Картинки

GLM-Image

Гибрид языковой модели на 9B и декодера на 7B. Сильна в картинках с большим количеством текста: постеры, инфографика, слайды.

Разработчик: Zhipu AI (Z.ai), Китай
Первый выпуск: янв 2026
Последний выпуск: янв 2026
Размеры: 9B + 7B
Лицензия: Можно в коммерциюMIT
Запуск: Через свой серверНужна видеокарта
Сферы: Маркетинг и контент, Образование

Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

Постеры и баннеры с текстом
Инфографика
Иллюстрации к презентациям

Где применяется

МаркетингОбразованиеВнутренние коммуникации

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии

нет версий

1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии

подходит

КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии

нет версий

Версии

янв 2026GLM-Image

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face

Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам.

Частые вопросы

Можно ли использовать GLM-Image в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: MIT. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для GLM-Image?

Минимум: Одна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии. Без видеокарты модель практически не работает. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли GLM-Image русский язык?

Для этой модели язык не важен: она работает не с текстом.

Где скачать GLM-Image и сколько это стоит?

Веса GLM-Image лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.