Transcription
Nous avons un nouveau modèle open-source numéro un et l'écart est insensé. Donc, mon laboratoire préféré ZAI vient de publier GLM 5.2 et regardez ça, c'est de loin le meilleur modèle ouvert qui existe. De plus, il bat même le meilleur GPT et le meilleur Gemini sur plusieurs benchmarks. C'est dire à quel point ce modèle est ridiculement performant. Dans cette vidéo, nous allons passer en revue toutes les choses incroyables qu'il peut faire. De plus, nous allons examiner ses spécifications, ses performances et ses benchmarks par rapport à d'autres concurrents, ainsi que comment et où l'utiliser. Allons-y tout de suite.
Maintenant, il existe divers endroits où vous pouvez utiliser ce nouveau GLM 5.2. Vous pouvez l'essayer gratuitement en utilisant leur interface de chat en ligne, que je mettrai en lien dans la description ci-dessous. C'est juste chat.z.ai. Et puis en haut ici, vous devriez pouvoir sélectionner le dernier GLM 5.2. Cependant, pour tous ces modèles de pointe, ils peuvent déjà faire des choses simples comme rédiger des e-mails, résumer des choses, même vous aider à écrire un essai. C'est beaucoup trop facile. En fait, si vous utilisez GLM 5.2 dans l'interface de chat, vous ne lui rendez pas vraiment justice. Pour libérer pleinement son potentiel, vous devriez essayer d'utiliser ces modèles de pointe avec des frameworks ou des harnais génétiques comme OpenClaw ou Hermes ou Claude Code ou ZAI a également son propre framework génétique appelé Zcode que vous pouvez télécharger gratuitement. Il prend en charge Mac, Windows et Linux. Et après l'avoir téléchargé, il devrait ressembler à ceci. C'est pratiquement un clone de Codeex en fait. Donc, très similaire à Codeex. Et ce que j'aime, c'est que vous pouvez configurer plusieurs projets, chaque projet étant dans un dossier, et il peut travailler sur plusieurs fichiers au sein d'un projet comme celui-ci.
Très bien, pour le premier test, rendons-le déjà super difficile. Je vais lui demander de construire un jumeau numérique 3D entièrement interactif de la Terre qui possède les fonctionnalités suivantes. Permettre aux utilisateurs de zoomer de manière transparente de l'espace extérieur jusqu'aux rues individuelles de la ville. Lorsque je survole une ville, le contour du pays devrait être mis en surbrillance et il devrait y avoir une fenêtre contextuelle affichant des statistiques comme la superficie, la population, le PIB, montrer une Terre réaliste avec des bascules pour la couverture nuageuse atmosphérique, le trafic aérien, le jour et la nuit, et ensuite un mode nuit pour montrer les rues de la ville. Assurez-vous qu'il se charge efficacement dans un navigateur Web ordinaire. Je vais utiliser GLM 5.2, puis régler le mode de réflexion sur max. Appuyons sur exécuter.
Très bien, il m'a donné un prototype initial, mais il y avait quelques petites choses qui ne fonctionnaient pas. Par exemple, la couverture nuageuse et les frontières des pays ne fonctionnaient pas. J'ai donc simplement continué à le solliciter. Et puis cela a fonctionné pendant encore 3 minutes et 47 secondes. Et le trafic aérien avait l'air assez moche. J'ai donc demandé d'animer les vols avec des traînées de chemin. Cela a fonctionné pendant encore 3 minutes. Et c'est à peu près tout. Donc, après cela, voici notre planète Terre. Tout d'abord, elle comprend diverses bascules. Alors, passons en revue celles-ci. Pour l'imagerie satellite, c'est juste l'image de la Terre. Alors, réactivons cela. Pour la couverture nuageuse. Il essaie de superposer une couche de couverture nuageuse sur la Terre comme ceci, mais cela ne fonctionne pas très bien. Donc, c'est toujours cassé. Laissons cela désactivé. Et puis vous pouvez voir que les frontières des pays fonctionnent. Et puis si je survole chaque pays, il m'affiche les statistiques comme la superficie, la population et le PIB. Et ensuite, activons le trafic aérien. Et cela a l'air magnifique. Très bien. Alors, désactivons le trafic aérien. Et puis le terminateur jour et nuit ressemble à ceci. Donc, la moitié de la Terre est en journée et l'autre moitié est en nuit. Donc, cela fonctionne. Ensuite, voici les lumières de la ville la nuit. Donc, cela fonctionne aussi. Très bien. Laissons cela désactivé.
Ensuite, essayons de zoomer sur des villes individuelles. Essayons New York. Et en effet, il me transporte automatiquement à New York. Et il zoome jusqu'à la vue des rues de la ville. Vous pouvez même zoomer tout le chemin pour voir les gens dans les voitures. Et ensuite, essayons Tokyo. Donc, il va zoomer arrière, puis zoomer sur Tokyo. Et voici ce que nous obtenons. Donc, vous savez, la plupart des fonctionnalités fonctionnent. Maintenant, cela a nécessité quelques sollicitations supplémentaires. Donc, cela a pris environ 15 minutes pour que tout soit terminé. Alors que le meilleur modèle parmi les meilleurs qui existe, Claude Fable 5, que vous ne pouvez même pas utiliser en ce moment, a pu le faire en une seule sollicitation. Cela dit, pour un modèle open-source, c'est toujours extrêmement impressionnant.
Ensuite, essayons quelque chose d'encore plus délicat et probablement plus pertinent pour les flux de travail quotidiens. Je vais lui demander de travailler avec une tonne d'outils à la fois pour créer une vidéo promotionnelle. Donc, la sollicitation provient de cette page produit, que je viens de mettre sur la page de destination de Wise, qui ressemble à ceci. Laissez-moi juste faire défiler un peu pour que vous puissiez voir à quoi cela ressemble. Créez une vidéo promotionnelle sur ce produit, mais vous devez également inclure une voix off en utilisant Gemini TTS. Et puis vous devez également utiliser ce framework hyperframes pour créer l'animation. Et j'ai simplement lié le dépôt GitHub de hyperframes. Il s'agit d'un package open-source qui vous permet de créer des animations à l'aide de code. Voici donc à quoi ressemble le dépôt GitHub. Il doit aller sur cette page Web et comprendre comment l'installer lui-même. Je ne lui ai donné aucune instruction explicite sur la façon de le faire. Vous pourriez également lui fournir un autre outil comme Remotion si vous préférez. Et puis il devrait être en 16:9 et durer environ une minute. Utilisez cette piste comme audio de fond. C'est juste de la musique de fond aléatoire. Réduisez le volume pour que la voix off soit clairement audible. Et voici un exemple d'utilisation de Gemini TTS. Ce que j'ai fait, c'est que je suis allé sur AI Studio de Google, puis j'ai cliqué sur Speech and Music, puis Gemini Flash DTS, puis j'ai cliqué sur Add Voice Over. J'ai sélectionné une voix ici. Alors, allons-y avec cette voix. >> Quelle compétence aimeriez-vous développer ? >> Et puis après, j'ai juste mis le transcript ici. Et puis en haut, j'ai cliqué sur Get Code. J'ai copié le code, puis je l'ai collé dans ZAI. Et puis j'ai également donné ma clé API en bas ici. Et c'est à peu près tout. Et après, il m'a donné le livrable final. C'est tout. Je n'ai pas eu besoin de le solliciter davantage.
Voici donc la vidéo. Envoyer de l'argent à l'étranger ne devrait pas vous coûter une fortune. Découvrez Wise, le compte international conçu pour un monde sans frontières. Détenez et convertissez plus de 40 devises au taux de change réel du marché intermédiaire. Pas de marges cachées, pas de frais surprises, juste de l'argent qui circule comme il se doit. Envoyez à votre famille, payez vos fournisseurs ou soyez payé comme un local avec vos propres coordonnées bancaires pour jusqu'à neuf devises pour jusqu'à neuf devises. Dépensez n'importe où avec la carte de débit Wise et gardez chaque centime que vous économisez. Des besoins quotidiens aux entreprises, plus de 16 millions de personnes et d'entreprises font déjà confiance à Wise pour leur argent. Un compte, plus de 40 devises, zéro complication. Rejoignez-les sur wise.com et commencez à envoyer de l'argent de manière plus intelligente. Le vôtre pour moins cher.
Vous pouvez donc voir à quel point ce modèle est performant. Ce que j'aime chez GLM, c'est qu'il nécessite très peu de supervision. Il fonctionne la plupart du temps dès le départ et présente très peu d'erreurs. Au fait, laissez-moi aussi survoler les statistiques. Vous pouvez donc voir les tokens utilisés et le taux de succès du cache pour cette seule sollicitation. Il a utilisé environ 100k tokens et a pris environ 20 minutes pour être terminé.
Très bien, ensuite, testons sa capacité à générer des modèles 3D. Je vais donc saisir ceci. Créez un magnifique modèle animé en 3D d'un moteur V8. Incluez un curseur pour montrer une transition fluide du moteur entièrement assemblé à une vue éclatée qui montre les mécanismes internes tels que les pistons, les bougies d'allumage, les soupapes, les bielles et le vilebrequin central en mouvement. Utilisez un seul fichier HTML.
Très bien, cela a fonctionné pendant 13 minutes et en une seule sollicitation, voici ce que nous avons obtenu. Ouvrons ce fichier index.html. Et voici notre moteur V8. Très bien. Éclatons cela. Et comme vous pouvez le voir, l'explosion fonctionne. C'est très joliment animé. Nous pouvons même augmenter la vitesse du moteur pour le rendre encore plus rapide ou le ralentir. Vraiment cool. Il est donc très performant pour créer des modèles 3D. Laissez-moi aussi vous montrer les tokens utilisés. C'était donc très rapide et léger. Il n'a utilisé qu'environ 28 000 tokens, plus le taux de succès du cache moyen est de 96 %.
Voici un exemple encore plus délicat que Claude Fable n'a même pas pu corriger. Créez un magnifique modèle animé en 3D d'une montre mécanique traditionnelle, y compris les mécanismes internes tels que les cadrans, les aiguilles, les index des heures, etc. Montrez le mécanisme de la montre en mouvement avec les engrenages qui tournent, le balancier qui oscille, etc., etc. Voyons s'il peut gérer cela.
Très bien, il a donc procédé à la codification. Maintenant, créer une montre est beaucoup plus délicat. Il a donc rencontré une erreur. J'ai simplement collé l'erreur ici et il a corrigé l'erreur. Et puis je voulais juste le rendre encore plus attrayant. J'ai donc écrit "éclatez-le davantage et permettez-moi d'activer ou de désactiver des couches". Rendez-le encore plus visuellement impressionnant. Et voici notre résultat. Éclatons cela. Vous pouvez donc voir les composants individuels séparés. Tout a l'air décent et l'horloge bouge. Les aiguilles des minutes, des heures et des secondes sont toutes correctes. De plus, l'échelle de temps semble également correcte. Maintenant, activons ou désactivons certaines couches. Nous avons donc le cristal de saphir. Désactivons cela. Aiguilles. Donc, cela fonctionne. Essayons les cadrans et les marqueurs. Cela fonctionne. Laissez-moi me débarrasser de ce boîtier métallique volumineux ici. Vous pouvez donc voir les composants internes. Très bien. Les composants ressemblent donc à ceci. Cependant, si je zoome sur les engrenages, c'est là que nous commençons à voir des erreurs. Vous pouvez donc voir que certains de ces cadrans bougent. Les autres ne bougent pas vraiment. De plus, ils ne sont pas vraiment alignés. C'est donc une sollicitation incroyablement difficile. Et notez que même Claude Fable 5 n'a pas pu obtenir cela correctement. Il n'a pas pu aligner complètement les cadrans. Néanmoins, une génération toujours très impressionnante. Je ne m'attendais pas à ce qu'il obtienne 100 % de réussite. Notez qu'ici, il a utilisé environ 80 000 tokens avec un taux de succès du cache moyen d'environ 94 %.
Maintenant, vous n'avez pas à utiliser GLM 5.2 dans Zcode. Vous pouvez également utiliser un autre harnais comme Claude Code ou Open Claw ou Hermes. Laissez-moi donc vous montrer un exemple rapide. Beaucoup de gens ne le savent pas, mais vous pouvez en fait utiliser Claude code ou même codeex avec des modèles autres que Claude ou GPT. Je mettrai un lien vers cette page dans la description ci-dessous si vous souhaitez la lier à Claude code. Ce que vous devez faire, c'est d'abord vous inscrire à un plan, puis utiliser la clé API, puis installer cette aide au codage. Je vais donc copier cette ligne, puis sur mon ordinateur, j'ouvrirai l'invite de commande et je la collerai. Et puis après, cela vous donne une tonne d'options. Par exemple, pour la clé API, vous devrez saisir une clé API si c'est la première fois que vous l'utilisez. Je vais donc la coller ici, puis appuyer sur Entrée. Ensuite, vous sélectionnerez la plateforme génétique que vous souhaitez configurer. Oui, allons-y avec Claude code. Et puis vous devez simplement sélectionner la première option pour mettre à jour Claude code afin qu'il utilise GLM à la place. Appuyons donc sur Entrée. Et c'est à peu près tout. Vous pouvez donc soit démarrer Claude code, soit je recommanderais de quitter le terminal et de recommencer.
Il y a une étape supplémentaire que vous devez faire, c'est que si vous cliquez sur "Comment changer de modèle" ici, vous devez également indiquer explicitement quel modèle GLM utiliser pour remplacer haiku, sonnet ou opus, et vous entrerez cela dans votre fichier claude settings.json, qui est généralement situé dans votre dossier utilisateur. Par exemple, pour moi, il est situé ici. Je vais donc l'ouvrir dans VS code ou vous pouvez également l'ouvrir dans le Bloc-notes ou autre. Et puis nous devons simplement copier et coller ces quatre lignes dans ce champ d'environnement. Je vais donc simplement le coller ici et corriger le formatage, puis appuyer sur Ctrl S pour enregistrer. C'est à peu près tout. Donc, après cela, si j'ouvre un terminal et que j'utilise Claude code, vous pouvez voir que j'utilise maintenant GLM 5.2 comme modèle. Ou si je tape /model, vous pouvez voir que ces modèles GLM ont maintenant remplacé les modèles Claude par défaut. C'est donc ainsi que vous pouvez utiliser GLM dans Claude code. Si vous préférez Claude code au lieu de, vous savez, Zcode ou un autre framework génétique, essayons un exemple rapide avec Claude code.
Je vais donc écrire "Développez une simulation de lancer de rayons comprenant une sphère, un cube et une pyramide. Il devrait y avoir un ciel bleu avec un sol à damier. Ajoutez des paramètres réglables comme la position, la réflectivité, la rugosité, la transparence et d'autres propriétés matérielles pour chaque forme. La clé ici est de ne pas utiliser 3JS ou d'autres bibliothèques externes. Il doit coder cela entièrement à partir de zéro." Cela teste donc sa compréhension de la physique et de l'éclairage.
Les agents IA peuvent vous aider à faire beaucoup de travail. Mais saviez-vous qu'avec les bons outils, vous pouvez même les utiliser pour la création de contenu ? C'est là qu'intervient Higsfield, le sponsor de cette vidéo. Avec Higsfield MCP, vous pouvez transformer Claude, Codeex, OpenClaw, Hermes ou d'autres systèmes d'agents en un studio de production créative complet. Vous lui donnez une seule sollicitation et il peut vous aider à transformer cette idée en images, vidéos, publicités, concepts marketing et flux de travail créatifs complets. Ce qui rend cela si puissant, c'est que le contenu IA de qualité provient généralement d'une excellente sollicitation. Et Claude ou d'autres agents sont extrêmement doués pour comprendre ce que vous voulez dire, affiner votre idée et diriger les bonnes étapes créatives. Donc, au lieu d'essayer manuellement d'écrire la sollicitation parfaite, Claude peut agir comme votre directeur créatif, tandis que Higsfield gère la génération réelle. Par exemple, avec Higsfield MCP, vous pouvez connecter Higsfield directement dans Claude. Cela signifie que Claude peut planifier le concept, rédiger le brief créatif et générer des vidéos via Higsfield et même placer les actifs finaux dans votre répertoire de travail. Pas de changement d'onglets, pas de création de sollicitations aller-retour, et pas de transfert créatif séparé. Vous pouvez l'utiliser pour des choses comme la création de vidéos de lancement, la création de publicités de style UGC, la reconstruction de formats viraux dans votre propre marque, ou même la création de campagnes marketing complètes à partir d'un seul fil. Et si vous voulez tout au même endroit, Higsfield Supercomputer vous donne une équipe créative IA complète dans un seul chat. Vous pouvez choisir Claude ou un autre agent comme cerveau, puis le laisser travailler avec les modèles créatifs de Higsfield comme Seed Dance 2.0, 0 Cinema Studio et Marketing Studio pour passer de l'idée au livrable final. Que vous créiez des publicités, des vidéos de lancement ou du contenu pour les réseaux sociaux, Higsfield est un gamechanger qui va décupler votre flux de production. Essayez dès aujourd'hui en utilisant le lien dans la description ci-dessous.
Très bien, après cela, il procède à la codification et a même lancé un serveur local, puis a pris une capture d'écran pour vérifier que tout fonctionne. Maintenant, cela n'a pas de capacités de vision par défaut. Il utilise donc un autre outil pour vérifier que l'interface fonctionne. Par exemple, que le ciel est bleu et qu'il y a un sol à damier. Et après cela, c'était tout. Cela a pris environ 20 minutes. Mais regardons cela. Et en effet, nous avons une très belle simulation de lancer de rayons de ces trois formes construites à partir de zéro sans 3JS ni aucune bibliothèque externe. Vraiment impressionnant. En fait, cela se charge encore mieux que ce que j'ai obtenu de Claude Fable, qui avait des problèmes de latence très étranges.
Ensuite, jouons avec tous ces paramètres. La position de la sphère fonctionne. Le rayon fonctionne également. Et puis, jouons avec la réflectivité. Diminuer cela la rendrait non réfléchissante. L'augmenter la rendrait super réfléchissante, comme vous pouvez le voir ici. Jouons aussi avec la rugosité. Le curseur de rugosité fonctionne. Glissons-le jusqu'à zéro. Et vous pouvez clairement voir les autres formes se refléter dans la sphère. En fait, laissons la couleur sur blanc. Et puis augmentons la transparence tout en diminuant la réflectivité pour la rendre entièrement transparente. Et puis je peux jouer avec les paramètres IU comme ceci. Donc, tout fonctionne. Très cool. Jouons aussi avec les émissions. Cela la rend simplement plus lumineuse comme une source de lumière. Intéressant. Jouons aussi avec les paramètres du cube. Les curseurs de position fonctionnent. La taille fonctionne également. Changeons aussi la couleur. Faisons-la super réfléchissante et avec une rugosité nulle. Et puis passons à la pyramide. Ajustons également les paramètres de celle-ci, donc la pyramide fonctionne aussi. Changeons la couleur en rouge. Et puis rendons-la incroyablement opaque. Je vais donc faire glisser la réflectivité à zéro, la rugosité à un, puis la transparence à zéro. Et puis laissez-moi la rapprocher du cube. Si je la regarde par ici, vous pouvez voir toutes les propriétés physiques de ces trois formes sont exactes. La sphère est donc complètement transparente. Je ne devrais donc voir aucun reflet dans la sphère. La pyramide est complètement opaque. Le cube est complètement réfléchissant. Je devrais donc voir le reflet de la sphère et de la pyramide dans le cube. Donc, tout est correct. Vraiment cool. Il y a aussi des paramètres supplémentaires ici comme l'ajustement des réglages du soleil. Très cool. et l'élévation du soleil ainsi que l'intensité et l'ambiance. Je peux même ajuster la couleur de la lumière. Mettons-la sur quelque chose comme du rouge. Et en effet, cela change la lumière en rouge. Et puis je peux même changer la couleur du ciel. Changeons-la sur quelque chose comme du vert. Et cela fonctionne. Je peux changer le fond à damier. Mettons-le sur quelque chose comme du rouge. Je peux ajuster l'échelle des carreaux ainsi que la réflectivité du sol et même la distance de la caméra et la hauteur de la caméra. Donc, en une seule sollicitation, zéro coup, il a pu coder cette simulation de lancer de rayons entièrement à partir de zéro sans aucune bibliothèque externe. Et j'aime en fait beaucoup mieux ce que j'ai obtenu de Claude Fable 5. Encore une fois, ce que j'aime chez GLM 5.2 ou même les modèles GLM précédents, c'est que tout fonctionne généralement dès le départ. Vous avez très peu de supervision à faire. Il contient très peu d'erreurs, et si c'est le cas, vous pouvez souvent le corriger avec une ou deux sollicitations de suivi.
Très bien, ensuite, testons sa capacité à composer de la musique. Je vais donc d'abord lui demander de créer une interface musicale. Je vais lui demander de créer un JW avec ces instruments. Piano, synthé, pluck, cordes, batterie et basse. Pour chaque instrument, il devrait y avoir une interface de rouleau de piano où je peux glisser-déposer des notes sur la chronologie. Chaque piste devrait avoir un panoramique, un volume et d'autres paramètres standard. Ajoutez des paramètres de lecture, pause, etc.
Très bien, il a pu coder cela sans problème. Je n'ai même pas eu besoin de le solliciter davantage. Le modèle précédent pouvait aussi faire cela, donc ce n'est rien d'impressionnant. Ce que je voulais vraiment tester, c'est sa capacité à composer de la musique. J'ai donc ensuite mis par défaut "montrez une chanson expressive et puissante de 32 mesures, riche en complexité, qui gagnerait un Grammy. Incluez des effets, de l'automatisation, un panoramique approprié pour chaque piste. Assurez-vous que tout est bien masterisé."
Cela a donc fonctionné pendant 8 minutes et 23 secondes. Il a composé la chanson avec l'arc complet, y compris l'intro, le couplet, le pré-refrain, le refrain, puis il y a eu quelques problèmes d'alignement. J'ai donc écrit "certaines notes sur le rouleau de piano sont au-dessus de la vue. Ajoutez un défilement vertical pour que je puisse faire défiler plus haut." Et c'est à peu près tout. Cela a donc fonctionné pendant 34 secondes supplémentaires.
Ouvrons cela et jouons. Très bien. Voici notre chanson de 32 mesures qui a remporté un Grammy. Heat. Heat. N. Heat. Heat. Heat. Heat. Heat. Heat. N.
Ce n'est donc pas mal. Elle ne gagnera certainement pas de Grammy. Elle manque toujours de complexité. Elle a ajouté quelques effets sympas comme la réverbération et le délai. Cependant, elle n'a pas vraiment panoté automatiquement les pistes comme je le lui avais demandé. Elle n'a pas non plus ajouté d'automatisation sur les pistes. Donc, assez basique, mais néanmoins, toujours très impressionnant. Cela sonne en fait très similaire à la génération que j'ai obtenue de Claude Fable 5. En fait, si vous voulez entendre la génération de Fable, regardez cette vidéo.
Très bien, ensuite, voyons aussi s'il peut créer des animations mathématiques complexes à l'aide d'un package appelé Manom. Ma sollicitation est "Créez une belle animation Manom où pour vos cercles, dessinez un papillon, utilisez des cercles rotatifs connectés par des bras vectoriels dont les points d'extrémité tracent les ailes, le corps et les antennes du papillon, etc., etc. Enregistrez la sortie en MP4." Le défi ici est que je n'ai même pas Manom installé ici. Il doit donc aussi comprendre comment installer le package Man d'abord afin de créer l'animation.
Très bien, il doit d'abord configurer l'environnement et télécharger tous les packages requis comme Manom, numpy, sci, etc. Ce sont tous des packages nécessaires pour réaliser la vidéo, puis il a procédé à la création de l'animation. De plus, il a utilisé son outil d'analyse d'images intégré pour vérifier que les images consistent bien en un papillon. Il a également été capable de s'auto-vérifier et de détecter des bugs en cours de route. Je n'ai pas trop aimé l'apparence du papillon, j'ai donc écrit "rendez le papillon plus détaillé avec des ailes supérieures plus nettes. Assurez-vous que tout est précis. De plus, pour les animations, assurez-vous que les cercles et le contour du papillon sont visibles. Rendez les contours des cercles plus lumineux car ils étaient trop ternes auparavant."
Cela a donc fonctionné pendant encore 22 minutes. Gardez à l'esprit qu'une partie de ce temps est consacrée au rendu de la vidéo. Voici ce que nous avons obtenu. Donc, en effet, cela ressemble à un papillon. Et ici, il utilise 12 cercles. C'est donc une forme de papillon très basique. Ici, il ajoute encore plus de cercles pour le rendre encore plus complexe. Et puis ici, il ajoute encore plus de détails. Et enfin, ici encore plus de détails. Et vous savez, cette animation semble correcte. Donc, dans l'ensemble, très impressionnant.
Très bien, ce furent quelques-uns de mes tests en utilisant Zcode. Ensuite, testons-le également sur des choses régulières en utilisant simplement l'interface de chat en ligne. Vous pouvez essayer cela gratuitement. Et en haut ici, vous pouvez sélectionner le dernier GLM 5.2. Maintenant, GLM n'a pas de capacités de vision contrairement à son concurrent Minimax M3, qui est multimodal. Il peut donc toujours utiliser des outils externes pour analyser des images, mais il n'a pas de compréhension d'image native. Je vais l'essayer sur mon test classique. Je vais donc lui donner cette image. Et il y a une grenouille cachée quelque part dans cette image. Je ne m'attends pas à ce qu'il réussisse car il n'a même pas de capacités de vision, mais voyons comment il s'en sort. Je vais donc télécharger cette image de grenouille ici, puis lui demander de trouver la grenouille cachée dans cette photo. Je vais le régler sur max et deep think.
Très bien, il n'a pas de capacités de vision. Il utilise donc en fait un modèle linguistique de vision externe pour analyser cette image, puis tenter de trouver la grenouille. Et après environ 10 minutes, voici la réponse que j'ai obtenue, qui est malheureusement fausse. La grenouille n'est donc pas là.
Ensuite, testons également ses capacités de recherche approfondie. Ici, la sollicitation est "Décrivez les moteurs moléculaires de ce type de leucémie. Discutez de toutes ces différentes choses. Incluez des tableaux et des visualisations pertinents." Je vais le régler sur deep think et max, et j'activerai également la recherche avancée pour une recherche plus approfondie. Appuyons sur générer.
Très bien, voici ce que j'ai obtenu. Voici le paragraphe d'introduction. Voici les différentes sections. Il me donne un joli tableau. Et puis nous avons l'activité constitutive de la kinase et la signalisation oncogénique en aval. Il me donne même un joli organigramme. Et puis ici, numéro deux, évolution de la thérapie ciblée. Il a pu coder cette chronologie vraiment sympa plus un tableau très complet de tous ces différents médicaments, y compris leurs caractéristiques, toxicités, etc. La section suivante est les principaux critères d'évaluation des essais à long terme. Ce que j'aime chez GLM, c'est qu'il n'y a pas de blabla. C'est très court et concis. Et puis après, voici quelques mécanismes de résistance. Il est même capable de créer ce joli graphique web. Et puis voici un tableau sur le profil de résistance comparatif par classe de mécanisme. Il est capable d'aller très en profondeur tout en étant très concis. Et puis la section suivante, nous avons les résultats de survie. Il n'a aucun problème à coder de jolis tableaux et graphiques. Et enfin, nous avons les implications cliniques. Donc, certainement un modèle très performant pour la recherche approfondie.
Très bien, ce sont donc quelques-unes de mes démos personnelles et où et comment l'utiliser. Encore une fois, il existe divers endroits que vous pouvez essayer gratuitement sur leur plateforme de chat en ligne ou vous pouvez également utiliser leur harnais appelé Zcode. Vous pouvez donc travailler sur plusieurs projets et plusieurs fichiers sur votre ordinateur. Ou vous pouvez également le connecter à d'autres frameworks comme Claude Code ou OpenClaw ou Hermes.
Ensuite, examinons ses spécifications. Tout d'abord, j'adore que ce nouveau GLM 5.2 prenne désormais en charge une fenêtre contextuelle de 1 million de tokens. C'est comme la quantité d'informations que vous pouvez mettre dans votre sollicitation à la fois. Et un million de tokens, c'est comme plus de 700 000 mots ou une base de code petite à moyenne. Il peut donc y mettre une tonne d'informations. Ce que j'aime aussi, c'est qu'il a une licence open-source MIT qui est très permissive. Si vous regardez ces benchmarks, c'est là que ses performances sont assez incroyables. Sur ces longs benchmarks de tâches de codage autonomes comme Frontier Suite ou Post Train Bench, vous pouvez voir que GLM 5.2 bat non seulement le meilleur modèle d'OpenAI, GPT 5.5, ainsi que le meilleur modèle de Google, Gemini 3.1 Pro, par une large marge, et il se rapproche très près du meilleur modèle de Claude, Opus 4.8. C'est assez fou étant donné qu'il s'agit d'un modèle ouvert. Voici d'autres benchmarks pour votre référence. SWEBench Pro, encore une fois, il bat même la meilleure version de GPT et Gemini et se rapproche très près du meilleur Claude. Idem pour Terminal Bench. Et voici le nouveau venu appelé Deep Suite. Ils prétendent que c'est une mesure plus précise des capacités d'ingénierie logicielle. Et comme vous pouvez le voir, GLM 5.2 obtient un score incroyablement élevé de 46,2. En fait, si vous regardez ce classement officiel de Deep Suite, c'est de loin le modèle ouvert le mieux classé qui existe. Il n'y a même pas de comparaison. Ce benchmark appelé "l'examen final de l'humanité" est également assez remarquable. Il teste les connaissances d'un modèle d'IA sur des connaissances scientifiques vraiment obscures. Et encore une fois, il est encore plus compétent que le meilleur GPT et le meilleur Gemini. C'est dire à quel point ce modèle est fou.
La chose géniale, c'est qu'ils ont révélé comment ils l'ont construit. Ils ont mis en œuvre des ajustements architecturaux insensés pour que cela fonctionne. Tout d'abord, cela inclut une conception appelée "index share", qui réutilise essentiellement le même indexeur à travers ses couches d'attention éparse. Et cela réduit effectivement le calcul de 2,9 fois. C'est un peu technique, mais ils ont également cette couche MTP améliorée qui augmente sa longueur de décodage jusqu'à 20 %, ce qui aide également à l'efficacité de la génération.
Maintenant, au moment de l'enregistrement, certains des principaux classements et benchmarks indépendants n'ont pas encore ajouté GLM 5.2, mais voici quelques-uns qui l'ont fait. Si vous regardez ce classement appelé Frontier, vous pouvez voir que GPT 5.2 est même au niveau d'Opus 4.8 sur la plupart de leurs classements. Il bat même GPT 5.5, ce qui est incroyablement impressionnant. Il est également excellent en front-end et en design. Ici, vous pouvez voir que GLM 5.2 bat même Opus 4.8 en codage front-end. N'est-ce pas fou ? Notez que Claude Fable 5, qui est numéro un, est actuellement banni, donc personne ne peut même l'utiliser. Voici un autre classement de Design Arena. Et regardez ça, GLM 5.2 bat même Claude Fable 5, ainsi que tous les autres modèles fermés en termes de front-end et de design. Voici un autre benchmark amusant appelé Runescape Bench, qui teste la capacité d'un modèle d'IA à jouer à Runescape. Et ici, vous pouvez voir que c'est de loin le meilleur modèle ouvert qui existe. Le reste des modèles ouverts sont tout en bas ici.
La chose géniale, c'est qu'ils ont déjà publié les modèles. Ce sont des poids entièrement ouverts sous licence MIT. Donc, si vous cliquez sur ce lien Hugging Face, notez qu'il est en fait relativement petit par rapport à d'autres modèles de pointe qui dépassent le trillion de paramètres comme Deepseek V4. Celui-ci ne fait donc que 753 milliards de paramètres. Cela dit, c'est toujours assez énorme, avec une taille de 1,51 téraoctet. Donc, je veux dire, bonne chance pour le faire fonctionner à la maison, à moins que vous n'ayez un centre de données dans votre sous-sol. Il n'est donc pas vraiment destiné aux appareils grand public.
Mais voici la valeur des modèles d'IA open-source. Si vous suivez ma chaîne, vous devriez savoir que les autres laboratoires fermés comme Anthropic gardent constamment leurs modèles sous clé. Ils les rendent intentionnellement plus stupides pour certains cas d'utilisation. De plus, le gouvernement américain a carrément interdit le dernier modèle Claude, donc les gens ne peuvent même pas l'utiliser. Mais avec des modèles ouverts comme GLM ou DeepSeek ou Quinn, vous n'avez pas besoin de dépendre de ces autres laboratoires propriétaires. L'importance de l'open-source est qu'il ramène le pouvoir de l'intelligence au peuple. Vous pourriez potentiellement l'héberger vous-même. Cela vous donne une souveraineté ultime.
Une autre valeur de l'open-source est la confidentialité. Pour les modèles propriétaires, vous envoyez essentiellement des données à leurs serveurs. Si vos messages contiennent des informations sensibles ou confidentielles, ils y ont potentiellement accès. Alors que, si vous hébergez un modèle open-source localement et sur site, vos données peuvent rester là où vous les contrôlez. C'est très important pour des choses comme les documents juridiques, les données médicales, les dossiers gouvernementaux, les dossiers financiers, etc. Et bien sûr, comme le modèle est entièrement en poids ouverts, les gens peuvent le peaufiner ou l'améliorer. Vous savez, la communauté construit sur cela. C'est pourquoi je suis un tel fan de l'open-source. C'est ce qui rend l'open-source beaucoup plus attrayant et précieux par rapport à ces autres laboratoires d'IA fermés qui ne partagent jamais rien.
Quoi qu'il en soit, cela résume ma critique de GLM 5.2. ZAI a toujours été mon laboratoire d'IA préféré, et une fois de plus, ils ont publié un modèle incroyablement performant qui bat même le meilleur GPT et le meilleur Gemini sur certains benchmarks, et il est complètement ouvert. Dites-moi dans les commentaires ce que vous en pensez. Comme toujours, je serai à l'affût des meilleures nouvelles et des meilleurs outils d'IA à partager avec vous. Donc, si vous avez apprécié cette vidéo, n'oubliez pas de liker, de partager, de vous abonner et de rester à l'écoute pour plus de contenu.
De plus, il se passe tellement de choses dans le monde de l'IA chaque semaine. Je ne peux pas tout couvrir sur ma chaîne YouTube. Donc, pour rester vraiment à jour avec tout ce qui se passe dans l'IA, assurez-vous de vous abonner à ma newsletter hebdomadaire gratuite. Le lien sera dans la description ci-dessous. Merci d'avoir regardé et à bientôt pour la prochaine.