GLM-5 de Z.ai dépasse Google et OpenAI en ingénierie IA

Zhipu AI lance GLM-5, un modèle open-source qui surpasse Google Gemini et rivalise avec Claude d’Anthropic sur les benchmarks d’ingénierie logicielle. Avec 744 milliards de paramètres et un prix 10 fois inférieur aux solutions propriétaires, ce modèle chinois sous licence MIT bouscule le marché de l’IA pour les PME et freelancers cherchant performance et accessibilité.

L’essentiel en bref

• Z.ai GLM-5 dépasse les IA de Google et OpenAI sur SWE-bench Verified avec un score de 77,8%, surpassant Gemini 3.0 Pro (76,2%) et approchant Claude Opus 4.5 (80,9%).
• Le taux d’erreurs factuelles chute de 56 points de pourcentage par rapport à GLM-4.7, avec un score de -1 sur l’AA-Omniscience Index.
• Les coûts d’inférence restent jusqu’à 10 fois inférieurs aux géants américains, malgré un doublement par rapport à la version précédente.
• Déploiement possible sur infrastructure privée grâce à la licence MIT, sans dépendance aux APIs cloud.

Un bond d’échelle pour l’agentivité IA

Zhipu AI passe de 355 à 744 milliards de paramètres. Les données de pré-entraînement explosent : 28,5 trillions de tokens (bout de mot traité par l’IA) contre 23 trillions pour GLM-4.7. Cette expansion vise un objectif précis : transformer la génération de code isolée en construction complète de projets.

Résultat ?

Sur Terminal Bench 2.0, qui évalue les tâches complexes sur longue durée, GLM-5 atteint 56,2%. Aucun concurrent open-source ne fait mieux. Pour vous qui automatisez des workflows marketing ou du développement logiciel, ça change la donne.

Le modèle intègre trois innovations techniques majeures. Le framework « Slime » permet un apprentissage par renforcement asynchrone. C’est la première implémentation à cette échelle. DeepSeek Sparse Attention réduit les coûts de déploiement sans sacrifier les performances sur contextes longs. Troisième point : GLM-5 opte pour une précision en FP16, contrairement à DeepSeek qui utilise FP8.

Sur BrowseComp, qui mesure la recherche web et la synthèse d’informations à grande échelle, GLM-5 affiche 75,9%. Il domine les modèles open-weights disponibles.

Des performances qui bousculent les géants américains

L’Artificial Analysis Intelligence Index classe désormais Z.ai GLM-5 comme modèle open-weights leader. Score global : 50 points. Sur les tâches agentiques (IA qui enchaîne plusieurs actions), le score GDPval-AA ELO grimpe à 1412. Seuls Opus 4.6 et GPT-5.2 xhigh font mieux.

« GLM-5 réduit les erreurs factuelles de 56 points de pourcentage par rapport à son prédécesseur, avec un score de -1 sur l’AA-Omniscience Index. »

Ce taux d’hallucination (erreurs inventées par l’IA) quasi nul change tout. Pour les agences qui produisent du contenu ou des rapports automatisés, chaque erreur coûte cher en crédibilité. GLM-5 limite ce risque.

La vitesse de génération dépasse 55 tokens par seconde. Les coûts d’inférence ont doublé par rapport à GLM-4.7 selon Kilo.ai. Mais ils restent jusqu’à 10 fois inférieurs à ChatGPT ou Claude pour des résultats comparables.

Concrètement ? Si vous lancez 100 000 requêtes par mois, le ROI d’un déploiement interne devient positif. Pas de facture API (prise pour brancher l’IA à vos outils), pas de limite d’usage. Juste vos serveurs.

Ce que ça change pour vous

Pour les freelancers et PME qui proposent du content generation, de l’automation ou du développement, GLM-5 représente une alternative souveraine et rentable. Déploiement en privé, performance rivalisant avec Anthropic, coûts maîtrisés.

Les PME peuvent automatiser des workflows entiers. Recherche documentaire, synthèse, rédaction de rapports : tout ça sans basculer vers des solutions propriétaires coûteuses. GLM-5 excelle sur les tâches multi-étapes complexes comme BrowseComp ou MCP-Atlas.

Sauf que.

GLM-5 reste texte uniquement. Pas de vision, contrairement à des concurrents comme Kimi K2.5. Des risques d’hallucination résiduels subsistent dans certains contextes métier spécialisés. La vitesse de génération améliore la latence, mais ne compense pas toujours le doublement des coûts opérationnels.

Ce lancement signale un changement stratégique. L’hégémonie américaine en IA s’érode. Les acteurs chinois comme Zhipu AI et DeepSeek livrent des modèles open-source compétitifs. OpenAI, Google et Anthropic doivent justifier leurs prix premium.

Pour les équipes marketing et agences, le moment d’explorer les déploiements open-source est venu. Vous réduisez la dépendance aux géants américains. Vous contrôlez vos coûts. Vous gardez vos données en interne.

Vous vous demandez comment intégrer GLM-5 dans vos workflows ? Échangez avec nous pour des stratégies d’implémentation adaptées à votre secteur.

Questions pratiques :