Китайська модель GLM-5.2 наздоганяє найкращі закриті AI-системи, але відмовляється від нуля небезпечних запитів

Наскільки близько? Майже впритул

Хоча GLM-5.2 не є найкращою моделлю в кожному тесті, вона надзвичайно близька. SaferAI оцінює, що модель відстає від провідних закритих систем лише на 2–4 місяці . Її рівень біологічних знань приблизно дорівнює Claude Opus 4.7 і трохи нижчий за GPT-5.5 . Її кіберможливості порівнянні з Claude Opus 4.6 і близькі до GPT-5.5 . NIST та UK AISI незалежно підтвердили ці результати .

Чому це величезна проблема

Проблема з відкритими вагами полягає в тому, що після випуску їх неможливо відкликати або виправити . Будь-які обмеження безпеки на рівні API, які може застосувати Z.ai, можуть бути обійдені будь-ким, хто завантажить ваги моделі та запустить їх на власному обладнанні . Безкоштовний інструмент під назвою Heretic, доступний на GitHub, може зняти всі захисні обмеження з відкритих моделей менш ніж за десять хвилин . Крім того, багатокрокові атаки досягають успіху в 25.86–92.78% випадків .

Порівняння з закритими моделями

Регуляторні ландшафти: США та Китай

Підходи США та Китаю до катастрофічних ризиків AI різко відрізняються. У Сполучених Штатах наголошується на добровільних зобов'язаннях та виконавчих указах, без ухвалення всеосяжного федерального закону про AI станом на середину 2026 року. Дискусії про катастрофічні ризики активні, але не призвели до жорстких правових обмежень на випуск моделей. Натомість Китай запровадив низку обов'язкових нормативних актів, які наголошують на контролі за змістом, національній безпеці та державному напрямку розвитку AI. Китай не запровадив обмежень на відкриті ваги, і випуск GLM-5.2 відображає політику, яка пріоритетизує швидкий розвиток можливостей та глобальну конкурентоспроможність.

Стратегії пом'якшення та їхні обмеження

Висновок: нова реальність

Звіт SaferAI про GLM-5.2 не є аномалією. Це ознака того, що відкриті моделі AI наздоганяють закриті за можливостями, але безпека залишається далеко позаду. Оскільки такі моделі, як GLM-5.2, стають дедалі потужнішими, а інструменти для зняття їхніх обмежень стають доступнішими, ризики значного зловживання зростають. Відсутність узгодженого глобального регулювання та неможливість примусового забезпечення безпеки після випуску роблять це одним із найактуальніших викликів у сфері AI на сьогодні.