Mercury 3 против GLM-5.5: сравнение, которого требует поисковый запрос, проведённое на реально существующей модели

GLM-5.5 не существует. Журнал релизов Z.ai заканчивается на GLM-5.3-Flash от 26 августа 2026 года, в индексе документации перечислены GLM-5.3, GLM-5.3-Flash и GLM-5.2, четыре новейших репозитория организации zai-org на Hugging Face — это серия GLM-5.3, созданная 25 августа, у Artificial Analysis нет страницы с таким названием, а наш собственный каталог возвращает model-not-found для z-ai/glm-5.5. Пять источников, проверенных снова сегодня, — все отрицательные. Поэтому страница под названием «Mercury 3 vs GLM-5.5» может сделать одно из двух: выдумать спецификацию для модели, которой никогда не существовало, или рассказать, к чему, вероятно, относится это название, и провести сравнение, которое действительно можно выполнить. Эта страница делает второе. Документированные сбои ИИ и инциденты с агентами, стоящие за такими релизами, как этот, собраны в the OrcaRouter AI Incident Archive, где каждая запись содержит собственные источники, степень серьёзности, уровень достоверности и отметку об оспаривании.

Существующая модель — это GLM-5.3, которую Z.ai выпустила 18 августа 2026 года, а открытые веса последовали 25 августа. Рядом с ней — Mercury 3, которую Inception Labs выпустила 19 октября 2026 года как диффузионную языковую модель с контекстом в 1M токенов и заявленной пропускной способностью 1,068 токена в секунду. Это настоящее противостояние с настоящим вопросом внутри: проверенная модель для программирования с открытыми весами по цене $1.26/$3.96 против неизмеренной скоростной модели по цене $0.35 за выход во время её стартового окна. Номер версии в заголовке неверен. Сравнение под ним — нет.

Почему это название вообще существует

GLM-5.5 — это прогноз, а не анонс. Он восходит к аналитическому прогнозу, ходившему в июне 2026 года, который помещал следующий флагман Z.ai в августовское окно; август закрылся с GLM-5.3 вместо него. Аналитики, следящие за циклом выпусков Z.ai, теперь ожидают следующий релиз под номером 5.4 в окне примерно с 8 октября по 9 ноября. Сегодня 20 октября — мы внутри этого окна, и ничего не выпущено.

Этот блог уже десяток раз обращался к этому названию — и всякий раз с одним и тем же выводом, а при новом запуске Mercury так и тянет воспринять отсутствующего соперника как разрешение пропустить статью. Но это не так: запрос реален, и полезный ответ — это сравнение с моделью, которую Z.ai действительно продаёт. Далее перечислено, что должно было бы появиться, прежде чем заглавие станет точным, а затем приведены цифры, которые существуют.

Пять вещей, которые сделали бы GLM-5.5 моделью

• Идентификатор API — z-ai/glm-5.5, разрешаемый в любом публичном каталоге. Наш возвращает model-not-found, как и glm-5.4.

• Строка тарифной сетки — цена на странице API моделей z.ai. Сейчас на странице указаны GLM-5.3 ($1.40/$4.40), GLM-5.3-Flash ($0.15/$0.50), GLM-5.3-FlashX ($0.37/$1.25) и более ранние модели, и ничего выше 5.3.

• Запись в примечаниях к выпуску — страница New Released на docs.z.ai датируется по каждой записи, и самая поздняя дата — 2026-08-26.

• Репозиторий с весами или явное указание об отсутствии весов — все новейшие текстовые репозитории в ленте zai-org датированы 2026-08-25.

• Датированная независимая карточка — artificialanalysis.ai/models/glm-5-5 возвращает 404, тогда как glm-5-3 возвращает полную страницу.

Любой из них был бы сильным сигналом. Все пять, появившиеся одновременно, — это то, как выглядит релиз; отсутствие всех пяти — это то, как выглядит прогноз. Проверку можно выполнять повторно, и её стоит перезапускать, а не доверять ей, потому что отрицательный результат теряет актуальность в тот момент, когда вендор выпускает продукт.

Фактический контраст характеристик

• Цена — Mercury 3: $0.10/$0.35 за миллион при запуске, $0.20/$0.70 по прайс-листу. GLM-5.3 — $1.26/$3.96 в нашем каталоге, что на 10% ниже собственного прайс-листа Z.ai — $1.40/$4.40.

• Контекст — у обоих 1 млн токенов. Mercury 3 имеет предельный объём вывода 131 072 токена; GLM-5.3 ограничивает вывод 128 000 токенами.

• Архитектура — Mercury 3 представляет собой диффузионную модель, генерирующую токены параллельно; Inception заявляет, что она более чем в 40 раз крупнее Mercury 1, не приводя абсолютного числа параметров. GLM-5.3 — это трансформер со смесью экспертов, опубликованные подробности о котором Z.ai приводит лишь на уровне семейства.

• Скорость — Mercury 3 на 1 068 ток/с, показатель Inception, не воспроизведённый. GLM-5.3 — 88,4 ток/с на выходе, измерено на трафике нашей собственной песочницы за семь дней, при медианной сквозной задержке 3,3 секунды.

• Независимая оценка — GLM-5.3 набирает 44,8 балла в Индексе интеллекта Artificial Analysis и 74,8 балла в Индексе программирования, занимая 14-е место по программированию среди отслеживаемых моделей. У Mercury 3 нет страницы на Artificial Analysis.

• Баллы за задачи — GLM-5.3 набирает 83,9% на Terminal-Bench 2.1 и 41,9% на Terminal-Bench 4.0, 91,7% на GPQA Diamond и 50,3% на τ²-Banking — все по данным Artificial Analysis. Mercury 3 не публикует числовых оценок за задачи; его единственный структурированный результат — 50% завершения на 50 живых задачах навигации Mind2Web.

• Веса — GLM-5.3 является открытой моделью, её чекпойнты доступны на Hugging Face с 25 августа. Веса Mercury 3 не опубликованы, и Inception не взяла на себя никаких обязательств по их публикации.

• Модальности — в обоих случаях текст на входе и текст на выходе.

Единственный пункт, где GLM-5.3 однозначно является более выгодным приобретением, — самый дешёвый для проверки: он измерен. Индекс программирования 74,8 и результат 83,9 в Terminal-Bench 2.1 говорят о том, что модель делает в задачах, которые можно назвать. Mercury 3 сообщает, что превосходит Claude Haiku 5.5, не уточняя, насколько, в чём и при какой из её четырёх настроек уровня усилий.

Чего стоят 1 068 токенов в секунду и для кого

Аргумент в пользу скорости Mercury не в том, что он быстрее завершает задачу по программированию по реальному времени — модель, которая делает больше шагов или требует повторной попытки, может проиграть эту гонку при любой пропускной способности. Суть в том, что отдельные ходы приходят, пока человек всё ещё смотрит на экран. Собственные отзывы клиентов Inception делают это очевидным: подсказки для обучения примерно за секунду, генерация поиска — при медиане 0,9 секунды, ответы поддержки остаются разговорными.

GLM-5.3 при 88,4 токена в секунду — это нормальная скорость авторегрессии, и она была бы неприятной для любого из этих сценариев. Она вполне достаточна для агента, который работает шесть минут и отчитывается, — именно такую форму рабочей нагрузки описывает его профиль бенчмарков: кодирование в масштабе репозитория, многошаговая инженерия, использование инструментов на длинных горизонтах.

Вот настоящий водораздел между этими двумя моделями, и дело не в цене. Дело в том, ждёт ли человек. Если да, то пропускная способность Mercury 3 — это и есть продукт, а отсутствующие бенчмарки — риск, который можно ограничить бюджетом повторных попыток. Если нет, то измеренная компетентность GLM-5.3 стоит одиннадцатикратной наценки на цену вывода, потому что неправильный ответ фонового агента обходится дороже, чем сэкономленные им токены.

Стоимость при рабочей нагрузке кодирующего агента

Кодирующие агенты требуют много входных данных: длинный контекст репозитория, определения инструментов и история диалога на каждом шаге. Возьмём 300 миллионов входных токенов и 12 миллионов выходных токенов в день — это небольшая команда, непрерывно запускающая агентов. На Mercury 3 при стартовой ставке это $30 за входные данные и $4.20 за выходные, или $34.20. По прайс-листу — $60 и $8.40, или $68.40.

На GLM-5.3 по нашему каталожному тарифу тот же трафик обходится в $378 за входные данные и $47,52 за выходные, или $425,52 в день. По прайс-листу Z.ai это было бы $420 и $52,80, или $472,80. Таким образом, наценка составляет примерно 6,2 раза по прайс-листу Mercury и 12,4 раза в течение периода запуска.

Теперь честный противовес: если доля завершённых задач у Mercury 3 на реальной задаче по программированию существенно ниже, чем у GLM-5.3, этот множитель рушится. Модели, которая завершает две трети задач, нужно на 50% больше попыток, и каждая попытка заново отправляет контекст репозитория. При отставании в 33% эффективная надбавка падает примерно до 4 раз — всё ещё велика, всё ещё реальна, и это уже не решение, которое можно принять без измерений. Результат Mind2Web говорит, что Mercury умеет ориентироваться на живом веб-сайте; он ничего не говорит о том, сможет ли она успешно внести патч.

Вопрос открытых весов, который не является вопросом ценообразования

Веса GLM-5.3 выложены на Hugging Face, а значит, модель можно развернуть на собственном сервере, дообучить на своей кодовой базе или зафиксировать версию, застраховавшись от прекращения поддержки. Для команды, чьё конкурентное преимущество держится на дообучении, это и есть решающий аргумент, и никакая цена хостинга с ним не сравнится. Mercury 3 такого пути не предлагает: это API-продукт, а корпоративный тариф из анонса касается выделенных мощностей и хранения данных, а не передачи вам весов.

Контраргумент — экономический. Самостоятельно обслуживать модель класса GLM-5.3 для большинства команд обходится дороже по GPU и операционным расходам, чем $1.26 за миллион входных токенов, а открытая лицензия — это страховка, а не план. Она важна, когда поставщик меняет условия, и не важна в обычный вторник.

Запуск обоих бок о бок

GLM-5.3 присутствует в нашем каталоге как z-ai/glm-5.3 по цене $1.26/$3.96 — это тариф провайдера по прайс-листу с наценкой 0%, поэтому когда Z.ai меняет цену, изменение действует на нашей стороне в тот же день, а не в следующем расчётном периоде. Mercury 3 отсутствует в нашем каталоге; наш API моделей возвращает ошибку model-not-found для всех моделей Inception, поэтому путь к ней лежит через собственную платформу Inception, которая предоставляет новым аккаунтам 100 миллионов бесплатных токенов. Мы маршрутизируем GLM-5.3 и не маршрутизируем Mercury 3, и разница в том, как получить доступ к каждой из них, следует из этого, а не из предпочтений.

Способ разрешить это противостояние на собственном трафике, а не с помощью поста о запуске, — это слепое разделение маршрутизации: отправьте половину шагов вашего агента в Mercury 3 через ключ Inception при фиксированном уровне усилий, а половину — в z-ai/glm-5.3, и сравнивайте долю завершённых задач и общую стоимость на завершённую задачу, а не на токен. Один OpenAI-совместимый эндпоинт покрывает сторону GLM и ещё более 200 других моделей, с автоматическим переключением при сбое, так что если первый месяц у нового провайдера окажется нестабильным, ваш резервный вариант уже подключён. DSL маршрутизации может хранить это разделение как правило, чтобы при получении ответа это было изменением конфигурации, а не изменением кода.

Что делать, пока GLM-5.5 остаётся лишь названием

Если вы попали сюда в поисках GLM-5.5, честный ответ таков: Z.ai её не выпустила, и это число — прогноз. Следите за страницей заметок о выпуске и лентой Hugging Face; когда появится репозиторий, название станет моделью, а это сравнение устареет в хорошем смысле. Аналитики ожидают следующий флагман в окне с 8 октября по 9 ноября, большинство из них имеют номер 5.4, и сегодня мы находимся внутри этого окна, но ничего не опубликовано.

Если решать нужно сегодня, выбор — между выверенной open-weights моделью для кодинга по цене примерно в шесть–двенадцать раз выше и гораздо более быстрой текстовой моделью без опубликованных результатов бенчмарков. Выбирайте GLM-5.3 для работы, результат которой вы не прочитаете до выпуска. Выбирайте Mercury 3 для работы, где человек ждёт, а повторная попытка недорога. И закладывайте Mercury 3 в бюджет по её каталожной цене, потому что скидка, из-за которой она выглядит бесплатной, — это та самая цифра, которую Inception не обещала сохранять.