Z.ai GLM-Image otvorenog koda pobjeđuje Googleov Nano Banana Pro u složenom prikazivanju teksta, ali ne i u estetici

Dvije velike priče o umjetnoj inteligenciji u 2026. dosad bile su nevjerojatan porast upotrebe i pohvale za Anthropicov Claude Code i slične ogromno pojačanje u prihvaćanju korisnika za Googleovu obitelj modela Gemini 3 AI objavljenu krajem prošle godine — potonji uključuje Nano Banana Pro (također poznat kao Gemini 3 Pro Image), moćan, brz i fleksibilan model za generiranje slika koji brzo i točno prikazuje složene infografike pune teksta, što ga čini izvrsnim za korištenje u poduzećima (mislite: kolateral, treninzi, onboarding, stacionarni itd.).

Ali naravno, obje su vlasničke ponude. Pa ipak, konkurenti otvorenog koda nisu daleko zaostajali.

Ovaj tjedan dobili smo novu alternativu otvorenog koda za Nano Banana Pro u kategoriji preciznih generatora slika s puno teksta: GLM-slikanovi model otvorenog koda od 16 milijardi parametara iz rnedavno javni kineski startup Z.ai.

Napuštanjem industrijskog standarda "čista difuzija" arhitektura koja pokreće većinu vodećih modela generatora slika u korist hibridnog auto-regresivnog (AR) + difuzijskog dizajna, GLM-Image je postigao ono što se prije smatralo domenom zatvorenih, vlasničkih modela: najsuvremeniju izvedbu u generiranju vizuala bogatih tekstom i informacijama poput infografika, slajdova i tehničkih dijagrama.

Čak je i bolji od Googleove Nano Banane Pro što je podijelio z.ai — iako je u praksi, moje brzo korištenje otkrilo da je mnogo manje precizan u praćenju uputa i prikazivanju teksta (a čini se da se i drugi korisnici slažu s tim).

Ali za poduzeća koja traže isplative i prilagodljive, prijateljski licencirane alternative vlasničkim AI modelima, z.ai GLM-Image može biti "dovoljno dobro" ili zatim neki da preuzmu posao primarnog generatora slike, ovisno o njihovim specifičnim slučajevima upotrebe, potrebama i zahtjevima.

Mjerilo: rušenje vlasničkog diva

Najuvjerljiviji argument za GLM-Image nije njegova estetika, već njegova preciznost. u Referentna vrijednost CVTG-2k (Complex Visual Text Generation), koji procjenjuje sposobnost modela da prikaže točan tekst u više regija slike, GLM-Image postigao je prosjek točnosti riječi od 0,9116.

Da stavimo taj broj u perspektivu, Nano Banana 2.0 aka Pro—koji se često navodi kao mjerilo za pouzdanost poduzeća—ocijenio je 0,7788. Ovo nije marginalna dobit; to je generacijski skok u semantičkoj kontroli.

Dok Nano Banana Pro zadržava blagu prednost u jednosmjernom generiranju dugog teksta na engleskom jeziku (0,9808 naspram 0,9524 GLM-Imagea), značajno slabi kada se složenost povećava.

Kako broj tekstualnih područja raste, Nano Banana točnost ostaje na razini 70-ih, dok GLM-Image održava >90% točnosti čak i s višestrukim različitim tekstualnim elementima.

Za slučajeve korištenja u poduzećima – gdje marketinški slajd treba naslov, tri grafičke točke i naslov istovremeno – ova je pouzdanost razlika između sredstva spremnog za proizvodnju i halucinacije.

Nažalost, moja vlastita upotreba a demo zaključak GLM-slike na grlećem licu pokazalo se manje pouzdanim nego što bi mjerila mogla sugerirati.

Moj upit za generiranje "infografika koja označava sva glavna zviježđa vidljiva sa sjeverne hemisfere SAD-a upravo sada, 14. siječnja 2026. i stavlja izblijedjele slike njihovih imenjaka iza dijagrama linija povezivanja zvijezda" nije rezultirao onim što sam tražio, umjesto toga ispunio je možda 20% ili manje navedenog sadržaja.

Ali Googleov Nano Banana Pro to je riješio kao šampion, kao što ćete vidjeti u nastavku:

Naravno, veliki dio toga je bez sumnje zbog činjenice da je Nano Banana Pro integriran s Google pretraživanjem, tako da može potražiti informacije na webu kao odgovor na moj upit, dok GLM-Image nije, i stoga vjerojatno zahtijeva mnogo preciznije upute o stvarnom tekstu i drugom sadržaju koji slika treba sadržavati.

Ali ipak, nakon što se naviknete na mogućnost upisivanja nekih jednostavnih uputa i dobivanja potpuno istražene i dobro popunjene slike putem potonjeg, teško je zamisliti implementaciju alternative ispod pare osim ako nemate vrlo specifične zahtjeve u vezi s troškovima, rezidencijom podataka i sigurnošću — ili ako su potrebe vaše organizacije za prilagodljivošću toliko velike.

Nadalje, Nano Banana Pro ipak je nadmašio GLM-Image u smislu čiste estetike — koristeći OneIG benchmark, Nano Banana 2.0 je na 0,578 naspram GLM-Image na 0,528 — i doista, kao što gornji naslov zaglavlja ovog članka pokazuje, GLM-Image ne prikazuje uvijek tako jasnu, fino detaljnu i ugodnu sliku kao Googleov generator.

Arhitektonska promjena: zašto "Hibrid" Pitanja

Zašto GLM-Image uspijeva tamo gdje modeli čiste difuzije ne uspijevaju? Odgovor leži u Z.aijevoj odluci da generiranje slike prvo tretira kao problem rasuđivanja, a potom kao problem slikanja.

Standardni modeli latentne difuzije (kao što su Stable Diffusion ili Flux) pokušavaju istovremeno rukovati globalnom kompozicijom i fino zrnatom teksturom.

To često dovodi do "semantički pomak," gdje model zaboravlja specifične upute (kao "postavite tekst gore lijevo") jer se fokusira na to da pikseli izgledaju realistično.

GLM-Image razdvaja ove ciljeve u dva specijalizirana "mozgovi" ukupno 16 milijardi parametara:

1. Autoregresivni generator (The "Arhitekta"): Inicijaliziran iz Z.aijevog jezičnog modela GLM-4-9B, ovaj modul parametara od 9 milijardi logički obrađuje upit. Ne stvara piksele; umjesto toga, izlazi "vizualni žetoni"— posebno semantički-VQ tokeni. Ovi tokeni djeluju kao komprimirani nacrt slike, zaključavajući izgled, položaj teksta i odnose objekata prije nego što se iscrta jedan piksel. Ovo iskorištava moć rasuđivanja LLM-a, omogućujući modelu da "razumjeti" složene upute (npr. "Vodič s četiri ploče") na neki način prediktori difuzijskog šuma ne mogu.

2. Difuzijski dekoder (The "Slikar"): Nakon što AR modul zaključa raspored, dekoder difuzijskog transformatora (DiT) sa 7 milijardi parametara preuzima. Temeljen na arhitekturi CogView4, ovaj modul ispunjava visokofrekventne detalje — teksturu, osvjetljenje i stil.

Odvajanjem "što" (AR) od "kako" (Difuzija), GLM-Image rješava "gusto znanje" problem. AR modul osigurava da je tekst ispravno napisan i točno postavljen, dok Diffusion modul osigurava da konačni rezultat izgleda fotorealistično.

Obuka hibrida: evolucija u više faza

Tajni umak izvedbe GLM-Imagea nije samo arhitektura; to je vrlo specifičan, višefazni kurikulum koji prisiljava model da nauči strukturu prije detalja.

Proces obuke započeo je zamrzavanjem sloja za ugrađivanje tekstualne riječi izvornog GLM-4 modela dok je trenirao novi "vizija ugrađivanje riječi" sloj i specijalizirana vidna LM glava.

Ovo je omogućilo modelu da projicira vizualne tokene u isti semantički prostor kao i tekst, učinkovito podučavajući LLM tome "govoriti" u slikama. Najvažnije je da je Z.ai implementirao MRoPE (Multidimensional Rotary Positional Embedding) za rukovanje složenim ispreplitanjem teksta i slika potrebnih za mješovito modalno generiranje.

Model je zatim podvrgnut strategiji progresivnog razlučivanja:

• Faza 1 (256 px): Model je trenirao na sekvencama niske rezolucije od 256 tokena koristeći jednostavan redoslijed rasterskog skeniranja.

• Faza 2 (512 px – 1024 px): Kako je razlučivost porasla na mješoviti stupanj (512 px na 1024 px), tim je primijetio pad u kontroli. Kako bi to popravili, napustili su jednostavno skeniranje radi strategije progresivnog generiranja.

U ovoj naprednoj fazi, model prvo generira približno 256 "tokeni rasporeda" iz verzije ciljane slike sa smanjenim uzorkom.

Ovi tokeni djeluju kao strukturno sidro. Povećanjem težine treninga na ovim preliminarnim tokenima, tim je natjerao model da odredi prioritet globalnog izgleda – gdje su stvari – prije generiranja detalja visoke rezolucije. Zbog toga GLM-Image briljira na posterima i dijagramima: to "skice" prvo raspored, osiguravajući da je kompozicija matematički ispravna prije renderiranja piksela.

Analiza licenciranja: popustljiva, iako pomalo dvosmislena, pobjeda za poduzeće

Za CTO-ove poduzeća i pravne timove, struktura licenciranja GLM-Imagea značajna je konkurentska prednost u odnosu na vlasničke API-je, iako dolazi s manjim upozorenjem u vezi s dokumentacijom.

Dvosmislenost: Postoji malo odstupanje u materijalima za izdavanje. Eksplicitno spremište Hugging Face modela označava utege MIT licencom.

Međutim, prateće GitHub repozitorij i dokumentacija rpoziva se na licencu Apache 2.0.

Zašto su ovo još uvijek dobre vijesti: Unatoč neusklađenosti, obje su licence "zlatni standard" za otvoreni izvor prilagođen poduzećima.

• Komercijalna održivost: I MIT i Apache 2.0 dopuštaju neograničenu komercijalnu upotrebu, modificiranje i distribuciju. Za razliku od "otvorena tračnica" licence uobičajene u drugim modelima slika (koje često ograničavaju određene slučajeve upotrebe) ili "samo za istraživanje" licence (poput ranih LLaMA izdanja), GLM-Image je učinkovito "otvoren za poslovanje" odmah.

• Prednost Apachea (ako je primjenjivo): Ako kod spada pod Apache 2.0, to je posebno korisno za velike organizacije. Apache 2.0 uključuje eksplicitnu klauzulu o dodjeli patenta, što znači da pridonošenjem ili korištenjem softvera suradnici daju patentnu licencu korisnicima. Time se smanjuje rizik od budućih patentnih parnica—glavna briga za poduzeća koja grade proizvode na bazi kodova otvorenog koda.

• Ne "Infekcija": Ni licenca nije "copyleft" (poput GPL-a). Možete integrirati GLM-Image u vlasnički tijek rada ili proizvod, a da ne budete prisiljeni otvoriti svoje vlastito intelektualno vlasništvo.

Za programere, preporuka je jednostavna: Tretirajte težine kao MIT (prema repozitoriju koji ih hostira), a kod zaključivanja kao Apache 2.0. Oba puta oslobađaju pistu za interno hosting, fino podešavanje osjetljivih podataka i izgradnju komercijalnih proizvoda bez ugovora o zaključavanju dobavljača.

The "Zašto sada" za poslovne operacije

Za poduzetnika koji donosi odluke, GLM-Image dolazi do kritične točke preokreta. Tvrtke prelaze dalje od upotrebe generativne umjetne inteligencije za apstraktna zaglavlja blogova i prelaze na funkcionalni teritorij: višejezična lokalizacija oglasa, automatizirano generiranje modela korisničkog sučelja i dinamički obrazovni materijali.

U tim tijekovima rada, stopa pogreške od 5% u prikazivanju teksta je blokator. Ako model generira prekrasan slajd, ali pogrešno napiše naziv proizvoda, sredstvo je beskorisno. Mjerila pokazuju da je GLM-Image prvi model otvorenog koda koji je prešao prag pouzdanosti za ove složene zadatke.

Nadalje, permisivno licenciranje iz temelja mijenja ekonomiju implementacije. Dok Nano Banana Pro zaključava poduzeća u strukturu troškova API-ja po pozivu ili restriktivne ugovore u oblaku, GLM-Image se može samostalno udomaćivati, fino podešavati na vlasničkoj imovini robne marke i integrirati u sigurne, zračno zatvorene cjevovode bez problema s curenjem podataka.

Kvaka: veliki računalni zahtjevi

Kompromis za ovu sposobnost razmišljanja je intenzitet računanja. Arhitektura dvostrukog modela je teška. Generiranje jedne slike 2048×2048 zahtijeva približno 252 sekunde na H100 GPU-u. Ovo je znatno sporije od visoko optimiziranih, manjih modela difuzije.

Međutim, za materijale visoke vrijednosti—gdje je alternativa ljudski dizajner koji provodi sate u Photoshopu—ova je latencija prihvatljiva.

Z.ai također nudi a upravljani API za 0,015 USD po slicipružajući most za timove koji žele testirati mogućnosti bez ulaganja u H100 klastere odmah.

GLM-Image signal je da zajednica otvorenog koda više nije samo vlasnički laboratorij koji brzo slijedi; u specifičnim vertikalama visoke vrijednosti kao što je generacija bogata znanjem, oni sada određuju tempo. Za poduzeće, poruka je jasna: ako je vaše operativno usko grlo pouzdanost složenog vizualnog sadržaja, rješenje više nije nužno zatvoreni Google proizvod – to može biti model otvorenog koda koji možete sami pokrenuti.

Web izvor