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Zhipu lance le GLM-5.1, qui arrive en tête du classement mondial SWE-bench ; le prix du modèle augmente de 10 %
Zhipu a récemment lancé son nouveau grand modèle, le GLM-5.1. À la suite de cette sortie, OpenRouter, une plateforme d'agrégation de modèles, a signalé une hausse de 10 % du prix de la série GLM de Zhipu. Après cet ajustement, le prix des jetons pour les cas d'utilisation principaux, comme le codage dans le GLM-5.1, est désormais presque équivalent à celui du Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic. C'est la première fois qu'un grand modèle national s'aligne sur les leaders mondiaux en matière de tarification des applications grand public après la « guerre des prix » qui a précédé, ce qui marque un changement dans la concurrence du secteur, passant d'une sous-cotation des coûts à une valeur axée sur la performance.
Sur le plan technique, GLM-5.1 a établi un nouveau record mondial sur le benchmark SWE-bench Pro, qui évalue les compétences en développement logiciel professionnel, dépassant l’ancien leader Claude 4.6 Opus et se classant premier parmi les modèles nationaux et open source. Contrairement à la norme actuelle du secteur qui repose sur des interactions à la minute près, GLM-5.1 dispose de solides capacités d’ingénierie autonomes, lui permettant de travailler en continu pendant jusqu’à huit heures sur une seule tâche. Au cours de ces opérations prolongées, le modèle gère de manière indépendante la planification, l'exécution et les tests, et peut changer de stratégie de manière proactive et corriger ses erreurs de manière autonome, fournissant ainsi des résultats complets de qualité technique.
À la suite de cette annonce, l'action de Zhipu a bondi de 14,12 % dans la matinée du 8 août, clôturant à 890 yuans par action et portant la capitalisation boursière totale de la société à 396,4 milliards de yuans. Après avoir réduit ses prix de 90 % il y a un an pour gagner des parts de marché, Zhipu tire désormais parti de ses avantages technologiques pour rivaliser avec les références mondiales. Ce changement stratégique illustre la manière dont les principaux fabricants nationaux visent à redéfinir la répartition de la valeur du marché mondial de l'IA en s'attaquant à des tâches complexes grâce à des capacités de « longue durée ».
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