Новая модель генерации изображений с открытым исходным кодом GLM-Image от Z.ai продемонстрировала превосходную производительность в рендеринге сложного текста на изображениях по сравнению с проприетарной моделью Nano Banana Pro от Google, также известной как Gemini 3 Pro Image. Модель с 16 миллиардами параметров от недавно вышедшего на рынок китайского стартапа использует новую гибридную авторегрессионную (AR) диффузионную архитектуру, отличающуюся от чистой диффузионной архитектуры, обычно используемой в ведущих генераторах изображений.

Эта разработка ставит под сомнение предположение о том, что закрытые проприетарные модели необходимы для достижения высокой точности при генерации изображений с большим количеством текста. Согласно отчету VentureBeat Карла Франзена от 14 января 2026 года, GLM-Image предлагает убедительную альтернативу Nano Banana Pro с открытым исходным кодом, особенно для корпоративных приложений, таких как создание сопутствующих материалов, учебных материалов и дизайн канцелярских товаров.

Рост как проприетарных, так и моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для генерации изображений стал важной тенденцией в 2026 году. Семейство моделей искусственного интеллекта Gemini 3 от Google, включая Nano Banana Pro, получило быстрое распространение среди пользователей благодаря своей скорости, гибкости и точности в рендеринге сложных инфографик. Аналогичным образом, Claude Code от Anthropic приобрел значительную популярность благодаря своим возможностям генерации кода. Однако появление GLM-Image сигнализирует о потенциальном сдвиге в сторону более доступных и настраиваемых решений искусственного интеллекта.

Диффузионные модели, являющиеся стандартом в генерации изображений, работают путем постепенного добавления шума к изображению до тех пор, пока оно не станет чистой статической помехой, а затем учатся обращать этот процесс для генерации новых изображений из шума. Гибридная AR-диффузионная конструкция GLM-Image сочетает этот подход с авторегрессионными методами, которые предсказывают следующий элемент в последовательности на основе предыдущих элементов. Это позволяет модели лучше понимать и контролировать размещение и рендеринг текста на изображениях.

Последствия этого достижения выходят за рамки корпоративных приложений. Точный рендеринг текста на изображениях имеет решающее значение для различных областей, включая образование, научные исследования и обеспечение доступности. Модели с открытым исходным кодом, такие как GLM-Image, позволяют исследователям и разработчикам точно настраивать и адаптировать технологию к конкретным потребностям, способствуя инновациям и сотрудничеству.

Выпуск GLM-Image знаменует собой значительный шаг вперед для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и представляет собой конкурентный вызов проприетарным моделям генерации изображений. Z.ai еще не объявила о конкретных планах по дальнейшему развитию или коммерциализации GLM-Image, но модель в настоящее время доступна для использования и экспериментов на таких платформах, как Fal.ai. Производительность GLM-Image предполагает, что искусственный интеллект с открытым исходным кодом может конкурировать и даже превосходить проприетарные решения в специализированных задачах, потенциально изменяя ландшафт разработки и развертывания искусственного интеллекта.