Китайский разработчик систем искусственного интеллекта Zhipu официально признал наличие технических и организационных проблем, связанных с внедрением новой языковой модели GLM-5. После многочисленных жалоб на резкое увеличение потребления ресурсов и непрозрачную систему тарификации компания принесла публичные извинения и анонсировала масштабную программу компенсаций для пострадавших клиентов.
Причины повышенного потребления и технические нюансы
Основной причиной инцидента стали архитектурные изменения в новой итерации нейросети. Согласно официальному заявлению, размер параметров GLM-5 превышает показатели предыдущей версии GLM-4.7 более чем в два раза. Такой качественный скачок привел к существенному росту вычислительных затрат при обработке запросов, что не было своевременно и в полной мере доведено до сведения конечных потребителей.
В опубликованном письме руководство Zhipu выделило три ключевых недостатка:
- Недостаточная прозрачность правил использования и тарификации обновленной модели.
- Ошибки в механизме автоматического перехода для действующих подписчиков.
- Проблемы с визуализацией расхода токенов в режиме реального времени.
Меры по исправлению ситуации и программа возврата средств
Для восстановления доверия аудитории компания внедрила ряд технических и финансовых мер. Была оптимизирована частота обновления данных на панели управления, что позволяет пользователям точнее отслеживать текущие затраты. Кроме того, на страницах покупки теперь подробно отображаются актуальные правила и спецификации ресурсов, необходимых для работы GLM-5.
Мы признаем недостатки в нашей коммуникации и реализации механизмов обновления. Приоритетом компании остается честное взаимодействие с сообществом разработчиков.
Данное заявление было сделано на фоне массовых обращений пользователей в службу поддержки в начале года.
С целью минимизации финансового ущерба Zhipu подтвердила следующие условия компенсации:
- Полный возврат средств для всех пользователей, пострадавших от некорректной тарификации в период с 1 января 2026 года.
- Возможность отката (rollback) на предыдущую версию API для клиентов, которые обновились до GLM-5, но сочли её использование нецелесообразным.
Предпринятые шаги демонстрируют стремление Zhipu следовать стандартам деловой этики в быстрорастущем секторе генеративного ИИ. Своевременное признание ошибок в управлении ресурсами столь масштабных моделей, как GLM-5, может стать важным прецедентом для отрасли, где баланс между мощностью нейросети и прозрачностью затрат на её эксплуатацию становится критическим фактором успеха.