Revolut перевела 2 000 инженеров на GLM-5.3 и заявила о снижении затрат на 90%
2026-11-03 Revolut раскрыла результаты перехода примерно 2 000 инженеров на GLM-5.3 как основную модель для разработки ПО. Компания использует 56 ускорителей Nvidia B200 на выделенной инфраструктуре и сообщает, что расходы сократились до одной десятой прежних платежей за решения Anthropic и OpenAI. Это данные Revolut; независимых замеров качества и полной стоимости владения пока нет.
По данным компании, работа GLM-5.3 обходится в среднем в USD 0.30 за 1M входных или выходных токенов, а повторно используемый контекст не тарифицируется. После настройки той же вычислительной системы время начала ответа сократилось с 14.26 до 1.68 секунды, при этом число обрабатываемых запросов в секунду выросло на 76%. Revolut сохранила привычные инструменты разработки, отдельно направляет задачи с изображениями другим моделям и применяет изолированную среду с журналированием операций.
Для крупных команд такой подход позволяет контролировать расходы и хранение корпоративного кода, не оплачивая каждое обращение внешнему поставщику. По официальному курсу Банка России на 2026-11-04 заявленная цена соответствует примерно 24.5 рубля за 1M токенов, но она не включает покупку или аренду оборудования, работу инфраструктурной команды, электроэнергию и резерв мощности. Главный риск — принять заявленную экономию за универсальную: перед переходом бизнесу стоит сравнить качество кода, безопасность и совокупные затраты на собственных задачах.
Далее важно проверить, сохранится ли экономия при росте нагрузки и насколько GLM-5.3 сопоставима с Claude и GPT в сложных проектах. «Кибер-Радар» будет отслеживать независимые оценки качества, аварийность системы и публикацию полной методики расчёта затрат.
Что за модель: GLM-5.3
Z.ai выпустила GLM-5.3 2026-08-14 как развитие GLM-5.2 для программирования, длительных инженерных задач и анализа безопасности. Модель использует ту же базовую модель, а заявленные улучшения получены за счёт дополнительного обучения на практических задачах. Поддерживаются контекст до 1M токенов и три уровня глубины обработки: low, high и max. По данным вендора, результат Terminal Bench 3.0 вырос с 4,6 у GLM-5.2 до 28,3 у GLM-5.3, а DeepSWE v1.1 — с 46,2 до 66,9; независимых замеров пока нет. Показатель второго места в тесте художественных текстов не включён, поскольку официальный первоисточник его не подтверждает.
Что это значит для бизнеса
GLM-5.3 ориентирована на команды разработки, которым нужно поручать модели комплексные изменения в коде, проверку репозиториев и поиск уязвимостей. Модель уже доступна через сервисы Z.ai, однако отдельная цена API в USD за 1M токенов официально не опубликована. Веса обещаны через две недели после запуска, но на 2026-08-21 они ещё не выпущены, поэтому развернуть модель у себя пока нельзя. Риск для бизнеса связан с неподтверждёнными независимыми испытаниями и усиленными возможностями анализа уязвимостей; перед внедрением следует провести проверку на собственных задачах и ограничить доступ модели к рабочей инфраструктуре.
Хроника GLM-5.3
Цена API изменилась: $0.08/3.6 → $0.1/2.77 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.07/1.4 → $0.08/3.6 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.08/1.4 → $0.08/3.6 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.07/1.4 → $0.08/1.4 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.1/4.2 → $0.08/1.4 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.
Цена API изменилась: $0.08/1.4 → $0.07/1.4 за 1M токенов
Изменение зафиксировано по каталогу агрегатора OpenRouter.