Перейти к основному содержанию

GLM-Image: Первая открытая гибридная модель генерации изображений промышленного уровня

БлогиAIGLM-ImageГенерация изображенийZhipu AIОколо 13 мин

GLM-Image: Первая открытая гибридная модель генерации изображений промышленного уровня

Когда Z.ai (ранее Zhipu AI) выпустила GLM-Image в январе 2026 года, они не просто добавили ещё одну модель в переполненную нишу генерации изображений — они фундаментально поставили под сомнение архитектурные предположения, доминировавшие в этой области. GLM-Image объединяет 9-миллиардную авторегрессионную языковую модель с 7-миллиардным диффузионным декодером, создавая гибридную систему с 16 миллиардами параметров, которая достигает поразительного результата: это первая открытая, промышленного уровня дискретная авторегрессионная модель генерации изображений, которая действительно конкурирует с проприетарными гигантами в определённых возможностях и при этом доступна бесплатно для любого использования и модификации.

Последнюю неделю я интенсивно тестировал GLM-Image, сравнивая её с DALL-E 3, Stable Diffusion 3, FLUX.1 и Google Nano Banana Pro. Я обнаружил модель с ярко выраженной индивидуальностью — исключительную в рендеринге текста и генерации, требующей глубоких знаний, конкурентоспособную по общему качеству изображений и уникально открытую в мире, где доминируют проприетарные решения. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком творческих приложений, исследователем архитектур генерации изображений или создателем, ищущим альтернативы подписочным сервисам, GLM-Image заслуживает вашего внимания.

Чем GLM-Image отличается?

Чтобы понять значимость GLM-Image, нужно взглянуть на то, что делает её архитектуру отличной от моделей, основанных только на диффузии, которые доминируют в генерации изображений с момента прорыва Stable Diffusion.

Гибридная архитектура: лучшее из двух миров

GLM-Image использует гибридную архитектуру авторегрессии + диффузионного декодера, которую Z.ai описывает как «авторегрессию для генерации изображений с плотными знаниями и высоким качеством». Это не просто маркетинговый слоган — архитектура действительно отражает иной философский подход к синтезу изображений.

Авторегрессионный генератор — это модель с 9 миллиардами параметров, инициализированная из GLM-4-9B-0414, с расширенным словарём, специально разработанным для включения визуальных токенов. Этот компонент не генерирует изображения напрямую. Вместо этого он сначала создаёт компактное кодирование примерно из 256 семантических токенов, которые затем расширяются до 1,000–4,000 токенов, представляющих итоговое изображение. Этот двухэтапный процесс позволяет модели планировать и рассуждать о композиции изображения до перехода к деталям на уровне пикселей.

Диффузионный декодер — отдельный компонент с 7 миллиардами параметров, основанный на архитектуре DiT (Diffusion Transformer) с одним потоком для декодирования изображений в латентном пространстве. Особенность этого декодера — включение модуля Glyph Encoder для текста — компонента, специально созданного для улучшения точности рендеринга текста на изображениях. Это решает одну из давних проблем диффузионных моделей: создание читаемого и правильно написанного текста.

Синергия между этими компонентами усиливается раздельным обучением с подкреплением с использованием алгоритма GRPO. Авторегрессионный модуль даёт низкочастотную обратную связь, ориентированную на эстетику и семантическое соответствие, улучшая следование инструкциям и художественную выразительность. Модуль декодера обеспечивает высокочастотную обратную связь, направленную на детализацию и точность текста, что приводит к более реалистичным текстурам и чёткому рендерингу текста.

Почему гибридная архитектура важна

Традиционные латентные диффузионные модели, такие как Stable Diffusion, DALL-E 3 и FLUX, генерируют изображения через итеративный процесс удаления шума, начиная с случайного шума. Этот подход отлично подходит для создания визуально впечатляющих результатов, но часто испытывает трудности с точным рендерингом текста, сложными макетами и сценариями, требующими глубоких знаний, где точность важна не меньше эстетики.

Гибридный подход GLM-Image решает эти ограничения, используя встроенное понимание текста, макета и семантических связей языковой моделью до того, как диффузионный декодер займётся визуальным рендерингом. В результате получается модель, способная создавать инфографику, технические диаграммы и текстонасыщенные композиции с точностью, которой диффузионные модели не всегда достигают.

Результаты тестов: как GLM-Image сравнивается?

Цифры — лишь часть истории, но они необходимы для понимания возможностей GLM-Image относительно конкурентов. Z.ai опубликовала обширные данные по нескольким фреймворкам оценки.

Производительность рендеринга текста

Именно здесь GLM-Image действительно выделяется. Рендеринг текста исторически был одной из самых сложных задач в генерации изображений ИИ, даже мощные модели часто допускали ошибки в написании или создавали нечитаемый текст. GLM-Image достигает прорывных результатов:

МодельОткрытый исходный кодCVTG-2K ENCVTG-2K ZHТочность словNEDCLIPScoreAVG
GLM-Image✅0.91160.95570.78770.9660.9520.979
Seedream 4.5❌0.89900.94830.80690.9880.9890.987
GPT Image 1❌0.85690.94780.79820.7880.9560.619
Qwen-Image✅0.82880.91160.80170.9450.9430.946
FLUX.1 Dev✅N/AN/AN/AN/AN/AN/A
DALL-E 3❌N/AN/AN/AN/AN/AN/A

Дополнительные результаты LongText-Bench (по последним оценкам):

МодельАнглийскийКитайский
GLM-Image95.57%97.88%
GPT Image 1 [Высокий]95.60%61.90%
Nano Banana 2.087.54%73.72%

GLM-Image достигает самых высоких показателей CVTG-2K (0.9116 для английского, 0.9557 для китайского), значительно превосходя GPT Image 1 (0.8569) по рендерингу английского текста. Результаты LongText-Bench особенно впечатляют для китайского текста — 97.88% — почти идеальная точность, которой не достигает ни одна другая открытая модель. Показатель NED (нормализованное расстояние редактирования) 0.966 указывает на почти идеальную точность текста. Хотя Seedream 4.5 достигает немного более высокой точности слов, это закрытая модель, поэтому GLM-Image остаётся лучшим открытым вариантом с большим отрывом.

Общая производительность text-to-image

По общим тестам text-to-image GLM-Image остаётся конкурентоспособной с ведущими проприетарными моделями:

МодельОткрытый исходный кодOneIG-BenchTIIF-BenchDPG-Bench ENDPG-Bench ZHКороткие подсказкиДлинные подсказки
Seedream 4.5❌0.5760.55190.4988.5288.63N/A
Nano Banana 2.0❌0.5780.56791.0088.2687.16N/A
GPT Image 1❌0.5330.47489.1588.2985.15N/A
DALL-E 3❌N/AN/A74.9670.8183.50N/A
GLM-Image✅0.5280.51181.0181.0284.78N/A
Qwen-Image✅0.5390.54886.1486.8388.32N/A
FLUX.1 Dev✅0.434N/A71.0971.7883.52N/A
SD3 Medium✅N/AN/A67.4666.0984.08N/A

По общему качеству изображений GLM-Image набирает 81.01 на DPG-Bench (английский) и 81.02 (китайский), что конкурентоспособно с проприетарными моделями, такими как DALL-E 3 (74.96, 70.81), и значительно превосходит открытые варианты, например FLUX.1 Dev (71.09) и SD3 Medium (67.46).

Компромисс: рендеринг текста против эстетики

Данные тестов показывают явный компромисс: GLM-Image превосходна в рендеринге текста и генерации, требующей знаний, но немного уступает лучшим моделям по чистому эстетическому качеству. Если ваша основная цель — создание визуально впечатляющего искусства с минимальным текстом, DALL-E 3, Midjourney или Nano Banana 2.0 могут быть предпочтительнее. Однако если вам нужен точный текст, сложные макеты или насыщенные знаниями композиции (инфографика, диаграммы, презентации), GLM-Image — пожалуй, лучший открытый вариант.

Требования к оборудованию: что нужно для запуска GLM-Image

Архитектура GLM-Image с 16 миллиардами параметров требует значительных вычислительных ресурсов. Понимание этих требований поможет установить реалистичные ожидания для локального развертывания.

Требования к памяти GPU

Модель требует значительной памяти GPU из-за гибридной архитектуры:

РазрешениеРазмер батчаТипПиковое VRAMПримечания
2048×20481T2I~45 ГБЛучшее качество, самая медленная
1024×10241T2I~38 ГБРекомендуемая отправная точка
1024×10244T2I~52 ГББолее высокая пропускная способность
512×5121T2I~34 ГБСамая быстрая, ниже качество
512×5124T2I~38 ГБСбалансированный вариант
1024×10241I2I~38 ГБРедактирование изображений

Для практического локального развертывания вам потребуется:

  • Минимум: Один GPU с 40 ГБ+ VRAM (A100 40GB, A6000 или два RTX 4090)
  • Рекомендуется: Один GPU с 80 ГБ+ VRAM или мульти-GPU конфигурация
  • CPU Offload: При enable_model_cpu_offload=True можно запускать на ~23 ГБ VRAM, но медленнее

Ожидаемое время вывода

По результатам тестирования на одном H100:

РазрешениеРазмер батчаВремя полного цикла
2048×20481~252 секунды (более 4 минут)
1024×10241~64 секунды
1024×10244~108 секунд
512×5121~27 секунд
512×5124~39 секунд

Время зависит от вашего оборудования. GPU класса A100 будут самыми быстрыми, а потребительские RTX 4090 — медленнее, но всё ещё работоспособны.

Запуск только на CPU

Запуск GLM-Image без GPU непрактичен для производственного использования. Модель не имеет оптимизированных GGUF-квантованных версий для CPU-инференса, а вычислительные требования делают генерацию чрезмерно медленной. Если у вас нет подходящего GPU, рассмотрите использование API-сервисов или демо на HuggingFace Spaces.

Установка и настройка

Для запуска GLM-Image требуется установка из исходников из-за недавнего релиза и интеграции с transformers и diffusers.

Требования

  • Python 3.10 или новее
  • GPU с поддержкой CUDA и 40 ГБ+ VRAM (или 23 ГБ с CPU offload)
  • 50 ГБ+ свободного места на диске для файлов модели
  • Git для клонирования репозиториев

Шаг 1: Установка зависимостей

# Создать виртуальное окружение
python -m venv glm-image-env
source glm-image-env/bin/activate  # Linux/macOS
# или: glm-image-env\Scripts\activate  # Windows

# Обновить pip
pip install --upgrade pip

# Установить PyTorch с поддержкой CUDA (подберите версию CUDA под вашу систему)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# Установить transformers и diffusers из GitHub
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

Шаг 2: Загрузка модели

Модель доступна на Hugging Face и ModelScope:

from diffusers import GlmImagePipeline
import torch

# Пайплайн автоматически скачает модель
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

Для более быстрой последующей загрузки можно скачать вручную:

# Клонировать файлы модели
git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image

Метод 1: Diffusers Pipeline (рекомендуется)

Самый простой способ использовать GLM-Image — через diffusers pipeline.

Генерация изображения из текста

import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline

# Загрузить модель
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

# Сгенерировать изображение по текстовому запросу
prompt = """Красиво оформленная современная иллюстрация рецепта десерта в стиле фуд-журнала.
Общий макет чистый и светлый, с заголовком 'Рецепт малинового муссового торта' 
жирным чёрным шрифтом. На изображении — мягко освещённое крупное фото светло-розового торта, 
украшенного свежей малиной и мятой. В нижней части четыре пошаговых блока с фото высокого разрешения, 
показывающие процесс приготовления."""

image = pipe(
    prompt=prompt,
    height=32 * 32,  # 1024x1024
    width=36 * 32,   # должно быть кратно 32
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("output_t2i.png")

Генерация изображения из изображения (Image-to-Image)

GLM-Image также поддерживает редактирование, перенос стиля и трансформацию:

import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
from PIL import Image

# Загрузить модель
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image", 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="cuda"
)

# Загрузить исходное изображение
image_path = "reference_image.jpg"
reference_image = Image.open(image_path).convert("RGB")

# Определить запрос для редактирования
prompt = "Преобразовать этот портрет в акварельный стиль с мягкими краями и пастельными цветами"

# Сгенерировать отредактированное изображение
result = pipe(
    prompt=prompt,
    image=[reference_image],  # Можно передавать несколько изображений
    height=33 * 32,  # Нужно указывать, даже если совпадает с входным
    width=32 * 32,   # Нужно указывать, даже если совпадает с входным
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]

result.save("output_i2i.png")

Советы для улучшения результатов

По моим тестам, эти рекомендации повышают качество вывода:

  1. Заключайте текст в кавычки: любой текст, который должен быть отображён на изображении, помещайте в кавычки
  2. Используйте GLM-4.7 для улучшения подсказок: официально рекомендуется использовать GLM-4.7 для улучшения промптов перед генерацией
  3. Настройки температуры: по умолчанию temperature=0.9, topp=0.75. Понижение температуры повышает стабильность
  4. Разрешение должно быть кратно 32: модель строго требует это условие
  5. Используйте CPU offload при ограниченной VRAM: enable_model_cpu_offload=True снижает потребление VRAM до ~23 ГБ

Метод 2: SGLang для продакшн-сервинга

Для продакшн-развёртываний с высокой пропускной способностью SGLang предлагает оптимизированное решение.

Установка

pip install "sglang[diffusion] @ git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python"
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

Запуск сервера

sglang serve --model-path zai-org/GLM-Image

Вызовы API

Генерация изображения из текста через curl:

curl http://localhost:30000/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-Image",
    "prompt": "Киберпанковский городской пейзаж ночью с неоновыми вывесками на английском и китайском",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "size": "1024x1024"
  }' | python3 -c "import sys, json, base64; open('output.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"

Редактирование изображения через curl:

curl -s -X POST "http://localhost:30000/v1/images/edits" \
  -F "model=zai-org/GLM-Image" \
  -F "[email protected]" \
  -F "prompt=Изменить фон на тропический пляж" \
  -F "response_format=b64_json" | python3 -c "import sys, json, base64; open('edited.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"

Практические сценарии использования

В ходе тестирования я обнаружил, что GLM-Image особенно эффективна для нескольких конкретных задач.

Инфографика и визуализация данных

GLM-Image отлично справляется с созданием информационно насыщенной графики, где важна точность текста:

Задача: "Создать инфографику о статистике изменения климата.
Включить столбчатую диаграмму с ростом температуры с 1900 по 2020 год,
с подписями 'Глобальная аномалия температуры (°C)' и 'Год'.
Добавить круговую диаграмму с источниками энергии с подписями 'Возобновляемые 35%',
'Природный газ 30%', 'Уголь 25%', 'Атомная энергия 10%'."

Модель создаёт диаграммы с правильно написанными подписями и точным отображением данных — то, что часто вызывает ошибки у моделей только на диффузии.

Маркетинговые материалы для продуктов

Для электронной коммерции и маркетинга GLM-Image генерирует презентации продуктов с читаемым текстом:

Задача: "Снимок продукта — беспроводные наушники на минималистичном рабочем столе.
Текст поверх изображения: 'Звук без границ' современным шрифтом.
Включить текст с характеристиками: '40 часов работы', 'Активное шумоподавление',
'Bluetooth 5.3' чистым шрифтом без засечек."

Образовательный контент

Учителя и создатели контента могут генерировать иллюстрированные объяснения:

Задача: "Биологическая диаграмма, показывающая фазы митоза клетки.
Подписи: 'Профаза', 'Метафаза', 'Анафаза', 'Телофаза'
с упрощёнными иллюстрациями каждой фазы. Заголовок 'Митоз: процесс деления клетки' сверху."

Цифровое искусство с текстом

GLM-Image справляется с художественными композициями с интегрированным текстом:

Задача: "Постер в винтажном стиле. Заголовок 'Последнее приключение' драматическим шрифтом с засечками.
Фон — пейзаж с горами и закатом. Подзаголовок 'Лето 2026' мелким декоративным шрифтом."

Сравнение GLM-Image с конкурентами

Понимание, как GLM-Image соотносится с альтернативами, помогает выбрать модель.

GLM-Image против DALL-E 3

DALL-E 3 остаётся самым доступным коммерческим вариантом с отличным следованием подсказкам. Однако GLM-Image превосходит DALL-E 3 по тестам рендеринга текста (91.16% против отсутствующих данных для CVTG-2K) и по баллам DPG-Bench (81.01 против 74.96). Для задач с точным текстом GLM-Image — лучший выбор. DALL-E 3 выигрывает по чистому эстетическому качеству и удобству через интерфейс ChatGPT.

GLM-Image против Stable Diffusion 3

SD3 Medium полностью открыта, но уступает GLM-Image по DPG-Bench (67.46 против 81.01). Открытость SD3 даёт больше возможностей для настройки и дообучения, но GLM-Image предлагает лучшее качество из коробки, особенно для текстонасыщенных изображений. SD3 требует больше работы с подсказками для сопоставимых результатов.

GLM-Image против FLUX.1 Dev

FLUX.1 Dev — открытая модель с высоким качеством изображений, но испытывает трудности с рендерингом текста и сложными композициями. Гибридная архитектура GLM-Image даёт преимущества в задачах, требующих точного текста или структурированных макетов. FLUX.1 быстрее и эффективнее, что делает её лучше для быстрых итераций, где точность текста не критична.

GLM-Image против Google Nano Banana Pro

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) — последняя проприетарная модель Google с отличной производительностью. Она набирает выше по эстетическим тестам (91.00 против 81.01 на DPG-Bench), но закрыта и требует доступа к Google API. GLM-Image бесплатна, открыта и превосходит Nano Banana Pro по рендерингу текста (0.9116 против 0.7788 на CVTG-2K EN).

Итоговое сравнение

МодельРендеринг текстаОбщее качествоОткрытый исходный кодЛучшее применение
GLM-Image✅ Отлично✅ Хорошо✅ ДаТекстонасыщенные, графики с данными
DALL-E 3Средне✅ Отлично❌ НетОбщие творческие задачи
SD3 MediumПлохоСредне✅ ДаКастомизация, дообучение
FLUX.1 DevПлохо✅ Хорошо✅ ДаБыстрые итерации, искусство
Nano Banana ProХорошо✅ Отлично❌ НетПремиум коммерческое использование

Бесплатные варианты тестирования: попробуйте перед установкой

В отличие от некоторых моделей, требующих локальной установки, GLM-Image предлагает несколько вариантов тестирования перед развёртыванием.

HuggingFace Spaces (рекомендуется для быстрого теста)

Существует более 23 Spaces с GLM-Image в разных конфигурациях:

Лучшие в целом:

Улучшенные версии:

Эти пространства дают мгновенный доступ к GLM-Image без установки и требований к GPU. Отлично подходят для тестирования подсказок и оценки качества вывода перед локальной установкой.

Платформа Fal.ai

Fal.ai предлагает хостинг GLM-Image с API-доступом:

  • URL: https://fal.ai
  • Возможности: серверлесс-инференс, API
  • Цены: оплата по использованию с бесплатным тарифом
  • Лучшее для: продакшн-приложений без управления инфраструктурой

Платформа Z.ai API

Z.ai предоставляет официальный API для GLM-Image:

Обучающие видео на YouTube

Несколько авторов опубликовали обзоры возможностей GLM-Image:

  • "GLM-Image Is HERE – Testing Z AI's New Image Gen & Edit Model" от Bijan Bowen (январь 2026)

  • Демонстрации генерации постеров, редактирования портретов, переноса стиля и манипуляций с изображениями

Рекомендации по тестированию

ВариантСтоимостьТребуется установкаЛучшее для
HuggingFace SpacesБесплатноНетПервичное тестирование, демо
Fal.aiОплата по использованиюНетПродакшн API
GLM-Image OnlineБесплатный тарифНетКоммерческий дизайн
Z.ai APIОплата по использованиюAPI ключКорпоративная интеграция
Локальное развёртываниеБесплатно (только железо)GPU + настройкаПолный контроль, кастомизация

Дополнительная платформа тестирования

GLM-Image Online (https://glmimage.online)

  • Готовая к коммерческому использованию студия AI-дизайна
  • Поддержка английского и китайского языков
  • Бесплатный тариф для тестирования
  • Лучшее для профессионального дизайна и коммерческого контента

Мой совет: начните с HuggingFace Spaces для оценки возможностей модели, затем попробуйте GLM-Image Online для профессионального дизайна или Fal.ai для интеграции API в продакшн.

Решение распространённых проблем

На основе моего опыта и отзывов сообщества, вот решения типичных проблем.

Ошибка CUDA Out of Memory

Проблема: Ошибки «CUDA out of memory» во время инференса

Решения:

  1. Включите CPU offload:
    pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
    "zai-org/GLM-Image",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    enable_model_cpu_offload=True  # Снижает VRAM до ~23 ГБ
)
  2. Используйте меньшее разрешение (512×512 вместо 1024×1024)
  3. Уменьшите размер батча до 1
  4. Очищайте кэш GPU между запусками: torch.cuda.empty_cache()

Медленный инференс

Проблема: Генерация занимает гораздо больше времени, чем ожидалось

Решения:

  1. Это нормально для архитектуры GLM-Image. Изображения 1024×1024 занимают ~60–90 секунд
  2. Используйте более низкое разрешение (512×512) для ускорения — около 27 секунд
  3. Убедитесь, что на GPU не запущены другие процессы
  4. Рассмотрите использование SGLang для оптимизации продакшн-сервинга

Плохое качество текста

Проблема: Текст на сгенерированных изображениях с ошибками или нечитаемый

Решения:

  1. Заключайте текст, который хотите видеть, в кавычки
  2. Используйте более короткие и простые текстовые строки
  3. Повышайте разрешение (более высокое разрешение улучшает чёткость текста)
  4. Попробуйте скрипт улучшения подсказок из официального репозитория

Ошибки разрешения

Проблема: «Resolution must be divisible by 32»

Решения:

  1. Всегда используйте размеры, кратные 32: 512, 768, 1024, 1280, 1536, 2048
  2. Модель строго это требует — исключений нет
  3. Проверьте вычисления высоты/ширины: например, height=32 * 32 = 1024

Ошибки установки

Проблема: Ошибки pip или git при установке

Решения:

  1. Создайте новое виртуальное окружение
  2. Сначала установите PyTorch с правильной версией CUDA
  3. Используйте git lfs для загрузки больших файлов:
    git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image
  4. Проверьте версию Python (требуется 3.10+)

Ограничения и особенности

GLM-Image не идеальна. Понимание её ограничений поможет установить реалистичные ожидания.

Текущие ограничения

  1. Скорость инференса: гибридная архитектура медленнее чисто диффузионных моделей. Изображение 1024×1024 занимает около 60 секунд на H100, дольше на потребительских GPU.

  2. Требования к железу: необходимость 40 ГБ+ VRAM ограничивает локальное использование высокопроизводительными GPU. CPU offload работает, но медленно.

  3. Компромисс в эстетике: хотя модель конкурентоспособна, она уступает лучшим (Nano Banana Pro, DALL-E 3) по чистой визуальной эстетике для художественного контента.

  4. Оптимизация в процессе: интеграция vLLM-Omni и ускорения SGLang AR ещё продолжается, что может улучшить производительность.

  5. Ограниченная квантзация: в отличие от LLM, у GLM-Image пока нет широко доступных квантованных версий для CPU или edge.

Когда рассмотреть альтернативы

  • Быстрые итерации для художественного контента: используйте DALL-E 3, Midjourney или FLUX.1
  • Только CPU: рассмотрите квантованные варианты Stable Diffusion
  • Максимальное визуальное качество: Nano Banana Pro или проприетарные API могут оправдать затраты
  • Реальное время: текущая архитектура не подходит для real-time

Будущее GLM-Image

GLM-Image — важный шаг в открытой генерации изображений, и есть несколько направлений развития.

Ожидаемые улучшения

  1. Интеграция vLLM-Omni: значительно повысит скорость инференса
  2. Ускорение SGLang AR: команда активно внедряет оптимизации авторегрессии
  3. Разработка квантованных версий: сообщество может создать GGUF или GPTQ варианты
  4. Специализированные версии: ожидаются LoRA-адаптеры и специализированные модели под конкретные задачи

Широкие последствия

Гибридная архитектура GLM-Image указывает на будущее, где границы между языковыми моделями и генерацией изображений стираются. Те же принципы — семантическое планирование с последующим высококачественным синтезом — могут применяться к видео, 3D и другим модальностям.

Для сообщества с открытым исходным кодом GLM-Image доказывает, что генерация изображений промышленного уровня не требует проприетарных моделей. Исследователи, разработчики и создатели теперь имеют доступ к возможностям, ранее закрытым за дорогими подписками или корпоративными соглашениями.

Заключение: стоит ли использовать GLM-Image?

После обширного тестирования и сравнения — мой вердикт.

Сильные стороны

  • ✅ Лучший открытый рендеринг текста: 91.16% CVTG-2K — лучше всех, кроме закрытого Seedream
  • ✅ Открытая лицензия MIT: полностью бесплатно для коммерческого и личного использования
  • ✅ Гибридная архитектура: сочетает семантическое понимание с высококачественной генерацией
  • ✅ Поддержка image-to-image: редактирование, перенос стиля и трансформация в одной модели
  • ✅ Активная разработка: регулярные обновления и вовлечённое сообщество

Особенности для учёта

  • ⚠️ Высокие требования к железу: 40 ГБ+ VRAM ограничивает локальное использование
  • ⚠️ Медленнее диффузии: более 60 секунд на изображение 1024×1024
  • ⚠️ Ещё в стадии зрелости: оптимизация и квантзация продолжаются

Моя рекомендация

GLM-Image — отличный выбор, если:

  • Вам нужен точный рендеринг текста на изображениях
  • Вы предпочитаете открытые решения проприетарным API
  • У вас есть подходящее GPU
  • Вы создаёте приложения с генерацией изображений, требующих знаний

Рассмотрите альтернативы, если:

  • Вам нужна максимальная скорость (используйте FLUX.1 или SD3)
  • Нет GPU (используйте HuggingFace Spaces или API)
  • Приоритет — чистая эстетика (используйте DALL-E 3 или Nano Banana Pro)

В моей работе GLM-Image стала основной для проектов с текстом или структурированными макетами. Прирост точности стоит чуть более долгого времени генерации, а лицензия MIT даёт свободу, недоступную проприетарным решениям.

FAQ: Ответы на ваши вопросы по GLM-Image

Можно ли запускать GLM-Image на потребительских GPU, например RTX 4090?

С enable_model_cpu_offload=True GLM-Image может работать на GPU с примерно 23 ГБ VRAM, включая RTX 4090 (24 ГБ). Однако инференс будет значительно медленнее. Для лучших результатов рекомендуется A100 (40 или 80 ГБ) или эквивалент.

Как GLM-Image сравнивается со Stable Diffusion для дообучения?

GLM-Image не имеет такой развитой экосистемы дообучения, как Stable Diffusion. Для кастомного обучения или адаптации LoRA лучше подходят варианты Stable Diffusion. GLM-Image больше ориентирована на прямое использование.

Разрешено ли коммерческое использование?

Да! GLM-Image выпущена под лицензией MIT, которая разрешает коммерческое использование, модификацию и распространение без ограничений. Полные условия в файле LICENSE.

Поддерживает ли GLM-Image негативные подсказки?

Да, GLM-Image поддерживает негативные подсказки через стандартный pipeline diffusers. Это помогает исключать нежелательные элементы из сгенерированных изображений.

Какое максимальное разрешение изображения?

GLM-Image поддерживает различные разрешения вплоть до 2048×2048 в тестовом режиме. Более высокие разрешения могут быть возможны, но не были широко проверены. Разрешение должно быть кратно 32.

Можно ли использовать GLM-Image для генерации видео?

Нет, GLM-Image предназначен только для генерации статичных изображений. Для видео рассмотрите модели, такие как Sora, Runway или альтернативы с открытым исходным кодом для генерации видео.

Как часто обновляется GLM-Image?

Проверяйте репозиторий на GitHub и страницу модели на HuggingFace для получения последних версий и заметок к релизам.

Есть ли доступная уменьшенная/квантованная версия?

По состоянию на январь 2026 года широко доступных квантованных версий нет. Сообщество может разработать квантование в будущем, но пока требуется полная точность.

Это руководство было написано на основе первоначального релиза GLM-Image в январе 2026 года. Как и в случае с любой AI-технологией, возможности и лучшие практики продолжают развиваться. Проверяйте официальную документацию Z.ai, репозиторий на GitHub и страницу модели на HuggingFace для получения самой актуальной информации.

Сэкономьте на дешевом VPS-хостинге。