GLM (Zhipu AI)

Hvad er GLM?

GLM står for General Language Model og er en familie af store sprogmodeller udviklet af den kinesiske virksomhed Zhipu AI. Internationalt markedsfører virksomheden sig selv og sine produkter under navnet Z.ai. Zhipu blev grundlagt i 2019 som en udløber af forskning på Tsinghua-universitetet i Beijing, og virksomheden er på få år vokset til at være en af de mest omtalte kinesiske AI-aktører.

Det der gør GLM interessant er kombinationen af åbne vægte, stærke kodnings- og agentiske evner og en lav pris. Zhipu frigiver deres største modeller som open weight under den permissive MIT-licens, så du kan downloade dem, køre dem på egen hardware, finjustere dem og bruge dem kommercielt uden at betale per forespørgsel.

GLM-modeller og -versioner

1. ChatGLM-6B (2023). En tidlig open source-model der kunne køre på almindelig forbrugerhardware. Den blev meget populær i open source-fællesskabet og var med til at sætte Zhipu på verdenskortet.
2. GLM-4-serien. Den efterfølgende generation der løftede kvaliteten markant og etablerede GLM som en seriøs konkurrent blandt de åbne modeller.
3. GLM-4.5 (2025). En stor Mixture-of-Experts model med omkring 355 milliarder totale parametre og et tydeligt fokus på agentiske og kodningsmæssige opgaver. Frigivet som open weight under MIT-licens. GLM-4.5-Air er en mindre variant til lettere kørsel.
4. GLM-4.6 (efteråret 2025). En forbedret version med blandt andet et stort kontekstvindue på omkring 200.000 tokens og endnu stærkere ydeevne på kodning og agentiske opgaver.

Hvad gør GLM interessant?

1. Stærk til kodning. GLM-modellerne er trænet med vægt på kodning og klarer sig godt på programmeringsopgaver, ofte på niveau med dyrere lukkede modeller.
2. Agentiske evner. Familien er bygget til at løse opgaver i flere trin og bruge værktøjer, hvilket gør den velegnet til agent-arbejdsgange hvor modellen selv planlægger og udfører.
3. Lav pris. Zhipus API er markant billigere end de store amerikanske konkurrenter, og de åbne vægte gør det muligt at køre modellen uden løbende per-token omkostning.
4. Åbenhed. De store modeller frigives under MIT-licens, en af de mest permissive licenser, hvilket fjerner mange af de begrænsninger man ser hos andre udbydere.

Hvordan bruges GLM?

1. Lokalt på egen hardware. De åbne modeller kan downloades via Hugging Face og køres med værktøjer som vLLM, Ollama og llama.cpp. De store MoE-modeller kræver kraftig GPU, mens Air-varianten er lettere at køre.
2. Via API. Zhipu tilbyder en betalt API med pay-per-token prissætning til udviklere og virksomheder, der ikke vil hoste selv.
3. Chat-produkt. Der findes en chatgrænseflade hvor man kan bruge modellerne direkte, svarende til ChatGPT.
4. Som motor i kodeværktøjer. Fordi GLM er stærk til kodning og agenter, bruges modellerne i stigende grad som billig motor i kode-assistenter og agent-værktøjer.

Vigtige overvejelser

1. Datalokation. Zhipus hostede API kører på kinesiske servere. Følsomme virksomhedsdata og persondata bør ikke sendes dertil uden en grundig vurdering af GDPR og fortrolighed.
2. Selvhosting som løsning. Den store fordel ved open weight er at du kan downloade modellen og køre den på din egen infrastruktur i EU, hvor data aldrig forlader dit miljø. Det fjerner datalokations-problemet.
3. Censur. Som kinesisk model er GLM underlagt kinesisk regulering og undgår visse politisk følsomme emner. Det er sjældent relevant for almindelig forretningsbrug, men værd at kende.