Revolut перевела 2 000 инженеров на GLM 5.3 и сократила расходы в 10 раз
2026-10-13 руководитель AI Operations & Infrastructure Revolut David Abitbol сообщил, что компания сделала GLM 5.3 основной моделью для работы примерно 2 000 инженеров. Модель развернули на инфраструктуре из 56 ускорителей NVIDIA B200. Claude Code, Codex и другие внешние решения сохранили для исключительных и специализированных задач.
По данным Revolut, совокупная стоимость работы GLM 5.3 составила около 0,30 USD за 1M токенов — примерно в 10 раз меньше прежних расходов на сервисы Anthropic и OpenAI. После настройки той же инфраструктуры число запросов в секунду выросло на 76%, а время ожидания первого результата сократилось с 14,26 до 1,68 секунды. Это внутренние показатели компании: независимых замеров и расчёта полной стоимости владения пока нет.
Для крупного бизнеса такой подход даёт более предсказуемый бюджет и позволяет подключать модель не только к написанию кода, но и к работе с Jira, Confluence и внутренней документацией. По курсу Банка России на 2026-11-04 заявленные 0,30 USD соответствуют примерно 24,5 рубля за 1M токенов. Риск — затраты на оборудование, настройку, безопасность и сопровождение могут перекрыть экономию при небольшом объёме запросов; перед закупкой инфраструктуры стоит провести пилот и посчитать полную стоимость владения.
GLM 5.3 в этой конфигурации работает только с текстом, поэтому задачи с изображениями Revolut направляет другим моделям. Компания также оставляет человека в контуре принятия решений, ограничивает доступные модели действия и сохраняет журналы операций. Будем отслеживать независимое подтверждение экономии и данные о качестве кода после масштабного внедрения.
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.