उनकी सस्ती पसंद GLM 5.2 है।

GLM 5.2 Z.ai से आता है, एक बीजिंग-आधारित AI लैब। मॉडल Z.ai के API का उपयोग करते समय आउटपुट टोकन के प्रति मिलियन $4.40 की लागत आता है (एक प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस, वह कनेक्शन जो आपके ऐप को उनके मॉडल से बात करने देता है)। यह Anthropic के Claude Opus 4.8 की कीमत का पाँचवाँ हिस्सा से भी कम है, और Anthropic के Fable कोडिंग मॉडल का लगभग दसवाँ हिस्सा है। IEEE Spectrum AI द्वारा पहली बार रिपोर्ट किया गया, रिलीज़ 16 जून 2025 को आया।

यह खुले वजन वाला भी है, जिसका अर्थ है कि Z.ai ने मॉडल के अंतर्निहित डेटा को प्रकाशित किया ताकि पर्याप्त कंप्यूटिंग हार्डवेयर वाला कोई भी इसे डाउनलोड कर सकता है और अपने आप चला सकता है, मुफ्त में।

क्या GLM 5.2 वास्तव में विश्वास करने के लिए पर्याप्त अच्छा है?

कई कार्यों के लिए, हाँ, लेकिन स्पष्ट सीमाओं के साथ। David Nix, Denver-आधारित MetaRouter में एक मुख्य सॉफ्टवेयर इंजीनियर, कहते हैं कि GLM 5.2 शीर्ष US मॉडल के काफी करीब आता है कि यह अब उनके दैनिक AI कार्यभार का 10 से 20 प्रतिशत संभालता है। फ्रंट-एंड डिज़ाइन का काम (वेबसाइटों और ऐप्स के दृश्य पक्ष का निर्माण) वह पहले इसके लिए पहुँचते हैं।

Hasan कहते हैं कि मॉडल घंटों की आगे-पीछे बातचीत में सुसंगत विचार की एक ट्रेन रखता है, कुछ ऐसा जो पहले सस्ते मॉडल सिर्फ पाँच से पंद्रह आदान-प्रदान के बाद करने में संघर्ष करते थे।

सभी को सुचारू परिणाम नहीं मिले। Sai Kiran Myadaram, Bengaluru-आधारित Indhic AI में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर, तीन दिनों में अपने साप्ताहिक Z.ai टोकन कोटा को जला दिया। उन्हें भ्रमण (जहाँ एक AI आत्मविश्वास से गलत या बनाए गए उत्तर देता है) और साधारण सुधारों पर अत्यधिक अति-योजना का भी सामना करना पड़ा। तब से वह OpenAI के Codex पर वापस चले गए हैं।

गोपनीयता का सवाल वास्तविक है। GLM 5.2 चीन से आता है, और कुछ US कंपनियों को संवेदनशील कोड या व्यावसायिक डेटा के चीन से जुड़े सर्वर के माध्यम से गुजरने के बारे में चिंता है। खुले वजन वाला विकल्प व्यावहारिक उत्तर है: मॉडल को अपने हार्डवेयर पर होस्ट करें और आपका डेटा कभी आपकी इमारत से नहीं निकलता। अधिकांश शीर्ष US मॉडल ऐसा कोई विकल्प नहीं देते; वे एक API के पीछे बैठते हैं जिसमें कोई स्व-होस्टिंग उपलब्ध नहीं है।

बेंचमार्क एक मिश्रित चित्र खींचते हैं। Z.ai की अपनी अनुसंधान रिपोर्ट दिखाती है कि GLM 5.2 अधिकांश कोडिंग परीक्षणों पर Anthropic के Opus 4.8 के पीछे है, हालांकि यह कुछ छोटे एजेंटिक कोडिंग बेंचमार्क पर Opus 4.8 को लगभग मेल खाता है (परीक्षणें जहाँ एक AI एजेंट, सॉफ्टवेयर जो बहु-चरणीय कार्यों को अपने आप पूरा करता है, वास्तविक प्रोग्रामिंग समस्याओं को संभालता है)।

बड़ी कहानी, Hasan तर्क देते हैं, यह है कि अधिकांश सॉफ्टवेयर टीमों को कोई अंदाजा नहीं है कि उनके AI टूल्स वास्तव में प्रति परियोजना की लागत क्या है। जब कंपनी भुगतान करती है, तो इंजीनियर स्वाभाविक रूप से सबसे शक्तिशाली मॉडल के लिए पहुँचते हैं। GLM 5.2 सबसे कठिन कार्यों के लिए सर्वश्रेष्ठ US मॉडल की जगह नहीं लेगा। लेकिन नियमित काम के लिए, कीमत का अंतर काफी ध्यान देने योग्य है।